人工智能指数报告

2024人工智能指数报告（一）：研发

前言

全面分析人工智能的发展现状。

从2017年开始，斯坦福大学人工智能研究所（HAI）每年都会发布一份人工智能的研究报告，人工智能指数报告（AII），对上一年人工智能相关的数据进行跟踪、整理、提炼并进行可视化。这份指数报告被认为是关于全球人工智能发展状况最可信、最权威的来源之一。正值人工智能对社会的影响达到前所未有的时刻，前不久他们刚刚发布了第七份报告。今年的报告扩大了研究范围，以便更好地概括技术进步、公众看法等情况。整份报告分为八章，分别总结了人工智能的研发、技术性能、负责任的人工智能、经济、科学与医学、教育、政策与治理、多样性、舆论等方面的情况。我们选取部分编译出来，分四部分刊出，此为第一部分。

一、报告摘要

1. 人工智能在某些任务（但不是全部）的表现上超过了人类。

人工智能在多项基准测试的表现超越了人类，其中包括图像分类、视觉推理和英语理解的部分测试项目。不过，对于更复杂的任务，比如数学竞赛、视觉常识推理还有规划等任务，人工智能仍落后人类。

2. 人工智能研究前沿仍由产业界主导。

2023 年，产业界发布了 51 个知名机器学习模型，而学术界仅贡献了 15 个。此外，2023年产学研合作开发出 21 个知名模型，数量创下新高。

3. 先进模型研发成本大幅上升。

根据人工智能指数报告的估计，最先进人工智能模型的训练成本已达到前所未有的水平。比方说，训练OpenAI 的 GPT-4 使用的算力成本估计为 7800 万美元，而训练谷歌的 Gemini Ultra 的算力成本为 1.91 亿美元。

4. 美国是顶尖人工智能模型的主要来源地，领先于中国、欧盟+英国。

2023 年，源自美国机构的知名人工智能模型数量为 61 个，远超欧盟的 21 个以及中国的 15 个。

5. 对大语言模型 (LLM) 责任性评估严重缺乏健全性与标准化。

人工智能指数报告的最新研究发现了一个问题：负责任的人工智能报告在标准化方面严重不足。OpenAI、谷歌以及 Anthropic 等行业领先公司在测试自家模型时往往采用不同的人工智能责任性标准，导致很难系统性地对顶级人工智能模型的风险与局限进行比较。

6. 对生成式人工智能的投资暴增。

尽管去年对人工智能的私募投资是下降的，但对生成式人工智能的投资却大幅上升，比2022 年增长了近八倍，达到了 252 亿美元。OpenAI、Anthropic、Hugging Face 以及 Inflection 等生成式人工智能的重要玩家均宣布获得了大额融资。

7. 数据证明：人工智能提高了员工的生产效率，提升了工作质量。

2023 年的多项研究显示，人工智能可帮助员工加快完成任务，且工作成果质量也有所提升。这些研究还指出，人工智能可帮助缩小不同技能水平员工之间的差距。但同时也有研究提醒，如果没有进行适当监管，使用人工智能也可能会影响工作表现。

8. 人工智能加速了科学进步。

从2022 年开始，人工智能已经促进了科学发现，而到了 2023 年，更多科学相关的人工智能应用相继出现，比方说 AlphaDev 令算法排序变得更加高效，而 GNoME 则在材料发现方面发挥了自身作用。

9. 美国对人工智能的监管举措大幅增加。

从过去一年乃至过去五年的尺度看，美国人工智能相关的监管举措显著增加。2023 年，相关规定增至 25 项，相比之下， 2016 年只有一项。光是去年监管规定数量就增长了 56.3%。

10. 全球对人工智能的潜能更加了解了，但同时也更加不安了。

根据 Ipsos 的一项调查，过去一年，相信人工智能将在未来三至五年内极大影响自己生活的人数比例从 60% 提升到 66%。但同时，有 52% 的人对人工智能产品与服务感到不安，比 2022 年增加了 13%。根据皮尤的数据，有52% 的美国人表示，相比之下自己对人工智能的态度是担忧多于兴奋，高于 2022 年的 38%。

二、研发

本章摘要

人工智能研究前沿仍由产业界主导。

2023 年，产业界发布了 51 个关注度很高的机器学习模型，而学术界仅贡献了 15 个。此外，2023年产学研合作开发出 21 个知名模型，数量创下新高。

更多的基础模型与开源基础模型。

2023 年共发布了 149 个基础模型，是 2022 年的两倍多。在这些新发布的模型当中，有 65.7% 都是开源的，相比之下，2022 年只有 44.4%，2021 年为 33.3%。

先进模型研发成本大幅上升。

根据人工智能指数报告的估计，最先进人工智能模型的训练成本已达到前所未有的水平。比方说，训练OpenAI 的 GPT-4 使用的算力成本估计为 7800 万美元，而训练谷歌的 Gemini Ultra 的算力成本为 1.91 亿美元。
美国是顶尖人工智能模型的主要来源地，领先于中国、欧盟和英国。 2023 年，源自美国机构的知名人工智能模型数量为 61 个，远超欧盟的 21 个以及中国的 15 个。

人工智能专利数量暴增。

2021 年至 2022 年间，全球获授权的人工智能专利数量大幅增加了 62.7%。自 2010 年以来，获授权的人工智能专利数量已增长了 31 倍多。

中国在人工智能专利方面占据主导地位。

2022 年中国在全球人工智能专利的占比达 61.1% ，位居首位，远超美国的 20.9%。2010 年美国在 人工智能专利的占比仍为有54.1% 之多，此后便逐年下降。

开源人工智能研究爆发。

Github上面人工智能相关的项目数量持续上升，从2011 年的845 个涨到 2023 年的约 180 万个。尤其是 2023 年，数量同比猛增了 59.3%。与此同时，Github上人工智能相关项目获得的星星数梁也增至 1220 万，比前一年增加了三倍多。

人工智能文献发表数量继续上涨。

2010 至 2022 年间，人工智能相关文献的发表数量增加了近三倍，从约 88000 篇增至 240000 篇以上，但最近一年仅增长了 1.1%。

1.1 论文发表情况

概述
下图展示的是 2010 至 2022 年间全球中英文人工智能论文的发表情况统计，分按隶属类型和跨界合作进行分类。同时，本节还详细介绍了人工智能期刊文章与会议论文的相关数据。

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