斯坦福2022年度AI指数报告简介及下载链接

人工智能指数是斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)）联合学术界、工业界的专家一起发布的人工智能相关的发展报告。2022年度AI指数报告在近几日发布。

这个报告从2017年开始发布，至今已经是第五版了。今年报告主要分成五个方面的洞察，包括AI科研进展、AI技术性能、AI的伦理、AI的经济和教育以及AI相关的政策。大家可以选择感兴趣的章节来阅读。本篇博客将简要的描述一些结论。

报告全文请见文章末尾的链接下载。

一、AI相关的各种模型的准确率继续增长

AI相关的任务，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、SPEECH等领域的模型能力都在继续增长。当然，每一类任务下都包含了很多更加细分的任务，如图像分类、对象检测等。这里列举如下几个图：

自2018年以来，训练一个图像分类系统的成本下降了63.6%，而训练时间提高了94.4%。训练成本降低但训练时间加快的趋势出现在其他MLPerf任务类别中，如推荐、物体检测和语言处理，并有利于人工智能技术更广泛的商业应用。

二、模型能力的变强最主要还是需要额外的数据

各项技术基准的顶级结果越来越依赖于使用额外的训练数据来设定新的最先进的结果。截至2021年，在本报告的10个基准中，有9个最先进的人工智能系统是用额外的数据训练的。这种趋势意味着能够获得大量数据集的企业可能更有优势了。

三、虽然Language Model在2021年的能力更强，但是偏见也更大

2021年的超大语言模型依然在突破上限，包括OpenAI的GPT-3、华为盘古大语言模型、DeppMind的Gopher模型等，参数都是千亿级别以上，虽然它们的能力很强，但是这些模型也产生了很多的偏见。就像之前YouTube前视频分类的PM发现的那样，如果一个电影在印度拍摄，这些语言模型可能认为情感是正向的。然而，如果一部电影实在伊朗拍摄的，那么的它的情感就是负向的。模型越大，这种偏见似乎也越大。

2021年开发的一个2800亿参数的模型显示，与2018年被认为是最先进的1.17亿参数的模型相比，诱发的偏见增加了29%。随着时间的推移，这些系统的能力明显增强，尽管随着它们能力的增强，其潜在的偏见的严重程度也在增加。下图展示了这样一个结论：