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(shì),涵蓋了人類優(yōu)勢(shì)、成本、監(jiān)管、投資增長(zhǎng)、工作效率提升等方面的關(guān)鍵問(wèn)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(jí)數(shù)學(xué)問(wèn)題解決、視覺(jué)常識(shí)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(gè)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(duì)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(jué)推理和英語(yǔ)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(lái)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(kāi)始擔(dān)心過(guò)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(lái)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(wàn)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(zhǎng)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?qǐng)?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(duì)于中小企業(yè)的優(yōu)勢(shì)可能會(huì)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(kāi)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(kāi)源和閉源人工智能模型正在以相同的速度增長(zhǎng)。最大的科技公司之一 Meta 正在開(kāi)源其所有模型,因此那些無(wú)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(guò)評(píng)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(wèn)、支持代理和招聘人員。
人工智能對(duì)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(wèn)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(jī)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(wèn)的工作績(jī)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(méi)有適當(dāng)監(jiān)督的情況下使用人工智能可能會(huì)導(dǎo)致性能下降,”研究人員寫(xiě)道。例如,有廣泛的報(bào)道稱,在執(zhí)行法律任務(wù)的大型語(yǔ)言模型中普遍存在幻覺(jué)。其他研究發(fā)現(xiàn),我們可能在未來(lái)十年內(nèi)無(wú)法充分發(fā)揮人工智能帶來(lái)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(guó)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(guó)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(guò),這并不是一個(gè)穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì),僅2022年至2023年,人工智能相關(guān)法規(guī)的總數(shù)就增長(zhǎng)了56.3%。隨著時(shí)間的推移,這些法規(guī)也從對(duì)人工智能發(fā)展的擴(kuò)張性轉(zhuǎn)變?yōu)橄拗菩裕渲凶钇毡榈闹黝}是對(duì)外貿(mào)易和國(guó)際金融。
2016年至2023年間美國(guó)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(guò)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(qǐng)參閱:NIST 成立人工智能安全聯(lián)盟
對(duì)于對(duì)人工智能感興趣的企業(yè)來(lái)說(shuō),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(guó)和歐盟只有2% 的大公司了解即將出臺(tái)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(huì)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(huì)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(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)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(duì)生成式 AI 的認(rèn)識(shí)迅速增強(qiáng),從那時(shí)起,各組織就一直競(jìng)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(píng)論洞察與 Telstra International 合作最近對(duì)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(kù)斯的說(shuō)法,有一些證據(jù)表明,生成式人工智能的繁榮“可能會(huì)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(jiàn)、版權(quán)問(wèn)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(huì)加劇現(xiàn)有問(wèn)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(huì)在2026年耗盡高質(zhì)量的語(yǔ)言數(shù)據(jù),在20年內(nèi)耗盡低質(zhì)量的語(yǔ)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(píng)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(xiě)道,這“使得系統(tǒng)地比較頂級(jí)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(jiàn)的輸出以及從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和對(duì)話歷史記錄中泄露私人信息。
用于開(kāi)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(méi)有報(bào)告要求,我們也沒(méi)有可靠的評(píng)估,可以讓我們自信地說(shuō),如果一個(gè)模型通過(guò)了這些評(píng)估,那么它就是安全的。”第一名。”
如果沒(méi)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(huì)漏網(wǎng)而被企業(yè)整合的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加。報(bào)告補(bǔ)充說(shuō):“開(kāi)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(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化或必需的評(píng)估,因此很難比較模型及其(相對(duì))風(fēng)險(xiǎn);其次,沒(méi)有可靠的評(píng)估,特別是基礎(chǔ)模型的評(píng)估,無(wú)法對(duì)模型的絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有可靠、全面的了解。”
7. 員工對(duì)人工智能感到緊張和擔(dān)憂
該報(bào)告還追蹤了隨著意識(shí)的提高,人們對(duì)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(duì)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(gè)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(huì)在未來(lái)五年內(nèi)奪走他們的工作。
全球?qū)?023年人工智能對(duì)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(guó)人目前對(duì)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(duì)就業(yè)的影響。當(dāng)人工智能技術(shù)開(kāi)始融入組織時(shí),這種擔(dān)憂可能會(huì)對(duì)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(duì)此進(jìn)行監(jiān)控。
8. 當(dāng)今最受歡迎的LLM大多由美國(guó)和中國(guó)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(shì)。他部分寫(xiě)道:
“美國(guó)在人工智能領(lǐng)域的主導(dǎo)地位持續(xù)了整個(gè)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(guó)發(fā)布了61個(gè)值得注意的模型;這領(lǐng)先于中國(guó)的15款新車(chē)型和法國(guó),最大貢獻(xiàn)者來(lái)自歐洲的8款車(chē)型(圖一)。英國(guó)和歐盟作為一個(gè)地區(qū)生產(chǎn)了25個(gè)著名模型——自2019年以來(lái)首次擊敗中國(guó)——而新加坡則擁有3個(gè)模型,是亞太地區(qū)唯一另一個(gè)生產(chǎn)著名大型語(yǔ)言模型的國(guó)家。”
美國(guó)在人工智能模型的開(kāi)發(fā)方面正在超越中國(guó)和其他國(guó)家。
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