Stanford HAI on 2024 AI Global Index Report

Stanford HAI on 2024 AI Global Index Report

斯坦福HAI谈2024年人工智能全球指数报告
查看视频文字
彭博社 04/17 03:23 · 2.7万 播放量

Russell Wald, Deputy Director at Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, discuss his key takeaways from their annual AI index report, focused on technological advancements, public perceptions, and the geopolitical dynamics surrounding its development. He speaks with Annabelle Droulers and Haidi Stroud-Watts on "Daybreak Australia".

斯坦福以人为本的人工智能研究所副所长罗素·沃尔德讨论了他在年度人工智能指数报告中得出的重要结论，重点是技术进步、公众认知以及围绕其发展的地缘政治动态。他在 “澳大利亚黎明” 上与安娜贝尔·德鲁勒斯和海迪·斯特劳德-瓦茨进行了交谈。
声明：本内容仅用作提供资讯及教育之目的，不构成对任何特定投资或投资策略的推荐或认可。 更多信息

视频文字

  • 00:00 罗素，这是一个
  • 00:02 对于整个行业来说，这份报告确实很重要。
  • 00:04 但是
  • 00:05 和我们谈谈可能发生了什么
  • 00:08 这次是你从数字或调查结果中获得的最大收获。
  • 00:13 好吧，当然，你每年都会获得越来越多的加薪，而且我们看到这根曲棍球棒一直在向上滑动。
  • 00:20 在这种情况下，我们是
  • 00:21 在这里看到了很多有趣的东西。
  • 00:24 我觉得其中最有趣的几个问题是，人工智能在某些任务中确实击败了人类，而且我们开始看到差距被缩小了
  • 00:32 越来越多。
  • 00:34 我认为我们看到的另一件关键重要的事情是
  • 00:38 AI
  • 00:39 实际上是由行业主导的。
  • 00:42 前沿模式来自工业。
  • 00:45 还有一个有趣的趣闻由此而来。
  • 00:48 2017 年，谷歌创建的 Transformer 模型真正导致了这次爆炸和 GPT 方面的发展
  • 00:56 其中一些模型
  • 00:59 并帮助创建了生成式人工智能，2017年的训练费用为930美元。
  • 01:05 如果你去去年，
  • 01:07 他们刚刚在 Gemini Ultra 中推出的最新模型训练费用为1.94亿美元。
  • 01:13 因此，在这么短的时间内，你就能看到真正构建这些模型需要多少钱的区别。
  • 01:21 是的，这实际上是疯狂的数字，罗素。
  • 01:24 但是，当你有这样的动态时，你就会有一些活力
  • 01:27 市场上有明显的领导者，而且他们拥有如此多的资源，应该投入大量资源来创建新模型，那么其他人要追赶的难度有多大，那意味着什么
  • 01:40 实际上，一个行业很难与他们进行行业竞争，
  • 01:45 对于其他利益相关者来说，这也很难。
  • 01:47 因此，我当然是在学术机构工作，而这正是我们为之奋斗的地方。
  • 01:52 没有一个
  • 01:54 如果世界上的主要大学愿意的话，今天可以训练一个 ChatGPT 模型，
  • 01:59 因为它实际上没有可能的资源来做到这一点。
  • 02:03 所以你在限制的不仅仅是
  • 02:05 行业内的利益相关者，你在限制学术界的利益相关者
  • 02:10 甚至在某种程度上政府没有足够的资源来做这件事。
  • 02:14 这有很大的影响。
  • 02:15 对于有限的少数几家这样做的公司来说，这意味着什么？
  • 02:19 我们想让谁制定交通规则，谁在谈判桌旁？
  • 02:23 因此，我们需要开始真正考虑这个生态系统有多强大，以及我们多么希望将其完全融入一个生态系统中
  • 02:30 区域。
  • 02:31 工业界做得很好，但这不是唯一可以在这里完成的工作。
  • 02:37 我想问一下
  • 02:38 AID 联轴器之类的
  • 02:40 诸如此类的人的不同追求
  • 02:43 美国和中国，对。
  • 02:44 例如，说到监管，你知道的，再加上去年刚刚看到的监管增加了50％。
  • 02:51 主要是这样吗
  • 02:52 在
  • 02:52 我们？
  • 02:53 那么，我们最终会面对监管环境会出现分歧的现实吗？
  • 02:59 对于类似的人工智能技术？
  • 03:02 是的，问题在于与其中一些监管环境是否存在互操作性。
  • 03:07 但是
  • 03:08 就谁可能在这方面处于领先地位而言，最强大的是欧盟
  • 03:13 法规，这来自EUAI法案。
  • 03:16 中国确实有一些
  • 03:18 制定了严格的法规。
  • 03:20 执法方面存在问题。
  • 03:22 还有
  • 03:23 坦率地说，美国在专门针对人工智能的监管方面落后。
  • 03:27 现在，这并不意味着没有这样的法规
  • 03:31 在美国
  • 03:32 可以轻松应用于人工智能的法律。
  • 03:34 这对于理解这种区别非常重要。
  • 03:37 此外，国会正在讨论一些想法。
  • 03:42 当然，还有总统，拜登总统关于人工智能的行政命令非常有帮助
  • 03:50 并将为公司提供指导。
  • 03:51 但是就以下方面而言，这肯定不一样
  • 03:54 监管，而且各州之间在监管方面不平等，这将是一个挑战。
  • 04:01 你在哪里看到的？
  • 04:02 在生成式人工智能的投资热情方面，我不知道是否有可能预测最高点。
  • 04:10 这真的很有趣，因为今年我们有一些
  • 04:12 由此得出了一些引人入胜的发现。
  • 04:15 因此，总体而言，就人工智能投资而言，在过去两年中有所下降。
  • 04:21 而且
  • 04:21 在某种程度上我们
  • 04:22 从全球的角度来看
  • 04:24 我们可能会说这可能与利率及其现状有关。
  • 04:28 但是如果你看看
  • 04:29 特别是在美国，去年增长了22％，私人对人工智能的投资
  • 04:35 使美国的全球份额约为67％。
  • 04:39 如果你是中国，这很令人惊讶，但是有一个
  • 04:43 -44%
  • 04:45 从
  • 04:46 前几年，这使他们在私募市场中的总份额约为8％
  • 04:51 坦率地说，这是一个令人惊讶的发现
  • 04:56 而且 Russell 很快你觉得有点像什么？
  • 05:00 对人工智能的态度，因为我认为已经有
  • 05:02 相当高
  • 05:04 例如，很多人对他们的工作会被取代感到紧张。
  • 05:07 这是在消退，还是人们对人工智能将在人们生活中扮演的形式或作用的认识有所提高？
  • 05:14 有一种意识，但这也取决于你所处的地理位置。
  • 05:19 所以
  • 05:20 以及你的态度是什么，
  • 05:21 这些都不是全面的
  • 05:24 观点，实际上是里面的人
  • 05:27 一个非常西方的工业化国家对人工智能的看法比非西方工业化国家更为悲观。
  • 05:33 而且你知道有人假设这份报告本身是
  • 05:37 非常注重数据的报告，不一定给出推论和/或
  • 05:42 a
  • 05:43 强有力的分析
  • 05:45 为此。
  • 05:46 我想原因之一可能是
  • 05:49 里面还有更多的恐惧因素
  • 05:53 工业化国家认为其中一些工作可以轻松完成
  • 05:57 更容易更换
  • 05:58 超出了他们在工业层面的预期。