人工智能指数报告与发展趋势 - 《人工智能指数报告2025》是迄今为止最全面的一版，新增了对AI硬件发展、推理成本估算、AI出版和专利趋势的深入分析，同时扩展了AI在科学和医学领域的作用覆盖[2] - 自2017年成立以来，人工智能指数致力于为政策制定者、记者、企业高管、研究人员和公众提供准确、经过严格验证的全球数据，以帮助他们做出更好的AI开发和部署决策[3] - 人工智能指数追踪并解读了影响AI领域的关键趋势，包括地缘政治格局变化、技术快速演进以及AI在商业、政策制定和公共生活中的扩展角色[4] - 人工智能指数被全球公认为人工智能领域最权威的资源之一，曾被《纽约时报》、《彭博社》和《卫报》等主流媒体引用，并被政策制定者和政府机构广泛使用[5] AI在科学与医学领域的突破 - 2024年AI领域取得了显著进展，包括AI在物理学和化学领域的贡献获得诺贝尔奖，以及图灵奖表彰强化学习的基础性工作[7] - AI在科学领域的影响获得了顶级荣誉，包括诺贝尔奖和图灵奖对深度学习及其应用的认可[23] - AI在科学发现领域的作用持续扩大，2024年推出的Aviary和FireSat等项目显著推动生物任务训练和野火预测[87] - AI在临床任务中表现优于医生，包括复杂病例诊断、癌症检测和高死亡风险患者识别，但AI与医生协作效果最佳[89] AI在企业与投资领域的应用 - 企业对AI的投资在2024年显著反弹，新成立的生成式AI初创公司数量几乎增长了三倍，商业采用率也大幅提升，AI已成为企业价值的核心驱动力[8] - 2024年美国私人AI投资达到1091亿美元，远超中国的93亿美元和英国的45亿美元，生成式AI吸引了全球339亿美元的私人投资，同比增长18.7%[15] - 全球私人AI投资创历史新高，2024年增长26%，达到2523亿美元，其中私人投资增长44.5%，并购活动增长12.1%[76] - 企业对AI的使用率显著提升，2024年报告使用AI的组织比例从2023年的55%跃升至78%，使用生成式AI的比例从33%增长至71%[79] AI技术性能与硬件发展 - AI性能在高难度基准测试中持续提升，2023年推出的新基准测试如MMMU、GPQA和SWE-bench的得分在一年内显著提高[13] - AI变得更加高效、经济和可访问，推理成本显著下降，硬件成本每年降低30%，能源效率每年提高40%[19] - 人工智能硬件性能提升，成本下降且能源效率提高，硬件性能每年增长43%，价格性能每年下降30%，能源效率每年提高40%[54] - AI模型使用成本显著下降，例如GPT-3.5级别模型的查询成本从2022年11月的每百万标记20美元降至2024年10月的0.07美元，降幅超过280倍[52] AI在全球政策与法规中的影响 - 各国政府加大了对AI的投资，多个国家启动了数十亿美元的国家AI基础设施计划，并加强了全球协调以支持AI发展[9] - 2024年全球范围内AI相关法规数量显著增加，美国联邦机构引入了59项AI相关法规，全球立法提及AI的次数自2016年以来增长了九倍[20] - 美国州级深度伪造（deepfake）法规扩展，2024年新增15个州通过相关法律，总数达到24个州[101] - 全球AI基础设施投资加速，包括中国的475亿美元半导体基金和法国的1170亿美元AI基础设施承诺[97] AI在出版与专利领域的表现 - 人工智能出版物总量持续增长，并逐渐主导计算机科学领域，AI在计算机科学出版物中的比例从2013年的21.6%上升到2023年的41.8%[49] - 人工智能专利数量显著增长，从2010年的3,833项增加到2023年的122,511项，中国在总专利数量上领先，占69.7%的专利授予量[53] - 2023年全球AI专利中，东亚和太平洋地区占比最高，为82.4%，北美地区占14.2%，两者之间的差距自2010年以来逐步扩大[192][193] - 中国在2023年贡献了全球69.7%的AI专利，美国占14.2%，美国的份额自2015年的峰值42.8%以来持续下降[196][199] AI在责任与伦理领域的挑战 - AI相关的信任问题仍然是主要挑战，公众对AI公司保护数据的信心下降，公平性和偏见问题持续存在，政府正在推进新的监管框架以促进透明度和问责制[10] - 负责任AI生态系统发展不均衡，AI相关事件显著增加，但工业模型开发者中标准化的RAI评估仍然稀缺，政府在AI治理方面的全球合作力度加大[17] - 负责任AI（RAI）研究受到学术界关注，2024年RAI相关论文数量同比增长28.8%，显示其在AI研究领域的重要性持续上升[75] - 先进的LLM模型仍存在隐性偏见问题，包括种族和性别偏见，尽管在标准基准上的偏见指标有所改善，但模型偏见仍是普遍问题[74]