斯坦福大學以人類為中心的人工智能研究所(海)出版了2021年AI指數(shù)年度報告。今年報告的基本數(shù)據(jù)與前一年該報告包括了新冠肺炎大流行對人工智能研究和開發(fā)的影響的幾個觀點。

　　為了改進最新的報告，在過去的一年里，研究所要求來自學術(shù)界、政府和工業(yè)界140多名成員的反饋意見。作為回應，新報告載有更多關(guān)于技術(shù)績效、多樣性和道德操守的數(shù)據(jù)和分析。最后的報告共分七章，總結(jié)了九大要點。特別是，人工智能在分子生物學和藥物發(fā)現(xiàn)方面的應用得到的私人投資最多，部分原因是因為新冠。新冠還導致許多人工智能會議轉(zhuǎn)向虛擬形式，導致更多人參加。然而，這一流行病并沒有對人工智能投資和招聘產(chǎn)生不利影響，與前幾年相比，今年人工智能領(lǐng)域的博士畢業(yè)生就業(yè)比例有所提高。

　　九大要點：

　　1.AI在藥物設計和發(fā)現(xiàn)方面的投資顯著增加

　　“藥物、癌癥、分子、藥物發(fā)現(xiàn)”在2020年獲得了最大的私人人工智能投資，超過138億美元，是2019年的4.5倍。

　　2.行業(yè)轉(zhuǎn)型仍在繼續(xù)

　　2019年，65%的北美人工智能博士畢業(yè)生進入行業(yè)--高于2010年的44.4%，突顯出行業(yè)在人工智能發(fā)展中已開始扮演更重要的角色。

　　3.生成萬物

　　人工智能系統(tǒng)現(xiàn)在可以將文本、音頻和圖像組合成一個足夠高的標準，以至于人類很難分辨這種技術(shù)的某些受限應用的合成輸出和非合成輸出之間的區(qū)別。

　　4.人工智能面臨多樣性挑戰(zhàn)

　　2019年，45%的美國新居民AI博士畢業(yè)生是白人--相比之下，2.4%是非裔美國人，3.2%是西班牙裔。

　　5.中國在人工智能期刊上的引文量超過美國

　　在幾年前超過美國的期刊出版物總數(shù)之后，中國現(xiàn)在也在期刊引文方面領(lǐng)先；然而，在過去十年里，美國的人工智能會議論文(也被引用得更多)一直(而且顯著)超過了中國。

　　6.大多數(shù)美國人工智能博士畢業(yè)生來自國外，他們將留在美國。

　　2019年，北美新獲得人工智能博士學位的國際學生比例繼續(xù)上升，達到64.3%--比2018年增加了4.3%。在外國畢業(yè)生中，81.8%留在美國，8.6%在美國境外工作。

　　7.監(jiān)視技術(shù)是快速、廉價和越來越普遍的。

　　大規(guī)模監(jiān)控所需的技術(shù)正在迅速成熟，圖像分類、人臉識別、視頻分析和語音識別技術(shù)在2020年都取得了重大進展。

　　8.人工智能倫理缺乏基準和共識

　　雖然一些團體正在人工智能道德領(lǐng)域產(chǎn)生一系列定性或規(guī)范性產(chǎn)出，但該領(lǐng)域普遍缺乏衡量或評估有關(guān)技術(shù)發(fā)展的更廣泛的社會討論與技術(shù)本身的發(fā)展之間關(guān)系的基準。此外，研究人員和民間社會認為人工智能倫理比工業(yè)組織更為重要。

　　9.AI引起了美國國會的注意

　　第116屆國會是歷史上最關(guān)注人工智能的國會會議，國會記錄中提到人工智能的次數(shù)是第115屆國會的三倍多。

　　報告分為七章：

　　研究與發(fā)展:

　　研發(fā)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。自從20世紀50年代這項技術(shù)第一次吸引了計算機科學家和數(shù)學家的想象力以來，人工智能已經(jīng)發(fā)展成為一門具有重要商業(yè)應用價值的重要研究學科。過去20年來，人工智能出版物的數(shù)量急劇增加。人工智能會議和預印檔案的興起擴大了研究和學術(shù)交流的傳播。包括中國、歐盟和美國在內(nèi)的主要大國都在競相投資人工智能研究。研究與開發(fā)一章旨在捕捉這一日益復雜和競爭領(lǐng)域的進展。

　　技術(shù)業(yè)績:

