斯坦福大學(xué)人類中心人工智能研究所發(fā)布的2024年人工智能指數(shù)，報(bào)告揭示了人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的八大趨勢，涵蓋了人類優(yōu)勢、成本、監(jiān)管、投資增長、工作效率提升等方面的關(guān)鍵問題，為企業(yè)和決策者提供了重要的參考和啟示。

　　1. 人類在許多任務(wù)上仍然優(yōu)于人工智能

　　研究表明，在高級數(shù)學(xué)問題解決、視覺常識推理和規(guī)劃等復(fù)雜任務(wù)上，人工智能仍然不如人類。為了得出這個結(jié)論，研究人員將模型與許多不同業(yè)務(wù)功能的人類基準(zhǔn)進(jìn)行了比較，包括編碼、基于代理的行為、推理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

　　人工智能模型在不同任務(wù)中相對于人類的表現(xiàn)。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI

　　雖然人工智能在圖像分類、視覺推理和英語理解方面確實(shí)超越了人類的能力，但結(jié)果表明，企業(yè)有潛力利用人工智能來完成人類員工實(shí)際上表現(xiàn)更好的任務(wù)。許多企業(yè)已經(jīng)開始擔(dān)心過度依賴人工智能產(chǎn)品的后果。

　　2. 最先進(jìn)的人工智能模型變得越來越昂貴

　　AI Index 報(bào)告稱，到2023年，OpenAI 的 GPT-4和Google 的 Gemini Ultra 的訓(xùn)練成本分別約為7800萬美元和1.91億美元。數(shù)據(jù)科學(xué)家 Rahman 在一封電子郵件中告訴 TechRepublic:“按照目前的增長率，到2026年，前沿人工智能模型的成本將約為50億至100億美元，屆時(shí)很少有公司能夠負(fù)擔(dān)得起這些培訓(xùn)費(fèi)用。”

　　2017年至2023年人工智能模型的訓(xùn)練成本。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI/Epoch，2023年

　　2023年10月，《華爾街日報(bào)》報(bào)道稱，谷歌、微軟和其他大型科技公司正在努力將其生成式人工智能產(chǎn)品貨幣化，因?yàn)檫\(yùn)行這些產(chǎn)品的成本高昂。存在這樣的風(fēng)險(xiǎn):如果最好的技術(shù)變得如此昂貴，以至于只有大公司才能獲得它們，那么它們相對于中小企業(yè)的優(yōu)勢可能會不成比例地增加。世界經(jīng)濟(jì)論壇早在2018年就指出了這一點(diǎn)。

　　然而，拉赫曼強(qiáng)調(diào)，許多最好的人工智能模型都是開源的，因此可供所有預(yù)算的企業(yè)使用，因此該技術(shù)不應(yīng)擴(kuò)大任何差距。他告訴 TechRepublic:“開源和閉源人工智能模型正在以相同的速度增長。最大的科技公司之一 Meta 正在開源其所有模型，因此那些無力自行訓(xùn)練最大模型的人可以下載他們的模型。”

　　3.人工智能提高生產(chǎn)力和工作質(zhì)量

　　通過評估一些現(xiàn)有的研究，斯坦福大學(xué)的研究人員得出結(jié)論，人工智能使工人能夠更快地完成任務(wù)并提高他們的產(chǎn)出質(zhì)量。觀察到的職業(yè)包括計(jì)算機(jī)程序員(其中32.8% 的人表示生產(chǎn)力有所提高)、顧問、支持代理和招聘人員。

　　人工智能對客戶支持代理生產(chǎn)力的影響。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI/Brynjolfsson 等人，2023年

　　就顧問而言，GPT-4的使用彌合了低技能和高技能專業(yè)人員之間的差距，低技能群體的績效得到了更大的提升。其他研究還表明，生成式人工智能尤其可以發(fā)揮均衡器的作用，因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)不足、技術(shù)水平較低的工人可以從中獲得更多收益。

　　使用人工智能時(shí)，提高低技能和高技能顧問的工作績效。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI

