斯坦福大学发布《2022年人工智能指数报告》
| 来源：【字号：大 中 小】
2022年3月16日，斯坦福大学“以人为本”人工智能研究院（Stanford HAI）正式发布了《2022年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2022）。这是该机构发布的第五份年度报告，分析涵盖了人工智能（AI）研发、技术性能、人工智能伦理、经济和教育、人工智能政策和治理等。报告的要点包括：
（1）AI领域私人投资猛增，投资集中度加剧
2021年AI领域的私人投资总额约为935亿美元，是2020年私人投资总额的两倍多，但新投资的AI公司数量却在继续下降，从2019年的1051家和2020年的762家公司减少到2021年的746家。2020年有4轮5亿美元以上的融资，2021年有15个。
（2）美中两国主导AI跨国合作
尽管地缘政治紧张局势加剧，但从2010年至2021年，美中两国在AI出版物方面的跨国合作数量最多，自2010年以来增加了五倍。美中之间合作产生的出版物数量是排名第二的英中之间合作数量的2.7倍。
（3）语言模型能力显著提升，但也更容易有偏见
大型语言模型在技术基准上创造了新的记录，但新数据表明，更大的模型从训练数据中也更容易产生偏见。与2018年被认为是SOTA的1.17亿参数模型相比，2021年开发的2800亿参数模型产生的“毒性”增加了29%。随着时间的推移，这些系统的能力显著增强，既有性能增加也暴露出潜在愈加严重的偏见。
（4）AI伦理兴起
自2014年以来，关于AI公平性和透明度的研究呈爆炸式增长，在伦理相关会议上的有关出版物增加了五倍。算法公平和偏见已经从主要的学术追求转变为具有广泛影响的主流研究课题。近年来，具有行业关系的研究人员在以伦理为中心的会议上发表的论文同比增加了71%。
（5）AI成本降低、性能提高
自2018年以来，训练图像分类系统的成本降低了63.6%，而训练时间提升了94.4%。在其他MLPerf任务类别（如推荐、对象检测和语言处理）中出现了训练成本更低但训练时间更短的趋势，有利于AI技术更广泛的商业应用。
（6）数据、数据、数据
跨技术基准测试的顶级结果越来越依赖于使用额外训练数据来实现新的SOTA结果。截止2021年，报告中10个基准测试中有9个SOTA AI系统接受了额外数据的训练。这种趋势隐式地有利于私人机构参与者访问大量数据集。
（7）全球AI立法增多
AI Index对25个国家的AI立法记录的分析显示，被通过成为法令的包含AI的法案数量从2016年的1项增长到2021年的18项。2021年，西班牙、英国和美国通过与AI相关的法案数量最多，平均通过了三项法案。
（8）机械臂更便宜
AI Index调查显示，在过去五年中，机械臂的价格中位数下降了4倍，从2017年的每只手臂42000美元降至2021年的22600美元。机器人研究变得更易于获得和负担得起。
信息来源：