　　本章重點介紹了人工智能各個子領(lǐng)域的技術(shù)進步，包括計算機視覺、語言、語音、概念學習和定理證明。它結(jié)合了定量測量，例如共同的基準和獎品挑戰(zhàn)，以及學術(shù)論文的定性見解，以展示最新的人工智能技術(shù)的發(fā)展。

　　經(jīng)濟:

　　人工智能的興起不可避免地引發(fā)了這樣一個問題：技術(shù)會對企業(yè)、勞動力和經(jīng)濟產(chǎn)生多大的影響。人工智能為企業(yè)提供了巨大的好處和機會，從提高自動化的生產(chǎn)率，到使用算法為消費者量身定做產(chǎn)品，在規(guī)模上分析數(shù)據(jù)，等等。然而，AI承諾的提高效率和生產(chǎn)率也帶來了巨大挑戰(zhàn)：企業(yè)必須努力尋找和留住熟練人才，以滿足其生產(chǎn)需求，同時注意實施措施，以減輕使用人工智能的風險。此外，新冠肺炎大流行給全球經(jīng)濟帶來了混亂和持續(xù)的不確定性。本章從就業(yè)、投資和企業(yè)活動的角度來審視人工智能與全球經(jīng)濟之間日益緊密的關(guān)系。

　　人工智能教育:

　　由于人工智能已成為經(jīng)濟活動的一個更重要的驅(qū)動因素，希望了解它并獲得在該領(lǐng)域工作的必要資格的人越來越感興趣。與此同時，業(yè)界不斷增長的人工智能需求正在吸引更多的教授離開學術(shù)界前往私營部門。本章重點介紹通過各種教育平臺和機構(gòu)對人工智能人才的技能和培訓的趨勢。

　　人工智能應用的道德挑戰(zhàn):

　　隨著人工智能推動的創(chuàng)新在我們的生活中變得越來越普遍，人工智能應用的倫理挑戰(zhàn)越來越明顯，并受到審查。正如前幾章所述，使用各種人工智能技術(shù)可能導致意外但有害的后果，例如侵犯隱私；基于性別、種族/族裔、性取向或性別認同的歧視；以及不透明的決策等等。應對現(xiàn)有的道德挑戰(zhàn)和在部署前建立負責任、公平的人工智能創(chuàng)新從來沒有像現(xiàn)在這樣重要。本章討論了解決隨著人工智能應用的興起而出現(xiàn)的道德問題的努力。

　　人工智能的多樣性:

　　雖然人工智能系統(tǒng)有可能對社會產(chǎn)生巨大影響，但建造人工智能系統(tǒng)的人并不代表這些系統(tǒng)所要服務的人。AI的勞動力仍然以男性為主，學術(shù)界和業(yè)界都缺乏多樣性，盡管多年來一直強調(diào)這一現(xiàn)象帶來的不利因素和風險。種族和族裔、性別認同和性取向缺乏多樣性，不僅有可能造成勞動力中權(quán)力分配不均，而且同樣重要的是，還加劇了人工智能系統(tǒng)造成的現(xiàn)有不平等現(xiàn)象，縮小了這些系統(tǒng)所為之工作的個人和組織的范圍，并造成了不公正的結(jié)果。本章介紹人工智能勞動力和學術(shù)界的多樣性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

　　人工智能政策和國家戰(zhàn)略:

　　人工智能將決定未來幾十年的全球競爭力，并承諾給予早期采用者一個重要的經(jīng)濟和戰(zhàn)略優(yōu)勢。到目前為止，各國政府、區(qū)域組織和政府間組織都在爭先恐后地制定針對人工智能的政策，以最大限度地實現(xiàn)這項技術(shù)的承諾，同時解決其社會和道德問題。本章介紹人工智能政策制定的前景，并跟蹤在地方、國家和國際各級為幫助促進和管理人工智能技術(shù)所做的努力。

　　這些章節(jié)基于公開的數(shù)據(jù)集，包含數(shù)十張圖表。研究和發(fā)展一章涵蓋研究論文和會議隨時間和地理區(qū)域的增長。在計算機視覺(CV)、自然語言處理(NLP)和分子生物學的幾個基準上，技術(shù)性能跟蹤AI的準確性。報告指出，人工智能系統(tǒng)現(xiàn)在可以生成語音、散文和圖像，以至于人類往往無法識別結(jié)果是合成的。