　　然而，其他研究確實(shí)表明，“在沒有適當(dāng)監(jiān)督的情況下使用人工智能可能會導(dǎo)致性能下降，”研究人員寫道。例如，有廣泛的報(bào)道稱，在執(zhí)行法律任務(wù)的大型語言模型中普遍存在幻覺。其他研究發(fā)現(xiàn)，我們可能在未來十年內(nèi)無法充分發(fā)揮人工智能帶來的生產(chǎn)力提升的潛力，因?yàn)楫a(chǎn)出不理想、指導(dǎo)方針復(fù)雜以及缺乏熟練程度繼續(xù)阻礙工人的發(fā)展。

　　4.美國人工智能監(jiān)管不斷加強(qiáng)

　　AI指數(shù)報(bào)告發(fā)現(xiàn)，2023年，美國活躍的人工智能相關(guān)法規(guī)有25項(xiàng)，而2016年只有1項(xiàng)。不過，這并不是一個穩(wěn)定的增長趨勢，僅2022年至2023年，人工智能相關(guān)法規(guī)的總數(shù)就增長了56.3%。隨著時(shí)間的推移，這些法規(guī)也從對人工智能發(fā)展的擴(kuò)張性轉(zhuǎn)變?yōu)橄拗菩�，其中最普遍的主題是對外貿(mào)易和國際金融。

　　2016年至2023年間美國現(xiàn)行的人工智能相關(guān)法規(guī)數(shù)量。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI

　　歐盟與人工智能相關(guān)的立法也在不斷增加，2021年、2022年和2023年將分別通過46項(xiàng)、22項(xiàng)和32項(xiàng)新法規(guī)。在該地區(qū)，監(jiān)管往往采取更廣泛的方法，通常涵蓋科學(xué)、技術(shù)和通信。

　　請參閱:NIST 成立人工智能安全聯(lián)盟

　　對于對人工智能感興趣的企業(yè)來說，必須及時(shí)了解影響他們的法規(guī)，否則他們將面臨嚴(yán)重的違規(guī)處罰和聲譽(yù)受損的風(fēng)險(xiǎn)。2024年3月發(fā)布的研究發(fā)現(xiàn)，英國和歐盟只有2% 的大公司了解即將出臺的歐盟人工智能法案。

　　5、生成式人工智能投資不斷增加

　　從2022年到2023年，根據(jù)提示生成內(nèi)容的生成式 AI 產(chǎn)品的資金幾乎增加了八倍，達(dá)到252億美元)。 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 和 Inflection 等都獲得了大量融資。

　　2019年至2023年全球生成式人工智能私人投資總額。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI/Quid，2023年

　　生成式人工智能功能的構(gòu)建可能會滿足希望將其納入流程的企業(yè)的需求。2023年，財(cái)富500強(qiáng)公司的所有財(cái)報(bào)電話會議中有19.7% 提到了生成式人工智能，麥肯錫的一份報(bào)告顯示，55% 的組織現(xiàn)在至少在一個業(yè)務(wù)部門或職能中使用人工智能，包括生成式人工智能。

　　2022年11月30日ChatGPT推出后，人們對生成式 AI 的認(rèn)識迅速增強(qiáng)，從那時(shí)起，各組織就一直競相將其功能融入到自己的產(chǎn)品或服務(wù)中。麻省理工學(xué)院技術(shù)評論洞察與 Telstra International 合作最近對300家全球企業(yè)進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，受訪者預(yù)計(jì)其部署生成式人工智能的職能數(shù)量到2024年將增加一倍以上。

　　然而，根據(jù)人工智能權(quán)威人士加里·馬庫斯的說法，有一些證據(jù)表明，生成式人工智能的繁榮“可能會很快結(jié)束”，企業(yè)應(yīng)該保持警惕。這主要是由于當(dāng)前技術(shù)的局限性，例如潛在的偏見、版權(quán)問題和不準(zhǔn)確性。根據(jù)斯坦福大學(xué)的報(bào)告，可用于訓(xùn)練模型的在線數(shù)據(jù)數(shù)量有限可能會加劇現(xiàn)有問題，從而限制改進(jìn)和可擴(kuò)展性。報(bào)告指出，人工智能公司可能會在2026年耗盡高質(zhì)量的語言數(shù)據(jù)，在20年內(nèi)耗盡低質(zhì)量的語言數(shù)據(jù)，并在2030年代末至2040年代中期耗盡圖像數(shù)據(jù)。

