最近，斯坦福人工智能研究所（HAI）发布了2023年AI指数报告，提供了AI领域当前技术成就、政策趋势、经济影响等多方面的最新情况。

  在2019年发布的GPT-2被认为是第一个大型语言模型，拥有15亿个参数，培训成本估计为5万美元。

  三年后，PaLM推出，拥有5400亿个参数，培训成本估计为800万美元。

  各个领域的大型语言和多模态模型都慢慢的变大和昂贵。这意味着人工智能系统的能力正在不断提高，需要更困难的测试才能挑战它们。

  当前的人工智能工具不断满足或打破传统的AI测试基准，表明人工智能系统在旧基准上变得越来越有能力，并且需要更困难的测试才能完全挑战它们。

  大模型的训练、使用都非常耗电，会产生大量的碳排放，这在欧美开始受到关注。

  GPT-3被认为是有据可查的能耗第一名，但即使是相对更高效的BLOOM模型，它的耗电量也达到433兆瓦时，足以为一个普通美国家庭供电41年。

  根据AI、算法和自动化事件和争议数据统计，2021年报告的AI相关争议问题比2012年增加了26倍。

  FAccT会议从2021年到2022年收到的人工智能伦理相关论文数量增加了一倍，自2018年以来增加了10倍。

  这表明人工智能伦理和相关工作在学术界的关注度慢慢的变大。其中一个趋势是，过去FAccT相关研究由学术界主导，但在过去的一年中，工业界的参与者在这样的领域贡献了更多的工作。

  研究发现，所有的领域招聘中对AI技能的要求逐渐增多，并且AI工作岗位的数量在2022年明显高于2021年。

  IT信息部门占招聘的主导地位。在美国，软件工程比较集中的加利福尼亚州招聘最多，达到了14.21万个，其次是德克萨斯州（6.66万个）和纽约州（4.38万个）。

  企业在AI领域的投资（合并/收购、少数股权、私募和公开发行）从2021年的高点下降，但在过去十年中增长了13倍。

  世界范围内，机器人安装量增加了31％，但没有哪个国家像中国一样重视机器人的整合。

  2013年，中国超过日本成为安装工业机器人最多的国家，自那时以来，这个差距还在不断扩大。

  2021年，中国安装的这些机器人超过了全球别的地方的总和，如今中国机器人安装量占全球的51.8％以上。

  研究报告发现，AI博士等人才主要都进入了产业界，让AI产业高质量发展已经自发形成了一个人才与技术应用的正循环。

  相比之下进入政府机构的数量仅为0.7％，在过去五年中相对不变。学术界也有较大的降幅。

  去年，127个国家的立法机构通过了37项法律涉及人工智能技术，其中排名第一的美国通过了9项法律，其次是西班牙（5项）和菲律宾（4项）。

  具体法案包括菲律宾的一项AI教育改革，内容主要涉及应对人工智能在内的新技术引起的挑战；西班牙的法案侧重于AI算法中的非歧视和问责；美国则在建立AI培训计划。

  自2016年以来，各国通过了123项与AI相关的法案，其中大多数是近年来通过的。

  2022财年，美国政府机构为AI研究和开发分配了17亿美元，比2021年增长13％，比2018年增长209％。同时，美国国防部在其非机密AI预算请求中提出了11亿美元的预算，比2021年增长26％。

  虽然AI（以及更广泛的STEM领域）在多年来一直是男性主导，但是慢慢的变多的女性也开始步入计算机科学领域。

  最近的多个方面数据显示，女性在计算机科学学士学位中的比例正在增加，上升到了22.3％。

  尽管北美大学的教师仍然以男性为主，但女性的比例已达到了30.2％的新高，比2015年增长了约8.5％。

  斯坦福的AI报告为我们呈现了AI产业的当前格局，展示了各种新的趋势，但要看懂AI产业的格局，还有必要了解更广泛的产业高质量发展规律与经验。

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