斯坦福大学以人为中心的人工智能发布的第七份年度人工智能指数报告显示，2023年，美国企业共发布了109个基本模型，是中国同行发布数量的五倍多。

报告称，人工智能正在赶上人类，民意调查显示，52%的人更多的是担心而不是兴奋。

与中国人工智能发展相比，美国人工智能产业在人工智能基础模型发布数量和投资活动方面表现出显着优势。

与此同时，2023年美国人工智能产业投资额达到672亿美元，是中国78亿美元的8.7倍。此外，美国有61个知名人工智能大模型，而中国只有15个。

该报告的十大要点如下：

1. 人工智能在某些任务上击败了人类，但并非在所有任务上都击败了人类。

人工智能在图像分类、视觉推理和英语理解基准方面优于人类，但在竞赛级别的数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上却表现不佳。

2. 工业界继续主导人工智能前沿研究。

工业界总共产生了51 个著名的机器学习模型，而学术界仅产生了15 个。然而，来自产学合作的模型达到了创纪录的21 个。

3.前沿型号变得更加昂贵。

最先进的人工智能模型的培训成本是前所未有的。举例来说，OpenAI 的ChatGPT 估计使用了7800 万美元的计算资源，而Google 的Gemini Ultra 则估计使用了1.91 亿美元的计算资源。

4.美国领先中国、欧盟和英国，成为顶级人工智能模型的主要来源。

2023 年，美国机构负责创建了61 个著名的人工智能模型，其中15 个来自欧盟，12 个来自中国。

5. 严重缺乏对LLM责任的稳健和标准化的评估。

人工智能指数研究揭示了“负责任的人工智能严重缺乏标准化”。 OpenAI、Google 和Anthropic 等领先的开发人员都主要针对不同的基准进行测试。

6. 生成式人工智能投资猛增。

尽管去年人工智能私人投资总额有所下降，但生成式人工智能的资金却大幅增长，比2022 年增长了近八倍，达到252 亿美元。生成式人工智能领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face 和Inflection，都报告称已进行了大量融资。

7. 数据来自： 人工智能提高了工人的生产力并带来更高质量的工作。

多项研究表明，“人工智能使工人能够更快地完成任务并提高产出质量”，并且它弥合了低技能工人和高技能工人之间的技能差距。但这些研究还发现证据表明“在没有适当监督的情况下使用人工智能可能会导致性能下降”。

8. 得益于人工智能，科学进步进一步加速。

AlphaDev（使算法排序更加高效）和GNoME（促进材料发现过程）被认为是人工智能推出的两个最重要的科学相关应用程序。

9、美国人工智能法规数量急剧增加。

2016年，美国只有一条人工智能相关法规，到2023年，这一数字已达到25条，比2022年增长56.3%。

10. 全球各地的人们更加认识到人工智能的潜在影响，也更加紧张。

民意调查公司Ipsos 发现，66% 的人认为人工智能将在五年内“极大地影响”他们的生活，比之前的民意调查上升了6%，而52% 的人对人工智能产品和服务感到紧张，上升了13%。美国皮尤研究中心的研究还发现，超过一半的受访者（52%）对人工智能的担忧多于兴奋。