　　6. LLM責(zé)任的基準(zhǔn)差異很大

　　根據(jù)該報(bào)告，科技公司在評估其法學(xué)碩士的可信度或責(zé)任方面的基準(zhǔn)存在顯著差異。研究人員寫道，這“使得系統(tǒng)地比較頂級人工智能模型的風(fēng)險(xiǎn)和局限性的工作變得更加復(fù)雜。”這些風(fēng)險(xiǎn)包括有偏見的輸出以及從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和對話歷史記錄中泄露私人信息。

　　用于開發(fā)流行人工智能模型的負(fù)責(zé)任的人工智能基準(zhǔn)。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI

　　斯坦福大學(xué)智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的博士生魯埃爾在一封電子郵件中告訴 TechRepublic:“目前沒有報(bào)告要求，我們也沒有可靠的評估，可以讓我們自信地說，如果一個模型通過了這些評估，那么它就是安全的。”第一名。”

　　如果沒有這一領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化，一些不值得信賴的人工智能模型可能會漏網(wǎng)而被企業(yè)整合的風(fēng)險(xiǎn)就會增加。報(bào)告補(bǔ)充說:“開發(fā)人員可能有選擇地報(bào)告能夠積極突出其模型性能的基準(zhǔn)。”

　　Reuel 向 TechRepublic 表示:“有害模型漏掉的原因有多種。首先，沒有標(biāo)準(zhǔn)化或必需的評估，因此很難比較模型及其(相對)風(fēng)險(xiǎn);其次，沒有可靠的評估，特別是基礎(chǔ)模型的評估，無法對模型的絕對風(fēng)險(xiǎn)有可靠、全面的了解。”

　　7. 員工對人工智能感到緊張和擔(dān)憂

　　該報(bào)告還追蹤了隨著意識的提高，人們對人工智能的態(tài)度如何變化。一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，52% 的人對人工智能產(chǎn)品和服務(wù)表示緊張，并且這一數(shù)字在18個月內(nèi)上升了13%。研究還發(fā)現(xiàn)，只有54% 的成年人認(rèn)為使用人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)利大于弊，而36% 的成年人擔(dān)心人工智能可能會在未來五年內(nèi)奪走他們的工作。

　　全球?qū)?023年人工智能對當(dāng)前工作影響的看法。圖片:2024年人工智能指數(shù)報(bào)告/斯坦福大學(xué) HAI/Ipsos，2023年

　　人工智能指數(shù)報(bào)告中引用的其他調(diào)查發(fā)現(xiàn)，53% 的美國人目前對人工智能的擔(dān)憂多于興奮，他們最普遍的擔(dān)憂是人工智能對就業(yè)的影響。當(dāng)人工智能技術(shù)開始融入組織時(shí)，這種擔(dān)憂可能會對員工的心理健康產(chǎn)生特殊影響，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該對此進(jìn)行監(jiān)控。

　　8. 當(dāng)今最受歡迎的LLM大多由美國和中國創(chuàng)建

　　TechRepublic 的 Ben Abbott 在其有關(guān)在亞太地區(qū)構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)模型的文章中介紹了斯坦福大學(xué)報(bào)告中的這一趨勢。他部分寫道:

　　“美國在人工智能領(lǐng)域的主導(dǎo)地位持續(xù)了整個2023年。斯坦福大學(xué)2024年發(fā)布的人工智能指數(shù)報(bào)告發(fā)現(xiàn)，2023年美國發(fā)布了61個值得注意的模型;這領(lǐng)先于中國的15款新車型和法國，最大貢獻(xiàn)者來自歐洲的8款車型(圖一)。英國和歐盟作為一個地區(qū)生產(chǎn)了25個著名模型——自2019年以來首次擊敗中國——而新加坡則擁有3個模型，是亞太地區(qū)唯一另一個生產(chǎn)著名大型語言模型的國家。”

　　美國在人工智能模型的開發(fā)方面正在超越中國和其他國家。