原文地址 2023 State of AI in 14 Charts
2023 AI Index 已经发布，涵盖了人工智能世界，从技术性能成就、道德进步、教育和政策趋势到经济影响、研发以及招聘和就业场景。
AI Index 是斯坦福大学以人为本人工智能 (HAI) 的一项独立计划，由 AI Index 指导委员会领导，该委员会是一个由来自学术界和工业界的跨学科专家组成的小组。它跟踪、整理、提炼和可视化与人工智能相关的数据，使决策者能够采取有意义的行动，以负责任和合乎道德的方式推进人工智能，同时考虑到人类的福祉。
在这里，用 14 个图表了总结了这份报告。
1. 大型语言模型 LLM 的兴起
大型语言模型的规模和费用不断扩大。 GPT-2 于 2019 年发布，被认为是第一个大型语言模型，拥有 15 亿个参数，估计需要 50,000 美元的训练费用。仅仅三年后，PaLM 推出了 5400 亿个参数，估计耗资 800 万美元。不仅仅是 PaLM：总体而言，大型语言和多模态模型变得越来越大和昂贵。 （由于这些是估计值，我们将它们划分为中、高或低：中值被认为是中等估计值，高值被认为是高估，低值被认为是被低估了。）
2. 业界需要新的基准 （题目不够难了）
在技术方面，当前的人工智能工具不断达到或超过基准。虽然去年我们看到基准饱和，但今年的趋势更为明显。这向我们表明，人工智能系统在较旧的基准测试中的能力越来越强，需要进行更困难的测试才能得到充分挑战。
3. 训练的环境成本越来越贵
大型模型排放大量碳排放量——通过模型中的大量参数、数据中心的电力使用效率，甚至电网效率。迄今为止最重的碳排放者是 GPT-3，但即使是相对更高效的 BLOOM 也需要 433 兆瓦时的电力来训练，这足以为普通美国家庭供电 41 年。
4. AI带来更多问题
根据 AI、Algorithmic 和 Automation Incidents and Controversies 数据库，2021 年报告的问题比 2012 年多 26 倍。将这归因于 AI 使用的增加和对其滥用的认识的提高。其中一些报告的问题包括乌克兰总统 Volodymyr Zelenskyy 投降的深度伪造、试图追踪帮派成员并评估他们风险的面部识别技术，以及扫描和确定教室中学生情绪状态的监控技术。
5. 更多伦理相关论文
从 2021 年到 22 年，公平、问责制和透明度会议 (FAccT) 的提交数量增加了两倍，自 2018 年以来增加了 10 倍。这表明人们对 AI 伦理和相关工作的兴趣增加了。学术机构在 FAccT 中占主导地位，但在过去的一年里，行业参与者在这一领域的贡献比以往任何时候都多。
6. AI 相关岗位增加
今年，所有行业寻求 AI 技能的职位发布都有所增加，2022 年 AI 职位发布的总体数量明显高于上一年。信息部门占主导地位。到目前为止，加利福尼亚州发布了最多的与人工智能相关的工作（142,154 个），其次是德克萨斯州（66,624 个）和纽约（43,899 个）。
7. 企业投资从 2021 年的高位回落
企业投资（并购、少数股权、私人投资和公开发行）在 2022 年从 2021 年的高位回落，但这一数字在过去十年中仍增长了 13 倍。当年最大的投资事件是对 Nuance Communications 的收购；这家计算机软件技术公司被微软以 197 亿美元收购。
8. 中国的机器人浪潮
全球机器人安装量增长了 31%，但没有哪个国家像中国这样将机器人集成放在首位。 2013 年，中国超过日本成为安装工业机器人最多的国家，此后差距有增无减。 2021 年，中国安装的此类机器人数量超过世界其他地区的总和，如今，中国占所有工业机器人安装量的 51.8%。
9. 产业界吸引AI人才，政府滞后 （美国数据）
当刚毕业的 AI 博士离开学校时，大多数人会进入产业界工作。进入政府部门的新博士数量仅为 0.7%，在过去五年中相对没有变化。
10. 更多国家通过人工智能相关立法
去年，127 个国家的立法机构通过了 37 项 包含“人工智能” 的法律。美国位居榜首，通过了 9 项法律，其次是西班牙（5 项）和菲律宾（4 项）。菲律宾的一项法案，讨论教育改革以应对包括人工智能在内的新技术带来的挑战。 另外一项侧重于人工智能算法中的非歧视和问责制的法案来自于西班牙。 美国管理和预算办公室起草了人工智能培训计划的法案。自 2016 年以来，各国通过了 123 项与人工智能相关的法案，其中大部分是近年通过的。
11. 美国联邦人工智能预算增加 （美国数据）
美国政府继续将资金投入人工智能研发。在 2022 财年，美国政府机构为 AI 研发拨款 17 亿美元，比上年增长 13%，比 2018 年增长 209%。与此同时，国防部在其非机密 AI 预算请求中要求拨款 11 亿美元，比上年增长 26%。
12. 更多女性拿到计算机专业学位 （美国数据）
尽管人工智能（以及更广泛的 STEM 领域）继续与多样性作斗争，但越来越多的女性正在进入该领域。计算机科学学士学位毕业生中的女性比例上升至 22.3%，延续了过去十年的趋势。
13. 以及更广泛的种族多样性 （美国数据）
与此同时，CS 学士的种族越来越多样化。虽然白人学生仍然占应届毕业生的大多数，但在过去十年中，亚裔、西班牙裔或多种族的应届毕业生比例稳步上升。
14. 更多的女性教职 （美国数据）
在另一个积极趋势中，越来越多的女性被聘为 CS、CE 和信息教师。尽管北美大学的教员仍然严重偏向男性，但女性比例现已达到 30.2% 的新高，比 2015 年增加了约 8.5%。
