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李飛飛:人工智能發(fā)展的10則現(xiàn)狀|斯坦福研究報(bào)告
點(diǎn)擊:  作者:李飛飛    來(lái)源:中國(guó)企業(yè)家俱樂(lè)部微信號(hào)  發(fā)布時(shí)間:2024-04-19 10:21:08

 

415日,李飛飛領(lǐng)導(dǎo)的斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院(HAI)發(fā)布2024年度《人工智能指數(shù)報(bào)告》。

 

這是《人工智能指數(shù)報(bào)告》的第七年。過(guò)去一年,以ChatGPT為代表的人工智能模型席卷世界,許多人預(yù)測(cè),人工智能的“奇點(diǎn)時(shí)刻”正在臨近,機(jī)器超越人類(lèi)的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。

 

這份報(bào)告涵蓋了過(guò)去一年人工智能的技術(shù)進(jìn)步、公眾對(duì)該技術(shù)的看法以及其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。它是技術(shù)飛速發(fā)展下的一個(gè)注腳,幫助我們理解當(dāng)下正在發(fā)生的變化,以更好地理解我們所處的環(huán)境。

 

1

人工智能發(fā)展的十個(gè)事實(shí)

 

1. 人工智能在某些任務(wù)上超越了人類(lèi),但它需要追趕的地方還有很多

 

在圖像分類(lèi)、視覺(jué)識(shí)別和語(yǔ)言理解等領(lǐng)域,人工智能已經(jīng)超越了人類(lèi)的能力。然而,在競(jìng)賽數(shù)學(xué)、視覺(jué)理解和規(guī)劃等更復(fù)雜的任務(wù)上,人工智能仍在追趕人類(lèi)。

 

2. 美國(guó)仍處于領(lǐng)先地位,但中國(guó)已經(jīng)成為最大的人工智能專(zhuān)利來(lái)源國(guó)

 

 

2023年,美國(guó)發(fā)布了61個(gè)值得關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,歐盟和中國(guó)分別是21個(gè)和15個(gè)。但值得關(guān)注的是,中國(guó)已經(jīng)在2022年以61.1%的份額成為全球人工智能專(zhuān)利最大來(lái)源國(guó),美國(guó)人工智能專(zhuān)利份額則從2010 年的54.1%下降至2022年的20.9%

 

3. 產(chǎn)業(yè)界仍在主導(dǎo)人工智能的前沿研究,進(jìn)一步推動(dòng)了相關(guān)人才從學(xué)術(shù)屆轉(zhuǎn)移

 

2023年,產(chǎn)業(yè)界發(fā)布了51個(gè)值得關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,而學(xué)術(shù)界僅貢獻(xiàn)了15個(gè)。缺乏算力的學(xué)術(shù)界在當(dāng)下人工智能的發(fā)展上仍然處于劣勢(shì),推動(dòng)了相關(guān)人才從學(xué)術(shù)屆向產(chǎn)業(yè)界轉(zhuǎn)移。2019年,美國(guó)和加拿大新增加的人工智能領(lǐng)域教師有13%來(lái)自產(chǎn)業(yè)界。到2021年,這一數(shù)字已下降至11%2022年進(jìn)一步下降至7%

 

 

4. 人工智能模型研究變得更加昂貴

 

 

OpenAIGPT-4訓(xùn)練成本高達(dá)7800萬(wàn)美元,而GoogleGemini Ultra更是達(dá)到了驚人的1.91億美元。

 

5. 類(lèi)似于ChatGPT的大語(yǔ)言生成模型仍然缺乏完善的倫理及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

 

由于不同模型的測(cè)試基準(zhǔn)并不相同,使得評(píng)估人工智能模型的偏見(jiàn)和倫理問(wèn)題變得更加復(fù)雜。

 

隨著生成模型開(kāi)始可以生成高質(zhì)量的文本、圖像等,人工智能的基準(zhǔn)測(cè)試已慢慢開(kāi)始納入人工評(píng)估(如Chatbot Arena排行榜),而不是單純的計(jì)算機(jī)化排名(如ImageNet)。公眾對(duì)人工智能的感受正在成為追蹤人工智能進(jìn)展的一個(gè)越來(lái)越重要的考慮因素。

 

6. 生成式人工智能的投資過(guò)去一年增長(zhǎng)了近8

 

 

生成式人工智能的領(lǐng)域資金比2022年增長(zhǎng)了近八倍,達(dá)到252億美元。

 

7. 人工智能提高了勞動(dòng)者的工作效率,產(chǎn)出的質(zhì)量也變得更高

 

