AI Index — новый отчет из Стэнфорда, показывает, как частный сектор взял верх над научными кругами, когда дело доходит до разработки новых моделей ИИ.
В то время как университетские исследования ответственны за многие оригинальные прорывы в этой области, в 2022 году они выпустили только три из 35 наиболее значимых новых моделей машинного обучения.
Данная информация является максимально обзорной для размышления и принятия решений по вопросу инвестирования в проекты Искусственного Интеллекта и определения потенциальных трендов, но если у вас возникли вопросы или идеи, то мы их готовы обсуждать в формате индивидуальных консультаций или стратегических сессий.
Что такое индекс ИИ?
Индекс ИИ — это независимая инициатива Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), возглавляемая Руководящим комитетом индекса ИИ, междисциплинарной группой экспертов со всех академических кругов и промышленности.
Годовой отчет отслеживает, сопоставляет и визуализирует данные, относящиеся к искусственному интеллекту, позволяя лицам, принимающим решения, применять данную информацию.
Индекс искусственного интеллекта сотрудничает со многими различными организациями для отслеживания прогресса в области искусственного интеллекта.
К этим организациям относятся:
- Центр безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета,
- LinkedIn,
- NetBase Quid,
- Lightcast
- и McKinsey.
В докладе 2023 года также представлено больше самособбранных данных и исходного анализа, чем когда-либо прежде.
Отчет этого года включал в себя:
- новый анализ базовых моделей, включая их геополитику и затраты на обучение,
- воздействие систем ИИ на окружающую среду,
- образование в области искусственного интеллекта K-12 и тенденции общественного мнения в области ИИ.
Индекс ИИ также расширил отслеживание глобального законодательства об ИИ с 25 стран в 2022 году до 127 в 2023 году.
Ключевые выводы по развитию Искусственного Интеллекта
Отраслевые гонки опережают академические круги
До 2014 года наиболее значимые модели машинного обучения были выпущены только в научных кругах, в количестве 3 (трёх!!!).
В 2022 году было 32 значимые промышленные модели машинного обучения по сравнению с 3 произведенными научными кругами.
Создание современных систем искусственного интеллекта все чаще требует больших объемов данных, вычислений и денег, ресурсов, которыми отраслевые субъекты по своей сути обладают в больших количествах по сравнению с некоммерческими и научными кругами.
Насыщенность производительностью по традиционным эталонам
ИИ продолжал демонстрировать самые современные результаты, но годовое улучшение по многим контрольным показателям остается незначительным.
Кроме того, скорость достижения эталонного насыщения увеличивается.
Тем не менее, выпускаются новые, более комплексные пакеты бенчмаркинга, такие как BIG-bench и HELM.
Лучший новый ученый в мире… ИИ?
Модели ИИ начинают быстро ускорять научный прогресс и в 2022 году были использованы для облегчения синтеза водорода, повышения эффективности манипулирования матрицами и создания новых антител.
Перспективы применения искусственного интеллекта в науке бесконечны.
Количество инцидентов, связанных со злоупотреблением ИИ, быстро растет
Согласно базе данных AIAAIC, которая отслеживает инциденты, связанные с эческим злоупотреблением ИИ, количество инцидентов и споров с ИИ увеличилось в 26 раз с 2012 года.
Этот рост свидетельствует как о более широком использовании технологий ИИ, так и о возможностях неправильного использования.
Изменение рынка труда связано с ИИ
Спрос на профессиональные навыки, связанные с ИИ, растет практически во всех американских промышленных секторах.
Во всех секторах Соединенных Штатов, по которым имеются данные (за исключением сельского хозяйства, лесного хозяйства, рыболовства и охоты), количество вакансий, связанных с ИИ, увеличилось в среднем с 1,7% в 2021 году до 1,9% в 2022 году.
Работодатели в Соединенных Штатах все чаще ищут работников с навыками, связанными с ИИ.
Частные инвестиции в ИИ по сравнению с предыдущим годом сократились
Глобальные частные инвестиции в ИИ составили 91,9 миллиарда долларов в 2022 году, что на 26,7% меньше с 2021 года.
Общее количество мероприятий по финансированию, связанных с ИИ, а также количество вновь финансируемых компаний по искусственному интеллекту также сократилось.
Тем не менее, за последнее десятилетие в целом инвестиции в ИИ значительно увеличились. В 2022 году объем частных инвестиций в ИИ был в 18 раз больше, чем в 2013 году.
Компании продолжают внедрять ИИ
Согласно результатам ежегодного исследовательского исследования McKinsey, доля компаний, внедряющих ИИ в 2022 году, более чем удвоилась с 2017 года, хотя в последние годы она достигла от 50% до 60%.
Организации, которые участвовали в отчете об ИИ фиксируют значительное снижение затрат и увеличение доходов.
Интерес политиков к ИИ расте
Анализ индекса ИИ законодательных записей 127 стран показывает, что количество законопроектов, содержащих «искусственный интеллект», которые были приняты в закон, выросло с 1 в 2016 году до 37 в 2022 году.
