2023人工智能现状报告（附下载）
Street Capital发布了 2023 年的人工智能现状报告，该报告涵盖了人工智能研究、行业、安全和政治方面的内容。该报告已连续六年发布，成为AI行业流行的风向标。
要点如下
1、OpenAI的GPT-4依旧是大型语言模型的中的王者，在经典基准测试和旨在评估人类的考试上都击败了所有其他大型语言模型。
2、越来越多的人试图通过更小的模型、更好的数据集和更长的上下文来克隆或超越专有性能。这些可能获得新的紧迫性，因为人们担心，人类生成的数据可能逐渐枯竭，只能在未来几年维持人工智能的发展趋势。
3、大型语言模型和扩散模型继续推动现实世界的突破，特别是在生命科学领域，在分子生物学和药物发现方面都取得了有意义的进展。
4、算力如同新石油。英伟达营收创历史新高，初创公司挥舞着手中的英伟达GPU作为竞争优势。
5、GenAI拯救了风投世界，在科技公司估值暴跌之际，专注于生成式人工智能应用（包括视频、文本和编码）的人工智能初创公司从风投和企业投资者那里筹集了超过180亿美元资金。
6、安全辩论已经成为主流，促使世界各国政府和监管机构采取行动。然而，这一系列活动掩盖了人工智能社区内部的分歧和全球治理缺乏具体进展，因为世界各国政府都在采取相互冲突的方法。
7、评估最先进模型的挑战越来越大，因为标准大型语言模型经常在“鲁棒性”（Robust）方面挣扎。考虑到风险，因为“基于vibes”的方法还不够好。
一、人工智能研究
Open AI能和谷歌这样的大型实验室已经变得越来越封闭，只发布了有关其最新模型的最少信息。与此同时，开源模型研究大幅增长（Meta的 Llama带动）。美国机构仍然是研究的主要提供者（70%以上）。
二、硬件
现在是从事硬件业务的好时机，尤其是对于NVIDIA来说。GPU需求使他们进入了万亿美元市值俱乐部，他们的芯片在AI研究中的使用量比所有其他替代品加起来多19倍。“芯片战争”也迫使行业进行调整，NVIDIA、英特尔和AMD都在为其庞大的中国客户群创建符合制裁要求的特殊芯片。
三、用户增长
Chat-GPT 成为迄今为止增长最快的互联网产品之一。在开发者中逐渐取代了历史悠久的 Stack Overflow，成为寻找编码问题解决方案的首选来源。但根据 Sequoia 的数据，目前有理由对 生成式 AI 产品的持久性表示怀疑，从图像生成到 LLM 应用，用户留存都不稳定。军事和制药业与传统人工智能相处得更好。随着生成式 AI 的使用，自动驾驶正在不断扩展。金融机构、咨询公司、律师事务所和新闻机构一直渴望采用人工智能工具。
四、融资
除了100亿美元的Open AI和Microsoft交易之外，《Attention is all you need》（Transformer提出的论文）作者已累计筹集了8.7亿美元。所有作者均已离开Google。百度DeepSpeech2团队的许多成员也离开到其他实验室创办了自己的公司。风险投资行业的重任落在了GenAI的肩上，就像阿特拉斯一样撑起了科技私募市场的天空。如果没有生成式的繁荣，人工智能投资将较去年下降40%。
五、监管
数十亿美元的投资和巨大的技术进步使得人工智能成为政策制定者议程的重中之重。全球正在围绕着几种监管方法进行集聚，从轻触式监管到高度限制性的监管不一而足。欧盟和中国已经起草了独特的人工智能法案，而其他国家仍处于讨论阶段，但讨论的步伐已经加快。
六、2024十大预测
1、利用生成式人工智能制作视觉效果，制作一部好莱坞式的大片。
2、一家生成式人工智能媒体公司因在2024年美国大选期间滥用而受到调查。
3、自我提升的AI智能体在复杂环境中碾压SOTA（例如AAA游戏、工具使用、科学）。
4、科技IPO市场开始松动，至少有一家专注于人工智能的公司（例如Databricks）上市。
5、生成式人工智能扩展热潮导致一个团队花费超过10亿美元来训练单个大型模型。
6、美国FTC或英国CMA以垄断为由调查微软/OpenAI交易。
7、除了高级别自愿承诺，我们认为全球人工智能治理的进展有限。
8、金融机构推出GPU债务基金，替代风险资本的股权投资进行融资。
9、一首人工智能生成的歌曲跻身Billboard榜单前10名或Spotify 2024年热门歌曲排行榜。
10、随着推理工作量和成本的大幅增长，大型人工智能公司（如OpenAI）收购了一家专注于推理的人工智能芯片公司。
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文章来源：链上数字产业研究院，图片来源：网络。
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