在過(guò)去一年中，大量的人工智能工具已經(jīng)成為主流，從ChatGPT這樣的聊天機(jī)器人到Midjourney這樣的圖像生成軟件。但是，關(guān)于如何部署這項(xiàng)技術(shù)以及如何平衡風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)的決定牢牢掌握在企業(yè)參與者手中。

 

　　尖端的人工智能需要巨大的資源，使研究超出了學(xué)術(shù)界的范圍

 

　　人工智能指數(shù)指出，多年來(lái)，學(xué)術(shù)界在開(kāi)發(fā)最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)方面處于領(lǐng)先地位，但現(xiàn)在工業(yè)界已經(jīng)堅(jiān)定地接管了。它說(shuō)："在2022年，有32個(gè)重要的工業(yè)界生產(chǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而學(xué)術(shù)界只生產(chǎn)了三個(gè)。這主要是由于創(chuàng)建此類(lèi)應(yīng)用程序所需的資源需求越來(lái)越大--在數(shù)據(jù)、人員和計(jì)算能力方面。"

 

　　例如，在2019年，OpenAI創(chuàng)建了GPT-2，一個(gè)早期的大型語(yǔ)言模式，或LLM--與ChatGPT和微軟的Bing聊天機(jī)器人所使用的應(yīng)用類(lèi)別相同。GPT-2的訓(xùn)練成本大約為50,000美元，包含15億個(gè)參數(shù)（一種跟蹤模型規(guī)模和相對(duì)復(fù)雜程度的指標(biāo)）。跳到2022年，Google創(chuàng)建了自己最先進(jìn)的LLM，稱(chēng)為PaLM。這個(gè)模型的訓(xùn)練成本估計(jì)為800萬(wàn)美元，包含5400億個(gè)參數(shù)，比GPT-2大360倍，成本高160倍。

 

　　人工智能發(fā)展對(duì)資源的要求越來(lái)越高，這使得力量的平衡向企業(yè)參與者轉(zhuǎn)移。人工智能領(lǐng)域的許多專(zhuān)家擔(dān)心，商業(yè)世界的激勵(lì)機(jī)制也將導(dǎo)致危險(xiǎn)的結(jié)果，因?yàn)楣炯庇谕瞥霎a(chǎn)品，把安全問(wèn)題放在一邊以努力超越對(duì)手。這是許多專(zhuān)家目前呼吁放緩甚至?xí)和Ｈ斯ぶ悄馨l(fā)展的原因之一，包括埃隆-馬斯克在內(nèi)的人物上周簽署的公開(kāi)信就是如此。

 

　　隨著人工智能系統(tǒng)被更廣泛地部署，濫用的事件也大量增加

 

　　該報(bào)告的作者指出，隨著行業(yè)參與者將人工智能應(yīng)用納入主流，道德誤用事件的數(shù)量也在增加。(人工智能、算法和自動(dòng)化事件和爭(zhēng)議庫(kù)是這些事件的索引，指出2021年和2012年之間增加了26倍）。這些事件包括涉及特斯拉自動(dòng)駕駛軟件的死亡事件；在企業(yè)詐騙中使用AI制作的假音頻；AI創(chuàng)建未經(jīng)同意的假裸體圖像；以及由錯(cuò)誤的面部識(shí)別軟件引起的許多誤捕案件，該軟件往往受到種族偏見(jiàn)的困擾。

 

　　隨著人工智能工具變得更加廣泛，錯(cuò)誤和惡意使用案例的數(shù)量也會(huì)增加，這并不奇怪；就其本身而言，這并不表明缺乏適當(dāng)?shù)谋Ｗo(hù)措施。但其他證據(jù)確實(shí)表明了其中的聯(lián)系，例如微軟和Google等公司有削減其人工智能安全和道德團(tuán)隊(duì)的趨勢(shì)。

 

　　該報(bào)告還指出，立法者和決策者對(duì)人工智能監(jiān)管的興趣正在上升。對(duì)127個(gè)國(guó)家的立法記錄的分析指出，包含"人工智能"這一短語(yǔ)的法案數(shù)量從2016年僅有的一項(xiàng)通過(guò)增加到2022年的37項(xiàng)。在美國(guó)，州一級(jí)的審查也在增加，2015年提出的此類(lèi)法案有5個(gè)，到2022年提出的人工智能相關(guān)法案有60個(gè)。這種興趣的增加可以為企業(yè)自律提供一種平衡。

 

　　不過(guò)，人工智能指數(shù)報(bào)告涵蓋的內(nèi)容遠(yuǎn)不止這些。你可以在這里閱讀它的全文（https://aiindex.stanford.edu/report/），或者看看下面一些精選的亮點(diǎn)：

 

　　人工智能領(lǐng)域的私人投資十年來(lái)首次減少。全球私人對(duì)人工智能的投資多年來(lái)一直在攀升，但從2021年開(kāi)始下降了26.7%，至2022年的919億美元。

 

　　訓(xùn)練大型人工智能模型有環(huán)境成本。2022年的一篇論文估計(jì)，訓(xùn)練一個(gè)名為BLOOM的大型人工智能語(yǔ)言模型所排放的碳，是一名乘客從紐約到舊金山的往返飛行的25倍。相比之下，OpenAI的GPT-3估計(jì)其碳成本是BLOOM的20倍。

 

　　人工智能有可能幫助減少排放。2022年，Google子公司DeepMind創(chuàng)建了一個(gè)名為BCOOLER的人工智能系統(tǒng)，通過(guò)優(yōu)化冷卻程序，在該公司的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了為期三個(gè)月的實(shí)驗(yàn)，減少了12.7%的能源消耗。(目前還不清楚Google是否曾更廣泛地采用這一系統(tǒng)）。

 

　　中國(guó)人比美國(guó)人對(duì)人工智能更抱有希望。2022年的一項(xiàng)益普索調(diào)查發(fā)現(xiàn)，78%的中國(guó)受訪者同意"使用人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)的好處多于壞處"的說(shuō)法。中國(guó)公民對(duì)人工智能的熱情最高，其次是沙特阿拉伯（76%）和印度（71%）的受訪者。美國(guó)受訪者是受訪者中最不熱情的，只有35%的人同意上述說(shuō)法。