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作者：道上 来源：AI道上
斯坦福大学教授李飞飞团队关于2024年人工智能发展报告总结。
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一、核心信息
在2024年，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，但也面临着挑战。
AI在特定任务上超越了人类，如图像分类和语言理解，但在更复杂的任务上仍有局限。
工业界在AI研究中发挥了主导作用，尤其在机器学习模型的产出上。
训练大型AI模型的成本不断上升，例如GPT-4花了约7800万美金的，Gimini花了约1.91亿美金。
美国、中国和欧洲是AI模型的主要贡献者，其中中国在AI专利方面领先。
AI模型的可靠性评估缺乏统一标准，生成式AI投资激增，AI提高了工作者的效率和质量，加速了科学和医疗的发展，美国AI相关条款发布数量急剧增加，全球对AI潜在影响的意识增强，紧张情绪上升。
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二、AI研究和发展
2.1 核心要点
AI研究继续由工业界主导，公开源码的模型数量增加，训练成本上升，美国、中国和欧洲在AI大模型发展上占主导地位。中国在AI专利方面占据领先地位，GitHub上的AI研究资源和相关论文发表数量持续增长。
2.2 核心对比信息
从2010年到2022年，AI相关的论文发表数量逐年增加，美国在发布优秀的机器学习模型数量上保持世界首位。
2.3 模型是否会用尽数据
AI模型的发展依赖于大量数据，但有担忧表示，计算机科学家可能很快就会用尽高质量数据。尽管合成数据可以缓解这一问题，但使用合成数据训练的模型可能会出现性能下降。
2.4 基础模型发展
基础模型在广泛的数据集上训练，具有多功能性，并适用于许多下游应用。这些模型在实际场景中的部署越来越多，不同国家和组织在基础模型的发布数量上有所不同。
2.5 训练模型成本
训练大型AI模型的成本不断上升，达到数千万美元甚至数亿美元。这表明了AI领域在资源投入方面的增长。
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三、技术性能
3.5 Agents
基于大型语言模型的AI代理在特定场景中自动处理任务的能力得到了提升，如AgentBench评估的基于LLM的25个agents。
3.6 RLHF & RLAIF
RLHF和RLAIF是两种基于强化学习的方法，用于训练AI模型以更好地符合人类的偏好和反馈。RLAIF在生成无害对话任务中表现优于RLHF。
3.7 LLM随着时间迭代效果对比
随着时间的推移，LLM的效果有所变化。一些研究表明，随着新数据和用户反馈的加入，某些任务的效果可能出现下降。
3.8 提升LLM效果的技巧
包括prompting、OPRO和fine-tuning在内的多种技术被用来提升LLM的效果。这些技术通过不同的方法优化模型性能，如通过自然语言描述任务或减少内存需求。
3.9 训练AI系统对环境的影响
训练大型AI模型消耗大量资源并释放二氧化碳，对环境造成影响。尽管如此，AI系统也可以用于预测城市空气质量和优化能源使用，从而对环境产生积极影响。
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四、AI可靠性
AI的可靠性评估涉及隐私、数据治理、透明性和可解释性、安全性和公平性等多个方面。目前，对LLM的全面标准评估存在缺陷，政治伪造内容的产生和检测成为一个问题，ChatGPT在政治上的偏见也引起了关注。
4.1 AI可靠性定义
AI的可靠性从数据治理、可解释性、公平性、隐私、安全性和透明性等多个维度进行定义和评估。
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五、AI对经济的影响
AI对经济的影响是多方面的，包括提高生产效率、改变工作市场和投资趋势。生成式AI的投资增长迅速，AI相关工作职位数量减少，但AI降低了企业支出并提升了收益。中国在工业机器人领域占据主导地位，AI提高了工作者的产能和效率。《财富》500强公司越来越多地讨论人工智能，特别是生成式AI。
5.1 AI重大新闻
2023年，AI领域发生了多项重大新闻，包括BioNTech收购AI公司InstaDeep、微软对OpenAI的投资、GitHub Copilot的发布、Einstein GPT和微软Office的融合、Bloomberg使用LLM进行金融数据分析等。
5.2 工作信息
AI相关工作在工作市场占比有所变化，美国AI工作技能的需求有所下降，但香港对AI人才的需求相对较高。全球新兴成立的AI公司数量持续增加。
5.3 开发者对AI工具使用情况
开发者对AI工具的使用情况显示，GitHub Copilot和ChatGPT的使用量最高，云服务平台的使用也相当普遍。
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六、AI在医疗与教育的进展
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七、公众对AI的观点
公众对AI的潜在影响越来越关注，紧张情绪上 升。西方国家对AI的情绪虽然低迷，但正在逐渐改善。公众对AI的经济影响持悲观态度，但ChatGPT已经被广泛认知和使用。不同国家对ChatGPT的态度普遍积极，GPT-4在大模型发布后吸引了大量公众注意力。
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