Stanford veröffentlicht 2023 AI Index zu bemerkenswerten Trends und Fortschritten in der Branche
In Kürze
Stanford hat einen 386 Seiten langen Bericht über Fortschritte und Trends in der KI-Branche veröffentlicht.
Der Bericht stellte fest, dass Large Language Models hundertmal größer und teurer in der Ausbildung werden.
KI-bezogene Stellenausschreibungen nehmen in allen amerikanischen Sektoren zu.
Das Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence hat eine 386 Seiten lange Studie veröffentlicht KI-Bericht über bemerkenswerte Trends und Fortschritte in der KI-Branche im Jahr 2023, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, einen menschenorientierten Ansatz zu verfolgen, um KI verantwortungsbewusst und ethisch voranzutreiben.
Um den Fortschritt in der künstlichen Intelligenz zu verfolgen, arbeitete der AI Index Steering Committee von Stanford – eine interdisziplinäre Gruppe von Experten aus Wissenschaft und Industrie – mit verschiedenen Organisationen zusammen. Dazu gehören das Center for Security and Emerging Technology an der Georgetown University, LinkedIn, NetBase Quid, Lightcast und McKinsey.
Die zentralen Thesen
Mit acht Kapiteln zu Forschung und Entwicklung, technischer Leistung, technischer KI-Ethik, Wirtschaft, Bildung, Politik und Governance, Vielfalt und öffentlicher Meinung sind dies die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Bericht:
- Die Industrie hat die Wissenschaft übernommen
Die meisten bedeutenden maschinellen Lernmodelle wurden bis 2014 von der Wissenschaft veröffentlicht. Seitdem ist die Industrie jedoch vorangegangen und hat 32 bedeutende industrieproduzierte maschinelle Lernmodelle produziert, verglichen mit nur drei von der Wissenschaft. Dies liegt an den großen Mengen an Daten-, Rechen- und Geldressourcen, die Branchenakteure besitzen und in maschinelle Lernmodelle investieren können.
- KI-Modelle wachsen schnell und das Training wird immer teurer
Veröffentlicht in 2019, GPT-2 galt als das erste große Sprachmodell (LLM) mit 1.5 Milliarden Parametern und kostete schätzungsweise 50,000 US-Dollar für das Training. PaLM, eines der führenden großen Sprachmodelle, das 2022 auf den Markt kam, hatte 540 Milliarden Parameter und kostete schätzungsweise 8 Millionen US-Dollar – etwa 360-mal so viel GPT-2 und kostet 160-mal mehr. LLM und Multimodale Modelle wachsen schneller und werden insgesamt teurer.
- Die privaten Investitionen in KI sind von Jahr zu Jahr zum ersten Mal seit über einem Jahrzehnt zurückgegangen
Die privaten Investitionen in die globale KI beliefen sich im Jahr 91.9 auf 2022 Milliarden US-Dollar, ein Rückgang um 26.7 % seit 2021. Davon kamen 47.4 Milliarden US-Dollar aus den USA und 13.4 Milliarden US-Dollar aus China. Allerdings hat die KI-Förderung insgesamt in den letzten zehn Jahren erheblich zugenommen. Die Höhe der privaten Investitionen in KI im Jahr 2022 war 18-mal höher als im Jahr 2013.
- Immer mehr Unternehmen setzen KI ein, während KI-bezogene Stellenausschreibungen in allen amerikanischen Sektoren zunehmen
Die Zahl der Unternehmen, die im Jahr 2022 KI einführen, hat sich seit 2017 mehr als verdoppelt. Organisationen, die KI integriert haben, meldeten niedrigere Kosten und höhere Umsätze. Auch wenn viele Angst davor haben, ihre zu haben Arbeitsplätze werden durch KI ersetzt, ist die Zahl der KI-bezogenen Stellenausschreibungen in allen amerikanischen Sektoren, für die Daten vorliegen, im Durchschnitt von 1.7 % im Jahr 2021 auf 1.9 % im Jahr 2022 gestiegen.
- Interesse der politischen Entscheidungsträger an KI-Regulierung wächst parallel zum zunehmenden Missbrauch von KI rasant. Eine Analyse der parlamentarischen Aufzeichnungen zu KI in 81 Ländern zeigt, dass die Erwähnung von KI in globalen Gesetzgebungsverfahren seit 6.5 fast um das 2016-fache zugenommen hat. Die AIAAIC-Datenbank, die Fälle von unethischem Einsatz von KI überwacht, hat zugenommen meldete seit 26 einen Anstieg der KI-bezogenen Vorfälle und Kontroversen um das 2012-fache. Im Jahr 2022 wurden einige bemerkenswerte Vorfälle verzeichnet, wie beispielsweise die Veröffentlichung eines Deepfake Video über die Kapitulation des ukrainischen Präsidenten Wolodymyr Selenskyj und den Einsatz von Anrufüberwachungstechnologie durch US-Gefängnisse zur Überwachung von Insassen.
- KI-Systeme können schwerwiegende Auswirkungen auf die Umwelt haben
Luccioniet al. (2022) fanden heraus, dass der Trainingsprozess von BLOOM zu einer 25-mal höheren COXNUMX-Emission führte als eine Person, die einen einfachen Flug von New York nach San Francisco nimmt. Neue Reinforcement-Learning-Modelle wie BCOOLER zeigen jedoch, dass KI-Systeme zur Optimierung des Energieverbrauchs eingesetzt werden können.
Zusammenfassung
Abgesehen von diesen wichtigen Erkenntnissen enthält der Bericht auch viele andere Erkenntnisse zu Stiftungsmodellen, einschließlich ihrer Geopolitik und Ausbildungskosten, den Umweltauswirkungen von KI-Systemen, der K-12-KI-Ausbildung, öffentliche Meinung Trends in der KI und vieles mehr.
Die wichtigsten Erkenntnisse kratzen nur an der Oberfläche einiger der dringendsten Bedenken und bemerkenswerten Trends in der KI-Branche. Wer tiefer in ein bestimmtes Thema eintauchen möchte, kann dies tun Laden Sie den vollständigen Bericht herunter.
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Über den Autor
Cindy ist Journalistin bei Metaverse Post, behandelt Themen im Zusammenhang mit web3, NFT, Metaverse und KI, mit Schwerpunkt auf Interviews mit Web3 Akteure der Branche. Sie hat mit über 30 C-Level-Führungskräften gesprochen, Tendenz steigend, und ihre wertvollen Erkenntnisse an die Leser weitergegeben. Cindy stammt ursprünglich aus Singapur und lebt heute in Tiflis, Georgien. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in Kommunikations- und Medienwissenschaften von der University of South Australia und verfügt über ein Jahrzehnt Erfahrung im Journalismus und Schreiben. Kontaktieren Sie sie über [E-Mail geschützt] mit Pressegesprächen, Ankündigungen und Interviewmöglichkeiten.
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