スタンフォード大学が業界の注目すべきトレンドと進歩に関する 2023 年 AI インデックスを発行
簡単に言えば
スタンフォード大学は、AI 業界の進歩と傾向に関する 386 ページのレポートを発行しました。
このレポートでは、大規模な言語モデルが数百倍も大きくなり、トレーニングに費用がかかることがわかりました。
AI 関連の求人情報は、アメリカのすべてのセクターで増加しています。
人間中心の人工知能のためのスタンフォード研究所は、386 ページの長さの論文を発表しました。 AIレポート 2023 年の AI 業界の注目すべきトレンドと進歩について説明し、意思決定者が責任を持って倫理的に AI を前進させるためにヒューマン ファーストのアプローチを取ることを可能にします。
人工知能の進歩を追跡するために、スタンフォード大学の AI インデックス運営委員会 (学界と業界全体からの専門家の学際的なグループ) は、さまざまな組織と協力しました。 これらには、ジョージタウン大学のセキュリティおよび新興技術センター、LinkedIn、NetBase Quid、Lightcast、McKinsey が含まれます。
主要な取り組み
研究開発、技術的パフォーマンス、技術的 AI 倫理、経済、教育、政策とガバナンス、多様性、世論をカバーする XNUMX つの章があり、レポートから得られる重要なポイントは次のとおりです。
- 産業界が学界を乗っ取った
2014 年までは、ほとんどの重要な機械学習モデルが学界によってリリースされていました。しかし、それ以降、業界は競争を繰り広げ、業界で作成された 32 の重要な機械学習モデルを作成しましたが、学界では XNUMX つしかありませんでした。 これは、業界関係者が所有し、機械学習モデルに投資できる大量のデータ、コンピューティング、および資金リソースによるものです。
- AI モデルは急速に成長しており、トレーニングのコストが高くなっています
2019でリリースされ、 GPT-2 は、1.5 億のパラメーターを備えた最初の大規模言語モデル (LLM) であると考えられており、トレーニングには推定 50,000 ドルの費用がかかりました。 2022 年に発売された主要な大規模言語モデルの 540 つである PaLM には 8 億のパラメータがあり、コストは推定 360 万ドルで、これはこれの約 XNUMX 倍でした。 GPT-2 160倍の費用がかかります。 LLMと マルチモーダルモデル 成長が加速し、全体的に価格が上昇しています。
- AIへの民間投資は、XNUMX年以上ぶりに前年比で減少しました
91.9 年の世界の AI 民間投資は 2022 億ドルで、26.7 年から 2021% 減少しました。そのうち 47.4 億ドルが米国から、13.4 億ドルが中国からのものです。 しかし、AI への資金提供は全体として、過去 2022 年間で大幅に増加しました。 18 年の AI への民間投資額は、2013 年の XNUMX 倍になりました。
- より多くの企業が AI を採用する一方で、AI 関連の求人情報はアメリカのすべてのセクターで増加しています。
2022 年に AI を導入する企業の数は、2017 年に比べて XNUMX 倍以上に増加しました。AI を統合した組織は、コストが削減され、収益が増加したと報告しています。 多くの人が自分のことを心配しているにもかかわらず、 AIに取って代わられる仕事, データが存在するアメリカの全セクターにおける AI 関連の求人数は、1.7 年の 2021% から 1.9 年の 2022% まで平均して増加しました。
- 政策立案者の関心は AI規制 AI の悪用の増加とともに急速に増加している 81 か国の AI に関する議会記録の分析によると、世界の立法手続きにおける AI への言及は 6.5 年以来 2016 倍近く増加しています。AI の非倫理的な使用例を監視する AIAAIC データベースは、 AI 関連の事件や論争が 26 年以来 2012 倍に急増したと報告しています。2022 年には、いくつかの注目すべき事件が記録されました。 ディープフェイク ウクライナのウォロディミル・ゼレンスキー大統領の投降と、米国の刑務所による受刑者監視のための通話監視技術の利用を特集したビデオ。
- AI システムは深刻な環境影響を与える可能性があります
ルッチョーニ等。 (2022) BLOOM のトレーニング プロセスは、個人がニューヨークからサンフランシスコへ片道飛行機で移動するよりも 25 倍多くの炭素を排出することを発見しました。 しかし、BCOOLER のような新しい強化学習モデルは、AI システムを使用してエネルギー使用を最適化できることを示しています。
まとめ
これらの重要なポイントとは別に、このレポートには、地政学やトレーニングコスト、AI システムの環境への影響、幼稚園から高等学校までの AI 教育、 世論 AI のトレンドなど。
重要なポイントは、AI 業界における最も差し迫った懸念事項と注目すべきトレンドの表面をなぞったにすぎません。 特定のトピックを深く掘り下げることに興味がある人は、 完全なレポートをダウンロードする.
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著者について
シンディはジャーナリストです Metaverse Postに関連するトピックをカバーしています。 web3, NFT、metaverse、AIに関するインタビューを中心に紹介します。 Web3 業界関係者。彼女は 30 人以上の経営幹部と話をし、その貴重な洞察を読者に届けています。シンガポール出身のシンディは、現在ジョージア州トビリシに拠点を置いています。彼女は南オーストラリア大学でコミュニケーションとメディア研究の学士号を取得しており、ジャーナリズムと執筆において XNUMX 年の経験があります。彼女に連絡するには、 [メール保護] プレス ピッチ、発表、インタビューの機会を提供します。
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