多項(xiàng)研究表明人工智能使勞動(dòng)者能夠以更快地速度完成任務(wù)并提高產(chǎn)出質(zhì)量,還可以幫助彌合低技能勞動(dòng)者和高技能勞動(dòng)者之間的技能差距。但有研究警告稱(chēng),在沒(méi)有適當(dāng)監(jiān)督的情況下使用人工智能可能會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)者的工作水平下降。

 

8. 人工智能幫助醫(yī)學(xué)研究取得了突破性進(jìn)展

 

 

過(guò)去幾年,人工智能在MedQA(醫(yī)學(xué)文本問(wèn)答數(shù)據(jù)集)基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了顯著的進(jìn)步,這是評(píng)估人工智能臨床知識(shí)的關(guān)鍵測(cè)試。GPT-4 Medprompt的準(zhǔn)確率達(dá)到了90.2%,比2022年的最高分提高了22.6 個(gè)百分點(diǎn)。自2019年推出該基準(zhǔn)測(cè)試以來(lái),人工智能的準(zhǔn)確性幾乎增加了兩倍。

 

9. 人工智能領(lǐng)域的法規(guī)數(shù)量急劇增加

 

 

2023年,美國(guó)人工智能相關(guān)法規(guī)數(shù)達(dá)到了25個(gè),而2016年僅有1個(gè)。全球各國(guó)的法律法規(guī)提及人工智能的次數(shù)從2022年的1247次增加到2023年的2175次,幾乎翻了一番。

 

10. 人們意識(shí)到人工智能正在產(chǎn)生的影響,對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展也更加謹(jǐn)慎

 

益普索(Ipsos)的一項(xiàng)調(diào)查顯示,去年,認(rèn)為人工智能將在未來(lái)三到五年內(nèi)極大影響他們生活的人比例從60%上升到66%。此外,52%的人表示對(duì)人工智能產(chǎn)品和服務(wù)感到焦慮,比2022年上升了13個(gè)百分點(diǎn)。皮尤研究中心的數(shù)據(jù)顯示,52%的美國(guó)人表示對(duì)人工智能感到擔(dān)憂(yōu),這一比例高于2022年的38%

 

值得關(guān)注的是,年輕一代普遍對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展更為樂(lè)觀。59% Z世代受訪者認(rèn)為人工智能將改善人類(lèi)的生活質(zhì)量,而美國(guó)嬰兒潮一代的這一比例僅為40%。此外,與低收入和受教育程度較低的人相比,收入和教育水平較高的人對(duì)人工智能的發(fā)展更加樂(lè)觀。

 

2

人是核心

 

2022年底,ChatGPT的公開(kāi)發(fā)布席卷了世界,隨后出現(xiàn)了更多生成式人工智能工具。

 

從最初只能執(zhí)行簡(jiǎn)單的任務(wù)到如今具備類(lèi)似人類(lèi)的能力,短短幾年的時(shí)間,人工智能的發(fā)展速度令人咋舌,與此同時(shí),人們對(duì)其潛在風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂(yōu)也日益增加。

 

事實(shí)上,人工智能存在的偏見(jiàn)問(wèn)題直到現(xiàn)在依然沒(méi)有被很好地解決。

 

2023年底,《華盛頓郵報(bào)》發(fā)表了一篇詳盡的專(zhuān)題報(bào)道,深入探討了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中潛在的偏見(jiàn)。當(dāng)前的AI圖像生成模型,如Dall-E Stable Diffusion,有時(shí)仍會(huì)反映出社會(huì)的刻板印象。

 

例如,在生成“具有創(chuàng)造力的人”的圖像時(shí),這些系統(tǒng)往往傾向于呈現(xiàn)白人形象;而在描繪“社會(huì)服務(wù)人員”時(shí),則多數(shù)情況下展示的是有色人種的形象。

 

其實(shí),大型語(yǔ)言模型,即使是多模態(tài)的大型語(yǔ)言模型,可能也并不具備真正意義上的“思考”能力。大型語(yǔ)言模型很容易出現(xiàn)荒謬的概念性失誤,也樂(lè)于編造聽(tīng)起來(lái)合理但實(shí)際上毫無(wú)意義的胡言亂語(yǔ)。

 

了解這些事實(shí)有助于我們避免過(guò)分迷戀模型的能力。然而,隨著大型語(yǔ)言模型生成的文本、圖像、語(yǔ)音和視頻越來(lái)越復(fù)雜,真與假之間的界限愈加模糊。作為個(gè)人、機(jī)構(gòu),甚至社會(huì),我們究竟有沒(méi)有能力區(qū)分真實(shí)和虛構(gòu)?