Анализ парламентских отчетов по ИИ в 81 стране также показывает, что упоминания об ИИ в глобальных законодательных разбирательствах увеличились почти в 6,5 раз с 2016 года.
Потенциал Китая в ИИ очень большой
В опросе IPSOS 2022 года 78% китайских респондентов (самая высокая доля обследованных стран) согласились с утверждением о том, что продукты и услуги с использованием ИИ имеют больше преимуществ, чем недостатков.
После китайских респондентов представители из Саудовской Аравии (76%) и Индии (71%) чувствовали себя наиболее позитивными в отношении продуктов искусственного интеллекта.
Только 35% отобранных американцев (среди самых низких из обследованных стран) согласились с тем, что продукты и услуги с использованием ИИ имеют больше преимуществ, чем недостатков.
Далее привожу графики, которые меня заинтересовали и я решил их сохранить в своём блоге по искусственному интеллекту.
Исследования и разработки в ИИ
Количество исследовательских коллабораций в области искусственного интеллекта между Соединенными Штатами и Китаем увеличилось примерно в 4 раза с 2010 года и в 2,5 раза превысило общее количество сотрудничества следующей ближайшей пары стран, Великобритании и Китая.
Однако общее количество американо-китайских коллабораций увеличилось только на 2,1% с 2020 по 2021 год, что является наименьшими темпами роста по сравнению с 2010 годом.
Общее количество публикаций в области искусственного интеллекта более чем удвоилось с 2010 года.
Конкретные темы ИИ, которые продолжают доминировать в исследованиях, включают распознавание образов, машинное обучение и компьютерное зрение.
Соединенные Штаты все еще впереди с точки зрения ссылок на конференции ИИ и репозиториев, но эти лидеры медленно разрушаются.
Тем не менее, большинство крупных в мире языковых и мультимодальных моделей (54% в 2022 году) производятся американскими компаниями.
о 2014 года наиболее значимые модели машинного обучения были выпущены научными кругами. С тех пор промышленность взяла верх. В 2022 году было 32 значимые промышленные модели машинного обучения по сравнению с тремя, произведенными научными кругами.
Создание современных систем искусственного интеллекта все чаще требует больших объемов данных, компьютерной энергии и денег — ресурсов, которыми отраслевые субъекты по своей сути обладают в больших количествах по сравнению с некоммерческими и научными кругами.
GPT-2, выпущенный в 2019 году, который многие считают первой большой языковой моделью, имел 1,5 миллиарда параметров и стоил примерно 50 000 долларов США на обучение.
PaLM, одна из флагманских моделей большого языка, выпущенных в 2022 году, имела 540 миллиардов параметров и стоила примерно 8 миллионов долларов США — PaLM был примерно в 360 раз больше, чем GPT-2, и стоил в 160 раз дороже.
Дело не только в PaLM: по всем направлениям большие языковые и мультимодальные модели становятся все больше и дороже.
Технические характеристики ИИ
ИИ продолжал демонстрировать самые современные результаты, но годовое улучшение по многим контрольным показателям остается незначительным. Кроме того, скорость достижения эталонного насыщения увеличивается. Тем не менее, выпускаются новые, более комплексные пакеты бенчмаркинга, такие как BIG-bench и HELM.
В 2022 году были выпущены модели преобразования текста в образ, такие как DALL-E 2 и Stable Diffusion, системы преобразования текста в видео, такие как Make-A-Video, и чат-боты, такие как ChatGPT. Тем не менее, эти системы могут быть подвержены галлюцинации, уверенно выводя непоследовательные или ложные ответы, что затрудняет их использование для критически важных приложений.
Традиционно системы искусственного интеллекта хорошо справляюлись с узкими задачами, но сталкивались с более широкими задачами. Недавно выпущенные модели бросают вызов этой тенденции; BEiT-3, PaLI и Gato, среди прочего, являются едиными системами искусственного интеллекта, все более способными перемещаться по нескольким задачам (например, видение, язык).
Языковые модели продолжали улучшать свои генеративные возможности, но новые исследования показывают, что они все еще борются со сложными задачами планирования.
Модели ИИ начинают быстро ускорять научный прогресс и в 2022 году были использованы для облегчения синтеза водорода, повышения эффективности манипулирования матрицами и создания новых антител.
Техническая этика Искусственного Интеллекта
Справедливость, предвзятость и этика в машинном обучении по-прежнему вызывают интерес как у исследователей, так и у практиков. Поскольку технический барьер для входа для создания и развертывания генеративных систем ИИ резко снизился, этические проблемы вокруг ИИ стали более очевидными для широкой общественности.
Стартапы и крупные компании оказываются в гонке за развертыванием и выпуском генеративных моделей, и технология больше не контролируется небольшой группой участников.
