Stanford publica el índice de IA de 2023 sobre tendencias y avances notables en la industria
En Resumen
Stanford ha publicado un informe de 386 páginas sobre avances y tendencias en la industria de la IA.
El informe encontró que los modelos de lenguaje grande se están volviendo cientos de veces más grandes y más costosos de entrenar.
Las ofertas de trabajo relacionadas con la IA están aumentando en todos los sectores estadounidenses.
El Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence ha publicado un artículo de 386 páginas informe de IA sobre tendencias y avances notables en la industria de la IA en 2023, lo que permitirá a los responsables de la toma de decisiones adoptar un enfoque centrado en el ser humano para promover la IA de manera responsable y ética.
Para rastrear el progreso en inteligencia artificial, el Comité Directivo del Índice de IA de Stanford, un grupo interdisciplinario de expertos de la academia y la industria, colaboró con varias organizaciones. Estos incluyen el Centro de Seguridad y Tecnología Emergente de la Universidad de Georgetown, LinkedIn, NetBase Quid, Lightcast y McKinsey.
Puntos clave
Con ocho capítulos que cubren investigación y desarrollo, desempeño técnico, ética técnica de IA, economía, educación, política y gobernanza, diversidad y opinión pública, estos son los puntos clave del informe:
- La industria se ha apoderado de la academia
Los modelos de aprendizaje automático más significativos fueron lanzados por la academia hasta 2014. Sin embargo, desde entonces, la industria se ha adelantado, produciendo 32 modelos importantes de aprendizaje automático producidos por la industria, en comparación con solo tres por la academia. Esto se debe a la gran cantidad de recursos de datos, computación y dinero que los actores de la industria poseen y pueden invertir en modelos de aprendizaje automático.
- Los modelos de IA están creciendo rápidamente y cada vez son más caros de entrenar
Lanzado en 2019, GPT-2 Se consideró el primer modelo de lenguaje grande (LLM) con 1.5 millones de parámetros y su entrenamiento costó aproximadamente 50,000 dólares. PaLM, uno de los modelos emblemáticos de grandes lenguajes lanzado en 2022, tenía 540 mil millones de parámetros y costaba aproximadamente 8 millones de dólares, unas 360 veces más que GPT-2 y cuesta 160 veces más. LLM y modelos multimodales están creciendo más rápido y se están volviendo más caros en todos los ámbitos.
- Año tras año, la inversión privada en IA ha disminuido por primera vez en más de una década
La inversión privada global en IA fue de $91.9 millones en 2022, una disminución del 26.7 % desde 2021. De esa cantidad, $47.4 millones provinieron de EE. UU. y $13.4 millones de China. Sin embargo, la financiación de la IA en su conjunto ha aumentado significativamente durante la última década. La cantidad de inversión privada en IA en 2022 fue 18 veces mayor que en 2013.
- Más empresas están adoptando IA, mientras que las ofertas de trabajo relacionadas con IA están aumentando en todos los sectores estadounidenses.
La cantidad de empresas que adoptaron IA en 2022 se ha más que duplicado desde 2017. Las organizaciones que han integrado IA informaron costos más bajos y mayores ingresos. Aunque muchos se preocupan por tener sus trabajos reemplazados por IA, la cantidad de ofertas de trabajo relacionadas con la IA en todos los sectores estadounidenses para los que hay datos aumentó en promedio del 1.7 % en 2021 al 1.9 % en 2022.
- El interés de los formuladores de políticas en Regulación AI está creciendo rápidamente junto con el creciente uso indebido de AIUn análisis de los registros parlamentarios sobre IA en 81 países muestra que las menciones de AI en procedimientos legislativos globales han aumentado casi 6.5 veces desde 2016. La base de datos AIAAIC, que monitorea casos de uso poco ético de AI, ha informó un aumento de 26 veces en los incidentes y controversias relacionados con la IA desde 2012. En 2022, se registraron algunos incidentes notables, como la liberación de un deepfake video que muestra la rendición del presidente ucraniano Volodymyr Zelensky y la utilización de tecnología de monitoreo de llamadas por parte de las prisiones estadounidenses para monitorear a los reclusos.
- Los sistemas de IA pueden tener graves impactos ambientales
Luccioni et al. (2022) encontraron que el proceso de entrenamiento de BLOOM dio como resultado la emisión de 25 veces más carbono que una persona que toma un vuelo de ida desde Nueva York a San Francisco. Sin embargo, los nuevos modelos de aprendizaje por refuerzo como BCOOLER muestran que los sistemas de IA se pueden utilizar para optimizar el uso de energía.
Conclusión
Además de estas conclusiones clave, el informe también contiene muchas otras ideas sobre los modelos básicos, incluida su geopolítica y costos de capacitación, el impacto ambiental de los sistemas de IA, la educación en IA desde K-12, opinión pública tendencias en IA y mucho más.
Los puntos clave solo rascan la superficie de algunas de las preocupaciones más apremiantes y tendencias notables en la industria de la IA. Aquellos interesados en profundizar en algún tema en particular pueden descargue el informe completo.
Más información:
Observación
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Sobre el Autor
Cindy es periodista en Metaverse Post, cubriendo temas relacionados con web3, NFT, metaverso e IA, con un enfoque en entrevistas con Web3 actores de la industria. Ha hablado con más de 30 ejecutivos de nivel C y contando, aportando sus valiosos conocimientos a los lectores. Originaria de Singapur, Cindy ahora reside en Tbilisi, Georgia. Tiene una licenciatura en Comunicaciones y Estudios de Medios de la Universidad de Australia del Sur y tiene una década de experiencia en periodismo y escritura. Ponte en contacto con ella a través de [email protected] con lanzamientos de prensa, anuncios y oportunidades de entrevistas.
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