스탠포드, 업계의 주목할만한 트렌드와 발전에 대한 2023년 AI 인덱스 발표
요컨대
Stanford는 AI 산업의 발전과 동향에 대한 386페이지 분량의 긴 보고서를 발표했습니다.
이 보고서는 대규모 언어 모델이 수백 배 더 커지고 훈련 비용이 더 많이 든다는 사실을 발견했습니다.
AI 관련 채용 공고는 미국의 모든 부문에서 증가하고 있습니다.
스탠포드 인간 중심 인공 지능 연구소(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)는 386페이지 분량의 AI 보고서 2023년 AI 산업의 주목할만한 트렌드와 발전에 대해 의사 결정자가 책임감 있고 윤리적으로 AI를 발전시키기 위해 인간 우선 접근 방식을 취할 수 있도록 합니다.
인공 지능의 진행 상황을 추적하기 위해 학계 및 업계 전반의 학제 간 전문가 그룹인 Stanford의 AI 인덱스 운영 위원회는 다양한 조직과 협력했습니다. 여기에는 Georgetown University, LinkedIn, NetBase Quid, Lightcast 및 McKinsey의 보안 및 신흥 기술 센터가 포함됩니다.
주요 테이크 아웃
연구 개발, 기술 성능, 기술 AI 윤리, 경제, 교육, 정책 및 거버넌스, 다양성, 여론을 다루는 XNUMX개의 챕터에서 보고서의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 산업이 학계를 장악했다
가장 중요한 기계 학습 모델은 2014년까지 학계에서 출시되었습니다. 그러나 그 이후로 업계는 앞서 나가며 32개의 중요한 산업 생산 기계 학습 모델을 생산했습니다. 이는 업계 행위자가 보유하고 있고 기계 학습 모델에 투자할 수 있는 많은 양의 데이터, 컴퓨팅 및 자금 자원 때문입니다.
- AI 모델은 빠르게 성장하고 있으며 훈련 비용은 점점 더 비싸지고 있습니다.
2019에서 출시 됨, GPT-2 1.5억 개의 매개변수를 갖춘 최초의 대규모 언어 모델(LLM)로 간주되었으며 훈련 비용은 약 50,000달러였습니다. 2022년에 출시된 대표적인 대형 언어 모델 중 하나인 PaLM은 540억 개의 매개변수를 갖고 있으며 가격은 약 8만 달러로 추정됩니다. 이는 PaLM보다 약 360배 더 큰 수치입니다. GPT-2 비용도 160배 더 비쌉니다. LLM 및 다중 모드 모델 전반적으로 더 빠르게 성장하고 가격이 더 비싸지고 있습니다.
- AI에 대한 연간 민간 투자가 XNUMX년 만에 처음으로 감소했습니다.
91.9년 글로벌 AI 민간 투자는 2022억 달러로 26.7년보다 2021% 감소했다. 이 중 47.4억 달러는 미국에서, 13.4억 달러는 중국에서 나왔다. 그러나 AI 자금은 지난 2022년 동안 전반적으로 크게 증가했습니다. 18년 AI에 대한 민간 투자액은 2013년보다 XNUMX배 증가했습니다.
- 더 많은 기업이 AI를 채택하고 있으며 AI 관련 채용 공고는 미국의 모든 부문에서 증가하고 있습니다.
2022년에 AI를 채택하는 기업의 수는 2017년 이후 두 배 이상 증가했습니다. AI를 통합한 조직은 비용 절감과 수익 증대를 보고했습니다. 많은 사람들이 자신의 AI로 대체된 일자리, 데이터가 있는 모든 미국 부문의 AI 관련 채용 공고의 수는 1.7년 2021%에서 1.9년 2022%로 평균적으로 증가했습니다.
- 정책 입안자의 관심 AI 규제 81개국의 AI 관련 의회 기록을 분석한 결과, 전 세계 입법 절차에서 AI에 대한 언급이 6.5년 이후 거의 2016배 증가한 것으로 나타났습니다. AI의 비윤리적 사용 사례를 모니터링하는 AIAAIC 데이터베이스는 26년 이후 AI 관련 사건과 논란이 2012배 급증했다고 보고했다. 2022년에는 AI 관련 사건과 논란이 XNUMX배나 급증했다. 딥 페이크 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령의 항복 장면과 미국 교도소에서 수감자들을 감시하기 위해 통화 모니터링 기술을 활용하는 모습을 담은 영상.
- AI 시스템은 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
Luccioniet al. (2022)는 BLOOM의 교육 과정에서 개인이 뉴욕에서 샌프란시스코까지 편도 비행기를 타는 것보다 25배 더 많은 탄소를 배출한다는 사실을 발견했습니다. 그러나 BCOOLER와 같은 새로운 강화 학습 모델은 AI 시스템을 사용하여 에너지 사용을 최적화할 수 있음을 보여줍니다.
결론
이러한 주요 시사점 외에도 이 보고서에는 지정학 및 교육 비용, AI 시스템의 환경 영향, K-12 AI 교육, 여론 AI 동향 등을 살펴보세요.
주요 시사점은 AI 산업에서 가장 시급한 문제와 주목할만한 동향 중 일부의 표면만 긁어낸 것입니다. 특정 주제에 대해 더 깊이 파고들고 싶은 사람들은 전체 보고서를 다운로드.
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저자에 관하여
Cindy는 언론인입니다. Metaverse Post, 관련 주제를 다루는 web3, NFT, metaverse 및 AI, 인터뷰를 중심으로 Web3 업계 플레이어. 그녀는 30명이 넘는 최고 경영진과 이야기를 나누며 그들의 귀중한 통찰력을 독자들에게 전했습니다. 원래 싱가포르 출신인 Cindy는 현재 조지아주 트빌리시에 거주하고 있습니다. 그녀는 사우스 오스트레일리아 대학에서 커뮤니케이션 및 미디어 연구 학사 학위를 취득했으며 저널리즘과 글쓰기 분야에서 XNUMX년 간의 경험을 갖고 있습니다. 다음을 통해 그녀에게 연락하세요. [이메일 보호] 보도 자료, 발표 및 인터뷰 기회가 있습니다.
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