В 2022 году генеративные модели стали частью айтгейста. Эти модели способны, но также сопряжены с этическими проблемами. Генераторы текста в изображения обычно предвзяты по гендерным аспектам, и чат-ботов, таких как ChatGPT, можно обманом заставить их служить гнусным целям.
Согласно базе данных AIAAIC, которая отслеживает инциденты, связанные с эческим злоупотреблением ИИ, количество инцидентов и споров с ИИ увеличилось в 26 раз с 2012 года. Этот рост свидетельствует как о более широком использовании технологий ИИ, так и о возможностях неправильного использования.
Обширный анализ языковых моделей показывает, что, хотя существует четкая корреляция между производительностью и справедливостью, справедливость и предвзятость могут противоречить: языковые модели, которые лучше работают на определенных эталонах справедливости, как правило, имеют худшую гендерную предвзятость.
Интерес к этике искусственного интеллекта продолжает расти!
Количество принятых заявок на FAccT, ведущую конференцию по этике ИИ, более чем удвоилось с 2021 года и увеличилось в 10 раз с 2018 года.
В 2022 году также было подавать больше заявок, чем когда-либо от отраслевых субъектов.
Автоматизированная проверка фактов ИИ
Хотя для автоматизированной проверки фактов было разработано несколько критериев, исследователи обнаружили, что 11 из 16 таких наборов данных полагаются на доказательства, «утекающие» из отчетов о проверке фактов, которых не существовало на момент появления претензии.
Интеграция Искусственного Интеллекта в экономику: рынки сбыта и производство товаров и услуг
Расширение технических возможностей систем ИИ привело к увеличению темпов внедрения ИИ в предприятиях, правительствах и других организациях. Усиление интеграции ИИ и экономики сопровождается как волнением, так и беспокойством.
- Повысит ли ИИ производительность или будет неувленным?
- Повысит ли это заработную плату или приведет к широкой замене работников?
- В какой степени предприятия внедряют новые технологии ИИ и готовы нанимать квалифицированных работников ИИ?
- Как инвестиции в ИИ изменились с течением времени, и какие конкретные отрасли, регионы и области ИИ привлекли наибольший интерес инвесторов?
США лидеры в мире по общему объему частных инвестиций в ИИ.
В 2022 году 47,4 миллиарда долларов, инвестированных в США, примерно в 3,5 раза превысили сумму, инвестированную в следующую по величине страну, Китай (13,4 миллиарда долларов США).
США также продолжают лидировать по общему количеству недавно профинансированных ИИ-компаний, видя в 1,9 раза больше, чем Европейский союз и Великобритания вместе взятые, и в 3,4 раза больше, чем Китай.
Однако, отражая более широкую тенденцию в частных инвестициях в ИИ, в большинстве приоритетных областей ИИ было меньше инвестиций в 2022 году, чем в 2021 году.
В прошлом году тремя крупнейшими частными инвестиционными мероприятиями в области искусственного интеллекта были:
- мероприятие по финансированию в размере 2,5 миллиарда долларов США для GAC Aion New Energy Automobile, китайского производителя электромобилей;
- раунд финансирования серии E в размере 1,5 миллиарда долларов США для Anduril Industries, американской компании по производству оборонной продукции, которая создает технологии для военных агентств и пограничного надзора;
- и инвестиции в 1,2 миллиарда долларов в Celonis, консалтинговую компанию по бизнес-данным, базирующуюся в Германии.
Доля компаний, внедряющих ИИ увеличилась
Согласно результатам ежегодного исследовательского исследования McKinsey, доля компаний, внедряющих ИИ в 2022 году, более чем удвоилась с 2017 года, хотя в последние годы она достигла от 50% до 60%.
Организации, которые приняли отчет об ИИ, реализуя значительное снижение затрат и увеличение доходов.
Возможности искусственного интеллекта, скорее всего, были встроены в бизнес, включают роботизированную автоматизацию процессов (39%), компьютерное зрение (34%), понимание текста NL (33%) и виртуальных агентов (33%).
Кроме того, наиболее распространенным сценаром использования ИИ в 2022 году была оптимизация сервисных операций (24%), за которой последовало создание новых продуктов на основе ИИ (20%), сегментация клиентов (19%), аналитика обслуживания клиентов (19%) и новое улучшение продуктов на основе ИИ (19%).
Результаты опроса GitHub об использовании Copilot, системы искусственного интеллекта преобразования текста в код, показывают, что 88% опрошенных респондентов чувствуют себя более продуктивными при использовании системы, 74% считают, что они могут сосредоточиться на более удовлетворительной работе, а 88% считают, что они могут выполнять задачи быстрее.
Китай доминирует в применении промышленных роботах с ИИ
В 2013 году Китай обогнал Японию как страну, установив самых промышленных роботов. С тех пор разрыв между общим количеством промышленных роботов, установленных Китаем, и соседней страной увеличился.
В 2021 году Китай установил больше промышленных роботов, чем остальной мир вместе взятый.