深度•研究
1.人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上：AI在图像分类、视觉推理和英语理解等基准测试中表现出色，但在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上仍落后于人类。
2.产业界继续主导人工智能前沿研究：2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界仅贡献了15个。此外，产学合作产生了21个著名模型，创下新高。
3.前沿模型变得更加昂贵：最先进的AI模型的训练成本已达到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4估计使用了价值7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的Gemini Ultra的计算成本则高达1.91亿美元。
4.美国成为顶级人工智能模型的主要来源国：2023年，61个著名的AI模型源自美国机构，超过欧盟的21个和中国的15个。美国仍然是AI投资的首选之地，2023年在AI领域的私人投资总额为672亿美元，是中国的近9倍。
5.严重缺乏对大型语言模型（LLM）责任的可靠和标准化评估：负责任的AI严重缺乏标准化。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在内的领先开发商主要根据不同的负责任AI基准测试他们的模型，这使得系统地比较顶级AI模型的风险和局限性变得复杂。
6.生成式人工智能投资激增：尽管去年AI私人投资整体下降，但对生成式AI的投资激增，比2022年（约30亿美元）增长了近八倍，达到252亿美元。
7.数据显示，人工智能让员工更有生产力，工作质量更高：多项研究评估了AI对劳动力的影响，表明AI可以让员工更快地完成任务，并提高他们的产出质量。
8.得益于人工智能，科学进步进一步加速：2023年，与科学相关的AI应用启动，如使算法排序更高效的AlphaDev、促进材料发现过程的GNoME等。
9.美国的人工智能法规数量急剧增加：2023年，全球立法程序中有2175次提及AI，几乎是上一年的两倍。美国AI相关法规的数量在过去一年大幅增加，2023年有25项，而2016年只有1项。
10.人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑：调查显示，认为AI将在未来3-5年内极大地影响他们生活的人比例从60%上升到66%。此外，52%的人对AI产品和服务表示焦虑，比2022年上升了13个百分点。
中非经贸合作研究院
整理｜齐月
编审｜刘闻嘉
责审 | 肖皓
