4月15日，斯坦福大学人本人工智能研究所（Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）发布了2024年人工智能指数报告，总结了人工智能的十大发展趋势。
1. AI在某些领域超过人类，但在复杂任务上仍于人类有差距。
AI在图像分类、视觉推理和英语理解等任务上已经超过了人类的表现，这凸显AI在处理大数据和识别模式方面的显著优势。然而，AI在更复杂的任务上，比如竞赛数学、视觉常识推理和规划等方面，仍然落后于人类。这揭示AI在需要深层次理解和创造性思维的领域具有一定的局限性。
2. 产业界引领AI的前沿发展。
2023年，产业界在AI领域发挥了主导作用，共推出了51个著名AI模型，而学术界仅推出了15个。此外，产业界与学术界的合作也取得了显著成果，共推出了21个重要模型。这一现象表明，产学研合作在推动AI技术进步方面具有巨大的潜力和价值。
3. 先进AI模型的训练成本不断攀升。
AI模型的训练成本已经达到了历史新高。例如，OpenAI的GPT-4模型训练成本预计为7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra模型更是高达1.91亿美元。这种成本的上升，可能会导致资源过度集中在少数大型企业中，进而影响到AI技术的多样性和普及性。
4. 美国暂时领跑，中国持续突破
在2023年，源自美国的顶级AI模型数量达到了61个；欧盟21个；中国直追欧盟，已经有15个。这一数据显示，美国在全球AI领域继续保持其领先地位，而中国也在持续地进行技术突破和创新。
5. 对大语言模型的责任缺乏稳健、标准化的评估。
目前，对于大语言模型的责任评估缺乏稳健和标准化的体系。这导致难以对不同AI模型的责任性进行比较和评估。为了确保AI技术的负责任使用，行业领导者和监管机构需要共同努力，建立统一的评估标准和准则。
6. 生成式AI领域投资大幅增长。
尽管去年人工智能领域私人投资整体下降，但对生成式人工智能的投资却不降反升，达到252亿美元。在生成式AI领域，OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection等都成功地完成了大规模的融资活动。
7. AAI提升上班族工作效率和质量，缩小技能差距。
多项研究表明，AI能够提高上班族的效率并提升工作质量，甚至能缩小低技能工人和高技能工人之间的技能差距。然而，也有一些研究表明，如果不对AI的使用进行适当的监管，可能会导致上班族的绩效下降。
8. AI推动科学进步的步伐加快。
自2022年以来，AI开始在科学发现领域发挥重要作用。到了2023年，AI在科学领域的应用变得更加广泛和深入，并取得了一系列突破性的成果，如提高算法排序效率的AlphaDev和促进材料发现的GNoME等。
9. AI相关法规数量持续增长。
美国AI相关法规的数量在过去一年显著增加，中国也出台一系列AI相关的法律、法规。这一趋势反映了各国政府对于规范AI发展、保护公众利益的重视和行动。
10. 全球对AI潜在影响的认识加深，但担忧情绪也在上升
根据市场研究公司Ipsos的调查，在过去一年中，认为AI将在未来3-5年内极大影响生活的人的比例从60%上升到了66%。同时，对AI产品和服务表示担忧的比例上升了13个百分点，达到了52%。在美国，Pew的数据显示，对AI感到担忧的人超过了感到兴奋的人，比例从2022年的38%上升到了52%。这些数据表明，全球公众对AI的潜在影响有了更深刻的认识，但同时也伴随着担忧和不安。
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