每年，斯坦福大學(xué)以人為中心的人工智能研究所(HAI) 都會(huì)發(fā)布其 AI 指數(shù)，這是一份試圖總結(jié)人工智能現(xiàn)狀的大量數(shù)據(jù)和圖表匯編。本周出爐的2022 AI 指數(shù)一如既往地令人印象深刻，共有 190 頁(yè)，涵蓋研發(fā)、技術(shù)績(jī)效、倫理、政策、教育和經(jīng)濟(jì)。我閱讀了報(bào)告的每一頁(yè)，并挑選了 最具代表性的12 個(gè)圖表。

值得注意的是，我從去年的 2021 年指數(shù)中報(bào)告的許多趨勢(shì)仍然存在。例如，我們?nèi)匀簧钤谝粋€(gè)AI 的黃金時(shí)代，出版物不斷增加，AI 就業(yè)市場(chǎng)仍然是全球性的，企業(yè)對(duì) AI 風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)與減輕上述風(fēng)險(xiǎn)的嘗試之間仍然存在令人不安的差距。我們不在這里重復(fù)這些要點(diǎn)。

下面，我們來(lái)開始今年的總結(jié)報(bào)道：

1. 投資脫鉤

涌入人工智能的資金數(shù)額依然令人難以置信。最值得注意的部份來(lái)自全球私人投資，這個(gè)數(shù)字從 2020 年的 460 億美元飆升至 2021 年的 935 億美元。增長(zhǎng)來(lái)自于大型融資輪次的增加；2020 年有四輪融資超過(guò) 5 億美元，2021 年有 15 輪。報(bào)告還指出，所有這些資金都流向了更少的公司，因?yàn)樽?2018 年以來(lái)新融資的初創(chuàng)公司數(shù)量一直在下降。這是一個(gè)偉大的時(shí)刻加入一家人工智能初創(chuàng)公司，但也許不是自己找到一家。

2. 美中關(guān)系復(fù)雜

這些天來(lái)，關(guān)于中美之間的人工智能競(jìng)賽 的討論頗多。“當(dāng)你看到所有關(guān)于地緣政治緊張局勢(shì)的新聞時(shí)，你會(huì)認(rèn)為這兩個(gè)國(guó)家之間的合作數(shù)量會(huì)減少，”斯坦福大學(xué) HAI 的政策研究員兼今年 AI Index 的主編Daniel Zhang說(shuō)。相反，他告訴IEEE Spectrum，“過(guò)去 10 年，中美合作一直呈上升趨勢(shì)。” 在出版物的跨國(guó)合作方面，中國(guó)和美國(guó)的產(chǎn)出是中國(guó)和英國(guó)合作的兩倍多。

3. 申請(qǐng)專利和獲得專利是兩件不同的事情

中國(guó)專利申請(qǐng)量居世界第一；該報(bào)告指出，中國(guó)在 2021 年占全球?qū)＠暾?qǐng)量的 52%。但美國(guó)在授予的專利數(shù)量上占主導(dǎo)地位，占全球總數(shù)的 40%。張指出，授予專利“證明您的專利實(shí)際上是可信和有用的”，并表示這種情況有點(diǎn)類似于出版物和引用的情況。雖然中國(guó)在出版物數(shù)量、出版物引用和會(huì)議出版物方面領(lǐng)先，但美國(guó)在會(huì)議出版物的引用方面仍然領(lǐng)先，這表明美國(guó)研究人員的著名論文仍然具有巨大的影響力。

4. 計(jì)算機(jī)視覺的高原（Plateau）？

計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域發(fā)展如此迅速，很難跟上最新的消息。AI 指數(shù)顯示，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)非常擅長(zhǎng)涉及靜態(tài)圖像的任務(wù)，例如對(duì)象分類和面部識(shí)別，并且它們?cè)谝曨l任務(wù)（例如活動(dòng)分類）方面也越來(lái)越出色。

但是一個(gè)相對(duì)較新的基準(zhǔn)顯示了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以做的事情的局限性：它們擅長(zhǎng)識(shí)別事物，而不擅長(zhǎng)推理它們所看到的。視覺常識(shí)推理挑戰(zhàn)賽于 2018年推出，要求 AI 系統(tǒng)回答有關(guān)圖像的問題并解釋其推理。例如，一張圖片顯示人們坐在餐桌旁，而服務(wù)員端著盤子走近；測(cè)試詢問為什么其中一個(gè)坐著的人指向桌子對(duì)面的人。該報(bào)告指出，近年來(lái)性能改進(jìn)變得越來(lái)越微不足道，“這表明可能需要發(fā)明新技術(shù)來(lái)顯著提高性能。”

5.人工智能還沒有為法學(xué)院做好準(zhǔn)備

自然語(yǔ)言處理 (NLP) 領(lǐng)域比計(jì)算機(jī)視覺晚了幾年才開始蓬勃發(fā)展，但它與計(jì)算機(jī)視覺的位置有點(diǎn)相似（圖 4）。文本摘要和基本閱讀理解等任務(wù)的基準(zhǔn)顯示出令人印象深刻的結(jié)果，人工智能系統(tǒng)通常超過(guò)人類的表現(xiàn)。但是當(dāng) NLP 系統(tǒng)必須對(duì)他們所讀到的內(nèi)容進(jìn)行推理時(shí)，他們就會(huì)遇到麻煩。

