Stanford publica índice de IA de 2023 sobre tendências e avanços notáveis no setor
Em Breve
Stanford publicou um relatório de 386 páginas sobre avanços e tendências na indústria de IA.
O relatório descobriu que os Large Language Models estão se tornando centenas de vezes maiores e mais caros para treinar.
As postagens de empregos relacionadas à IA estão aumentando em todos os setores americanos.
O Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence publicou um estudo de 386 páginas Relatório de IA sobre tendências e avanços notáveis no setor de IA em 2023, permitindo que os tomadores de decisão adotem uma abordagem que prioriza o ser humano para o avanço da IA de forma responsável e ética.
Para acompanhar o progresso da inteligência artificial, o AI Index Steering Committee de Stanford – um grupo interdisciplinar de especialistas da academia e da indústria – colaborou com várias organizações. Isso inclui o Centro de Segurança e Tecnologia Emergente da Universidade de Georgetown, LinkedIn, NetBase Quid, Lightcast e McKinsey.
Principais takeaways
Com oito capítulos que cobrem pesquisa e desenvolvimento, desempenho técnico, ética técnica de IA, economia, educação, política e governança, diversidade e opinião pública, estas são as principais conclusões do relatório:
- A indústria tomou conta da academia
Os modelos de aprendizado de máquina mais significativos foram lançados pela academia até 2014. No entanto, desde então, a indústria avançou, produzindo 32 modelos de aprendizado de máquina produzidos pela indústria, em comparação com apenas três pela academia. Isso se deve às grandes quantidades de dados, computação e recursos financeiros que os atores da indústria possuem e podem investir em modelos de aprendizado de máquina.
- Os modelos de IA estão crescendo rapidamente e ficando mais caros para treinar
Lançado no 2019, GPT-2 foi considerado o primeiro grande modelo de linguagem (LLM) com 1.5 bilhão de parâmetros e custou cerca de US$ 50,000 para treinar. PaLM, um dos principais modelos de linguagem de grande porte lançado em 2022, tinha 540 bilhões de parâmetros e custou cerca de US$ 8 milhões – cerca de 360 vezes maior que o PaLM. GPT-2 e custa 160 vezes mais. LLM e modelos multimodais estão crescendo mais rápido e se tornando mais caros em todos os aspectos.
- O investimento privado ano após ano em IA diminuiu pela primeira vez em mais de uma década
O investimento privado global em IA foi de US$ 91.9 bilhões em 2022, uma queda de 26.7% desde 2021. Desse total, US$ 47.4 bilhões vieram dos EUA e US$ 13.4 bilhões da China. No entanto, o financiamento da IA como um todo aumentou significativamente durante a última década. A quantidade de investimento privado em IA em 2022 foi 18 vezes maior do que em 2013.
- Mais empresas estão adotando a IA, enquanto as postagens de empregos relacionadas à IA estão aumentando em todos os setores americanos
O número de empresas que adotaram a IA em 2022 mais do que dobrou desde 2017. As organizações que integraram a IA relataram custos mais baixos e receitas mais altas. Ainda que muitos se preocupem em ter seus empregos substituídos por IA, o número de postagens de emprego relacionadas à IA em todos os setores americanos para os quais existem dados aumentou em média de 1.7% em 2021 para 1.9% em 2022.
- Interesse dos formuladores de políticas em Regulamento da IA está crescendo rapidamente junto com o crescente uso indevido de IAUma análise dos registros parlamentares sobre IA em 81 países mostra que as menções à IA em processos legislativos globais aumentaram quase 6.5 vezes desde 2016. O banco de dados AIAAIC, que monitora casos de uso antiético de IA, aumentou relataram um aumento de 26 vezes nos incidentes e controvérsias relacionados à IA desde 2012. Em 2022, foram registrados alguns incidentes dignos de nota, como o lançamento de um deepfake vídeo apresentando a rendição do presidente ucraniano Volodymyr Zelensky e a utilização de tecnologia de monitoramento de chamadas pelas prisões dos EUA para monitorar presidiários.
- Os sistemas de IA podem ter sérios impactos ambientais
Luccioni et ai. (2022) descobriram que o processo de treinamento do BLOOM resultou na emissão de 25 vezes mais carbono do que um indivíduo fazendo um voo só de ida de Nova York a San Francisco. No entanto, novos modelos de aprendizado por reforço, como o BCOOLER, mostram que os sistemas de IA podem ser usados para otimizar o uso de energia.
Conclusão
Além dessas conclusões importantes, o relatório também contém muitos outros insights relacionados aos modelos básicos, incluindo sua geopolítica e custos de treinamento, o impacto ambiental dos sistemas de IA, a educação em IA do ensino fundamental e médio, opinião pública tendências em IA e muito mais.
As principais conclusões apenas arranham a superfície de algumas das preocupações mais prementes e tendências notáveis na indústria de IA. Os interessados em se aprofundar em algum tema específico podem faça o download do relatório completo.
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Sobre o autor
Cindy é jornalista da Metaverse Post, abordando temas relacionados web3, NFT, metaverso e IA, com foco em entrevistas com Web3 players da indústria. Ela conversou com mais de 30 executivos de nível C e continua aumentando, trazendo seus valiosos insights aos leitores. Originária de Cingapura, Cindy agora mora em Tbilisi, na Geórgia. Ela é bacharel em Estudos de Comunicação e Mídia pela University of South Australia e tem uma década de experiência em jornalismo e redação. Entre em contato com ela através [email protegido] com arremessos de imprensa, anúncios e oportunidades de entrevista.
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