近期哈佛大學“以人為本”人工智能研究所（HAI）發(fā)布了2024年人工智能指數報告。報告指出，當前正值人工智能對社會的影響從未如此明顯的重要時刻。以下是根據本期報告整理出的十大熱門要點。

No.1：AI在某些工作上擊敗人類，但并不是在所有工作上都能如此

AI已在若干基準上超越了人類表現，包括圖像分類、視覺推理和英文理解等方面，但它在一些更復雜的工作上仍然落后人類，比如數學競賽、視覺常識推理和規(guī)劃等方面。

No.2：產業(yè)界繼續(xù)主導前沿人工智能研究

2023年產業(yè)界推出了51個知名機器學習模型，而學術界僅推出了15個。另外，產學合作推出了21個知名模型，創(chuàng)歷史新高。

No.3：前沿AI模型變得更加昂貴

報告估計，最先進的AI模型的訓練成本已達到前所未有的水平。例如OpenAI 的GPT-4使用估計價值7800萬美元的算力進行訓練，谷歌Gemini Ultra的運算成本則為1.91億美元。

No.4：美國領先于中國、歐盟和英國，成為頂級AI模型的主要來源國

2023年，有61個知名AI模型來自美國機構，遠遠超過歐盟的21個和中國的15個。

No.5：嚴重缺乏對大語言模型的可靠及標準化評估

報告指出，負責任的AI報告嚴重缺乏標準化。包括OpenAI、Google和 Anthropic在內的領先開發(fā)人員主要針對不同的負責任的AI基準測試自己的模型。這種做法使系統(tǒng)性的比較頂級AI模型的風險和局限性的工作變得更加復雜。

No.6：生成式人工智能投資猛增

盡管去年整體AI私人投資有所下降，但生成式人工智能的資金激增，比2022 年增長近八倍，達到252億美元。生成式人工智能領域的主要參與者，包括 OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection，都報告了大量的融資輪次。

No.7：AI使工人更有效率，并帶來更高質量的工作

2023年幾項研究評估了AI對勞動力的影響，表明AI使工人能夠更快完成工作并提高他們的產出質量。這些研究還證明了AI在彌合低技能工人和高技能工人之間技能差距方面的潛力。同時也有一些研究警告，在沒有適當監(jiān)督的情況下使用AI會導致性能下降。

No.8：多虧人工智能，科學進步進一步加速

2022年AI開始推進科學發(fā)現。而在2023年更重要的與科學相關的AI 應用程序相繼推出——從提高算法分揀效率的AlphaDev到促進材料發(fā)現過程的 GNoME。

No.9：美國人工智能法規(guī)數量急劇增加

在過去一年和過去五年中，美國與AI相關的法規(guī)數量明顯增加。2023年有25 項與AI相關的法規(guī)，而2016年只有1項。僅去年一年，與AI相關的法規(guī)總數就增長了56.3%。

No.10：全球各地的人們都更加意識到和擔心人工智能的潛在影響

咨詢公司益普索（Ipsos）的一項調查顯示，在過去一年里，認為AI將在未來三到五年內極大影響人們生活的比例從60%上升到66%。此外，52%的人表示對AI產品和服務感到緊張，相比2022年上升了13個百分點。在美國，有數據顯示，52%的美國人表示對AI感到擔憂多于興奮，高于2022年的38%。