此圖表顯示了由 LSAT 考試中用作法學(xué)院入學(xué)考試的邏輯推理問題組成的基準(zhǔn)測(cè)試的表現(xiàn)。雖然 NLP 系統(tǒng)在該基準(zhǔn)的一組較簡(jiǎn)單的問題上表現(xiàn)良好，但在一組較難的問題上表現(xiàn)最佳的模型的準(zhǔn)確率僅為 69%。研究人員從要求 NLP 系統(tǒng)從不完整信息中得出結(jié)論的基準(zhǔn)測(cè)試中得到了類似的結(jié)果。推理仍然是人工智能的前沿。

6. 道德無(wú)處不在

報(bào)告中有一個(gè)好消息：從參加ACM 公平、問責(zé)和透明度會(huì)議(FAccT) 等會(huì)議以及NeurIPS的道德相關(guān)研討會(huì)來(lái)判斷，現(xiàn)在人們對(duì) AI 道德有極大的興趣。對(duì)于那些還沒有聽說(shuō)過(guò) FAccT 的人，報(bào)告指出，它是最早關(guān)注算法社會(huì)技術(shù)分析的主要會(huì)議之一。這張圖表顯示了 FAccT 的行業(yè)參與度不斷提高，張認(rèn)為這是進(jìn)一步的好消息。“這個(gè)領(lǐng)域一直由學(xué)術(shù)研究人員主導(dǎo)，”他說(shuō)，“但現(xiàn)在我們看到更多的私營(yíng)部門參與其中。” 張說(shuō)，很難猜測(cè)這種參與對(duì)行業(yè)內(nèi)如何設(shè)計(jì)和部署人工智能系統(tǒng)意味著什么，但這是一個(gè)積極的信號(hào)。

7.Detox：如果你不這樣做該死，如果你這樣做該死

AI 的一大倫理問題涉及大型語(yǔ)言模型，例如 OpenAI 的GPT-3，它有一個(gè)非常糟糕的習(xí)慣，即生成文本，其中充滿了從其訓(xùn)練數(shù)據(jù)（互聯(lián)網(wǎng)）中學(xué)到的每一種偏見和偏見。多個(gè)研究小組（包括 OpenAI 本身) 正在研究這個(gè)toxic-language 問題，用新的基準(zhǔn)來(lái)衡量偏見和detoxification計(jì)劃。但上圖顯示了通過(guò)三種不同的detox方法運(yùn)行語(yǔ)言模型 GPT-2 的結(jié)果。所有這三種方法都損害了模型在一個(gè)稱為 perplexity 的指標(biāo)上的性能（分?jǐn)?shù)越低越好），對(duì)涉及非裔美國(guó)人對(duì)齊的英語(yǔ)和提及少數(shù)群體的文本的性能影響最差。正如專家所說(shuō)，需要更多的研究。

8. 大學(xué)正在與 CS 學(xué)生一起爬行

人工智能管道從未如此充實(shí)。計(jì)算研究協(xié)會(huì)的年度調(diào)查收集了來(lái)自北美 200 多所大學(xué)的數(shù)據(jù)，其最新數(shù)據(jù)顯示，2020 年有超過(guò) 31,000 名本科生完成了計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位。這比 2019 年的數(shù)字增加了 11.6%。

9. 人工智能需要女性

同一項(xiàng)調(diào)查著眼于人工智能領(lǐng)域的新博士，結(jié)果令人沮喪。在過(guò)去十年中，女性新的 AI 和 CS 博士的百分比僅增加了幾個(gè)百分點(diǎn)，至少在北美是這樣。這一點(diǎn)實(shí)際上是去年對(duì) 2021 年報(bào)告的報(bào)道的重復(fù)，但每個(gè)人都應(yīng)該繼續(xù)談?wù)撍钡绞虑榘l(fā)生變化。

10. 人工智能需要所有種族背景的人

同上這一點(diǎn)。AI Index 在不同的圖表上顯示 AI 和 CS 博士的數(shù)據(jù)，但它們講述的是同一個(gè)故事。早在人們獲得博士學(xué)位之前，人工智能領(lǐng)域就需要在多樣性方面做得更好。

11. 立法者正在關(guān)注

2021 年，與人工智能相關(guān)的法案比以往任何時(shí)候都多。在 AI Index 一直關(guān)注的 25 個(gè)國(guó)家中，西班牙、英國(guó)和美國(guó)處于領(lǐng)先地位，去年分別通過(guò)了三項(xiàng)法案。報(bào)告還指出，在美國(guó)，通過(guò)的這三項(xiàng)法案是提出的高達(dá) 130 項(xiàng)法案之一。從報(bào)告中不清楚這些法案中的大多數(shù)是通過(guò)公共資金促進(jìn)人工智能還是制定法規(guī)來(lái)管理人工智能可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。張說(shuō)這是一個(gè)混合體，并表示 HAI 將在來(lái)年發(fā)布對(duì)全球立法的更詳細(xì)分析。

12. 氣候變化

人工智能指數(shù)跟蹤美國(guó) 55 個(gè)公共政策團(tuán)體發(fā)表與人工智能相關(guān)的論文，這張圖表顯示了這些團(tuán)體去年關(guān)注的主題。我用這張圖表作為借口來(lái)提出人工智能越來(lái)越大的能源足跡（訓(xùn)練大型模型需要大量計(jì)算）以及它對(duì)氣候變化的潛在影響的話題。政策小組似乎并不認(rèn)為這些是 2021 年的重要話題。我還問張，AI Index 是否會(huì)在明年的報(bào)告中討論這些問題，他說(shuō)他的團(tuán)隊(duì)正在與各個(gè)組織討論如何衡量和收集有關(guān)計(jì)算效率和氣候影響的數(shù)據(jù)。所以請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注。

https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI-Index-Report_Master.pdf