近日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2023年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2023）。这是该机构发布的第6份年度报告，分析了人工智能的影响和年度趋势。
新报告显示了2022年AI行业的几个主要趋势：AI在许多基准测试中继续发布最先进的结果，但在几个方面的同比改进微乎其微。此外，达到基准饱和的速度也在增加。许多用于衡量AI进展的传统基准测试，如ImageNet和SQuAD，似乎已不足。新的、更全面的基准测试套件，例如BIG-bench和HELM已经被发布，以挑战功能日益强大的AI系统。
DALL-E 2、Stable Diffusion和ChatGPT等生成式AI模型已成为时代潮流的一部分。它们显示出令人印象深刻的能力，同时也引发了一系列道德问题。“文生图”通常在性别维度上存在偏见，而像ChatGPT这样的聊天机器人，可能会传递错误信息或被用于邪恶的目的。
大型语言模型（LLMs）推动了最近的AI进展，它现在变得更大、更昂贵。例如，PaLM是2022年发布的AI模型之一，其成本是2019年首批推出的LLMs之一GPT-2的160倍，体积是其360倍。
AI正在帮助加速科学进步。2022年，AI模型被用于控制氢聚变，提高矩阵运算效率，并产生新的抗体。AI也开始构建更好的AI。Nvidia使用AI强化学习代理来改进为AI系统提供动力的芯片设计。同样，谷歌最近使用其LLMs之一PaLM来建议改进同一模型的方法。
2023年的报告包含比以往任何时候都多的AI Index团队的原创数据与分析。今年的报告还包括了对基础模型的新分析，包括地缘政治和训练成本、人工智能系统的环境影响、K-12人工智能教育以及人工智能的舆论趋势。报告还将其对全球人工智能立法的追踪范围从2022年的25个国家扩大到2023年的127个。
AI Index是Stanford HAI的一项独立计划。自2017年起，由斯坦福大学主导、来自MIT、OpenAI、哈佛、麦肯锡等机构的多位专家教授共同组建了一个小组，每年发布AI Index年度报告，全面追踪人工智能的最新发展状态和趋势。