参考来源：美国斯坦福大学
近日，加利福尼亚州斯坦福--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 斯坦福以人为本人工智能研究院（Stanford Institute for Human-Centered AI，HAI）人工智能指数今天发布了其全球人工智能活力工具（Global AI Vibrancy Tool），该工具根据通过8个维度、42个公开的人工智能具体指标对36个国家进行灵活比较。可以使用这些指标的绝对值或人均值对各国进行比较，并提供互动可视化支持。
▎比较维度
研究与开发
研究与开发是推动人工智能发展的核心动力，它促进了新算法、模型和技术的出现，从而推动了人工智能的创新。部分学者认为，国家的创新能力（即长期进行生产和商业化创新技术的能力）会受到研发活动的显著影响。专利和学术期刊的出版物是评估这一能力的重要指标。
负责任的人工智能
建立符合道德标准的人工智能系统对于赢得公众信任和防止潜在伤害至关重要。负责任的人工智能涵盖了多个方面，包括数据治理、可解释性、公平性、隐私保护、安全性和透明度等。与某个国家相关的这些议题的会议数量，可以作为衡量该国在负责任人工智能实践方面研究和讨论程度的指标。
经济
经济环境是影响人工智能研发和应用的关键因素。在一些学者关于人工智能经济影响的研究中，重点讨论了研究投资、基础设施、应用领域以及劳动力市场状况等因素。投资规模和就业市场的变化趋势可以反映这些方面的部分信息。
教育
教育在培养熟练的人工智能人才方面起着至关重要的作用。一些学者指出，为人工智能领域培养未来劳动力不仅仅依赖于先进技术的应用，还需要在教育体系上进行转型。通过跟踪与人工智能相关的学位课程数量，可以帮助评估这些努力的成效。
多样性
人工智能开发中的多样性意味着包容性，并与多元的视角展开合作。这包括人工智能社区内的性别、种族和社会经济多样性。在人工智能的整个生命周期中融入多样性和包容性原则，对于构建公平、透明的人工智能技术至关重要。多样化的团队能够带来不同的经验和观点，这在识别和减少偏见方面也可能发挥重要作用。衡量不同性别中人工智能技能的分布是一种捕捉多样性的方法。
政策和治理
政策和治理框架为人工智能生态系统奠定了基础。国家人工智能战略是由政府制定的政策规划，旨在引导国内人工智能的发展和应用。部分国家倾向于自我调节和市场驱动的方式，而另一些国家则更注重公共责任和伦理考量。通过跟踪与人工智能相关的立法、战略及其在立法中的提及次数，可以了解各国在人工智能治理和监管方面的不同处理方式。
公众舆论
公众对人工智能的态度会影响其采纳和发展。了解公众舆论有助于缓解担忧并提升人工智能的公众认知。人工智能在媒体中的呈现方式会影响公众情绪，进而影响监管决策和技术的接受度。通过分析媒体讨论的数量和情感倾向，可以更好地理解公众对人工智能发展的支持程度。
基础设施
强大的基础设施是推动人工智能研究和应用的关键要素，基础设施包括计算资源、数据可获取性和网络连接。部分学者指出，人工智能训练所需的计算能力正以指数级增长。拥有先进数据中心和云基础设施的国家，在开展大规模人工智能实验时具有明显优势。此外，不同国家在可用数据集的质量和数量上差异显著，这直接影响其开发人工智能模型的能力。网络连接也加剧了这些差异，拥有更快、更稳定的互联网连接的国家可以更迅速地处理实时数据。超级计算机的数量、计算能力以及高速互联网连接，可以作为衡量这一能力的指标。
▎排名情况
美国在总分70.06的基础上遥遥领先，几乎在所有评估维度上占据主导地位。美国的优势源自其强大的研发生态系统、先进的基础设施以及积极的政策和治理框架。在多个人工智能关键指标上，美国处于全球领先地位。例如，2023年，美国在机器学习模型的产出、人工智能私人投资总额方面均居世界前列，并且向国际重要会议提交的负责任人工智能论文数量也超过了其他任何国家。美国还是几家顶尖人工智能公司（如OpenAI、Meta和Google）的总部所在地，同时，许多知名的计算机科学大学也位于美国。
中国排名第二，总得分40.17，凭借在研发、经济和基础设施等方面的巨大优势，成为全球人工智能强国之一。中国在尖端人工智能技术的开发以及研发投资方面的重点投入，推动了其在人工智能领域的快速崛起。2023年，中国在人工智能期刊和会议的出版物数量上位居全球第一，且拥有包括中国科学院、清华大学和中国科学院大学在内的多所人工智能研究强校。此外，中国还是百度等领先人工智能公司的所在地，这些公司已成功推出如ERNIE 4.0等大型语言模型。在机器学习模型和私人投资总额方面，中国紧随美国之后。
英国排名第三，得分27.21，特别在研发、教育、政策和治理方面展现了强劲的表现。英国拥有牛津、剑桥和帝国理工等世界一流的计算机科学大学，以及领先的人工智能公司DeepMind，这家公司近年来在人工智能研究方面处于全球前沿。英国在人工智能研究项目的数量上也位居前列，并且在政策层面上高度重视人工智能，2023年举办了全球首届国际人工智能安全峰会，并成为首批设立人工智能安全研究机构的国家之一。
印度排名第四，总得分25.54，这得益于其在研发和经济方面的快速发展。印度拥有强大的人工智能研究社区，在人工智能会议的引用数量上位居全球第一，并且在人工智能期刊的出版物数量上排名第三。印度在GitHub上与人工智能相关的项目数量也位居全球第二，且在社交媒体上关于人工智能的讨论非常活跃，人工智能相关的社交媒体帖子数量和声音份额均排名第二。
其他欧洲国家，包括法国和德国，在排名中也占有一席之地，彰显了欧洲对人工智能发展的集体投入。欧洲是全球最早通过人工智能相关立法的地区之一，欧盟于2024年出台了《人工智能法案》。法国排名第六，总得分22.54，特别在政策和治理、教育以及基础设施领域表现突出。2023年，法国在通过人工智能相关立法方面排名第二，且法国政府在人工智能领域的决策越来越多，计划在2025年举办下一届人工智能安全峰会。Mistral是法国著名的LLM开发商之一，已贡献了多个知名的机器学习模型。德国则在人工智能研究和负责任的人工智能领域表现优异，在生产顶尖机器学习模型方面排名全球第四，并在人工智能私人投资总额中排名第四。
全球AI活力工具展示了AI日益成为各国政治上的优先事项，这种政治上的优先性体现在多个方面，如制定AI发展战略、增加研发投资、建设基础设施、推动人才培养等。它告诉我们，要想在AI领域取得领先地位，必须将其作为国家战略的重要组成部分，加大投入和重视程度。
HAI研究主任瓦妮莎·帕利(VanessaParli)表示：“与其他与AI相关的国家指数不同，全球活力工具的独特之处在于其允许用户根据需要调整权重，并为各项指标分配不同的值。这一设计体现了对不同观点的尊重，因为对于什么决定了一个国家在AI领域的地位，确实存在多种看法” 。随着技术的不断进步和全球竞争的加剧，各国在AI领域的投入和竞争将持续升级，为未来的科技发展和创新带来更多可能。
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