斯坦福大学上周发布重要报告，来自以人为本人工智能研究所 HAI的2023年度AI指数报告。

共 386页长 ，挑选了其中一些要点。报告地址： aiindex.stanford.edu （阅读体验很友善）

1️⃣ 新技能的需求增加
AI专业技能需求激增，在美国有统计数据的产业领域 （除农业、林业、渔业和狩猎业外），与人工智能相关的工作岗位数量平均从2021年的1.7%增加到2022年的1.9%。

2️⃣ 投资持续
2022 年，人工智能领域的私人投资为 919 亿美元，是 2013 年的 18 倍。在私人投资总额方面，美国领先于世界。2022年，在美国投资的474亿美元大约是次高国家中国（134亿美元）投资额的3.5倍。在新投资的人工智能公司总数方面，美国也继续领先，比欧盟和英国加起来多1.9倍，比中国多3.4倍。

3️⃣ 机器学习系统分布
最常见的机器学习系统类别是大规模语言模型，2022 年发布了 23 个重要的 AI 语言系统，是第二常见类型（多模态）数量的 6 倍。2019年发布的GPT-2，被许多人认为是第一个大型语言模型，有15亿个参数，估计训练成本为5万美元。PaLM是2022年推出的旗舰大型语言模型之一，有5400亿个参数，成本估计为800万美元--PaLM比GPT-2大360倍左右，成本高160倍。

4️⃣ 技术性能
2022 年见证了大规模语言模型的性能提升。 随着微软和谷歌等公司将聊天机器人集成到其现有服务中，生成模型出大了普通消费者 一系列文本到文本，文本到图像，文本到视频和文本到3D模型，促使新初创公司的形成。

5️⃣ 滥用增加
进一步伴随着人工智能相关法律案件数量的迅速增加，在过去十年中也呈指数级增长 。

6️⃣ 公众舆论
在2022年IPSOS的调查中，78%的中国受访者 同意这样的说法：使用人工智能的产品和服务的好处多于坏处。随后来自沙特阿拉伯（76%）和印度（71%）的受访者对人工智能产品感到积极。只有35%的抽样美国人同意使用人工智能的产品和服务的好处多于坏处。

7️⃣ 人工智能教育
大多数与人工智能相关的课程都是作为计算机科学 (CS) 课程的一部分提供的。2021 年，北美 CS 学士新毕业生总数为 33,059 人，是 2012 年的 4 倍。美国大学新毕业的计算机科学博士生中，专攻人工智能的比例从2020年的14.9%和2010年的10.2%跃升到2021年的19.1%。更多的女性正在进入这个领域。计算机科学学士学位毕业生中的女性比例上升到 22.3%，延续了过去十年的更广泛趋势。

8️⃣ 开源的AI
人工智能相关的 GitHub 项目总数稳步增长，从 2011 年的 1,536 个增加到 2022 年的 347,934 个。

9️⃣ 训练模型的高环境成本
具有超大规模参数的AI模型会排放大量碳排放。最严重的是 GPT-3，产生了502吨的碳排放。