 

我們?nèi)陨硖幰粓?chǎng)全球風(fēng)暴之中,每天似乎都有新的頭條新聞報(bào)道人工智能對(duì)全球勞動(dòng)者構(gòu)成的威脅。

 

隨著人工智能在監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用日趨成熟,記者和人權(quán)活動(dòng)家的擔(dān)憂(yōu)與日俱增,對(duì)隱私和個(gè)人尊嚴(yán)的古老威脅也在現(xiàn)代社會(huì)出現(xiàn),相關(guān)報(bào)道使公眾對(duì)人工智能形成了負(fù)面看法,這在整個(gè)科技領(lǐng)域都是非常罕見(jiàn)的。

 

科技不斷發(fā)展,算法語(yǔ)言表達(dá)的高級(jí)程度已逼近人類(lèi)水平。機(jī)器人正在逐漸學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)真實(shí)的環(huán)境。視覺(jué)模型不僅可以通過(guò)照片進(jìn)行訓(xùn)練,還可以在全三維世界中進(jìn)行沉浸式實(shí)時(shí)訓(xùn)練。

 

人工智能能夠像識(shí)別內(nèi)容一樣流暢地生成內(nèi)容。與此同時(shí),倫理問(wèn)題在我們周?chē)粩嘤楷F(xiàn),與人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)也日益緊密,但這就是科學(xué)一直以來(lái)的樣子。

 

3

未來(lái)會(huì)怎樣?

 

人工智能曾經(jīng)是純粹的科學(xué),而現(xiàn)在,我們更愿意用:“現(xiàn)象”“顛覆”“謎題”“特權(quán)”“自然之力”來(lái)定義新一代人工智能所能做的一切,無(wú)論是好是壞,無(wú)論是在預(yù)期之內(nèi),還是在意料之外,都因其設(shè)計(jì)本身缺乏透明度而變得復(fù)雜。

 

如果在算法設(shè)計(jì)完成后,再加入安全性和透明度等考慮因素,無(wú)論設(shè)計(jì)得多么精妙,都不足以滿(mǎn)足要求。下一代人工智能必須從開(kāi)發(fā)之初就采取與現(xiàn)在完全不同的理念。以激情為起點(diǎn)固然很好,但我們要面對(duì)的是紛繁復(fù)雜而又不起眼的挑戰(zhàn),要取得真正的進(jìn)展,就必須有敬畏之心。而硅谷似乎缺乏這種心態(tài)。

 

如今,人工智能是一種責(zé)任,是我們所有人共同承擔(dān)的責(zé)任。

 

深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展,每一年都感覺(jué)像是要面對(duì)一個(gè)全新的領(lǐng)域,其應(yīng)用的深度和多樣性增長(zhǎng)得如此之快,甚至全職研究生和博士后也很難跟上文獻(xiàn)的步伐,更不用說(shuō)教授們了。可能性無(wú)窮無(wú)盡,挑戰(zhàn)也永無(wú)止境。

 

即使在這樣一個(gè)黑暗的時(shí)代,人工智能也具有無(wú)與倫比的激勵(lì)力量。面對(duì)全球亟待解決的問(wèn)題,面對(duì)具有歷史意義的機(jī)遇,面對(duì)可能需要幾代人的努力才能揭開(kāi)謎底的未知,真正解決所有問(wèn)題的答案遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是公司戰(zhàn)略或?qū)W術(shù)課程所能提供的。

 

未來(lái)幾年,從業(yè)者需要的不僅是專(zhuān)業(yè)技術(shù)知識(shí),他們還必須了解哲學(xué)、倫理學(xué),甚至法律。

 

想象空間是巨大的,但愿景需要一個(gè)重要的紐帶串聯(lián)起來(lái),這個(gè)紐帶就是大學(xué)。早在有人利用人工智能謀取利益之前,人工智能就已經(jīng)在大學(xué)里起步了。在大學(xué)校園里,仍然最有可能感受到某些意想不到的研究突破帶來(lái)的火花。感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ImageNet,以及后來(lái)的很多東西都出自大學(xué)。

 

要從根本上重新構(gòu)想人工智能,使其成為以人為本的實(shí)踐,與其說(shuō)這是旅程方向的改變,不如說(shuō)是旅程范圍的擴(kuò)展。人工智能一直以來(lái)都追求科學(xué)性,而現(xiàn)在,它必須也追求人性。

 

人工智能應(yīng)該秉承最優(yōu)秀的學(xué)術(shù)傳統(tǒng),保持合作和敬畏,同時(shí)不懼怕直面現(xiàn)實(shí)世界。畢竟,星光是多樣的。一旦白色的光輝展開(kāi),各種顏色就會(huì)發(fā)出耀眼奪目的光芒。

 

作者:李飛飛 (DR. FEI-FEI LI)斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院(HAI)聯(lián)合院長(zhǎng);文章來(lái)源于正和島  圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò) 侵刪

 

責(zé)任編輯:向太陽(yáng)
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