由李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)发布了《2025年人工智能指数报告》。这份长达456多页的报告追踪了2024年全球人工智能(AI)行业的发展趋势,揭示了12大关键趋势,让我们来看看AI到底有多厉害!
由李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)发布了《2025年人工智能指数报告》。这份长达456多页的报告追踪了2024年全球人工智能(AI)行业的发展趋势,揭示了12大关键趋势,让我们来看看AI到底有多厉害!
1. AI在苛刻基准上的表现持续提升
2023年,研究人员引入了新的基准——MMMU、GPQA和SWE-bench,以测试高级AI系统的极限。仅仅一年后,性能大幅提升:在MMMU、GPQA和SWE-bench上的得分分别提高了18.8、48.9和67.3个百分点。AI系统在生成高质量视频方面也取得了重大进展,在某些场景下,语言模型智能体甚至在有限时间预算的编程任务中超越了人类。
2. AI正越来越多地融入到日常生活中
从医疗保健到交通运输,AI正迅速从实验室走向日常生活。2023年,FDA批准了223种AI医疗设备,而2015年仅为6种。在道路上,自动驾驶汽车不再是实验性的:美国最大的运营商之一Waymo每周提供超过15万次自动驾驶出行,而百度的“萝卜快跑”自动驾驶出租车车队现在已在中国多个城市提供服务。
3. 企业全力投入AI,推动投资和使用创历史新高
2024年,美国私营部门对AI的投资增长到1091亿美元——几乎是中国的12倍,是英国的24倍。生成式AI尤其强劲,全球吸引私营投资339亿美元——比2023年增长18.7%。AI的商业应用也在加速:2024年,78%的组织报告称在使用AI,比前一年增长55%。
4. 在创造顶级AI模型方面,中国正在缩小与美国的差距
2024年,美国机构推出了40个引人注目的AI模型,显著超过中国的15个和欧洲的3个。虽然美国在数量上保持领先,但中国模型在质量上迅速缩小了差距:在MMLU和HumanEval等主要基准上的性能差异从2023年的两位数缩小到2024年的接近相等。同时,中国在AI出版物和专利方面继续领先。
5. 负责任的AI生态系统不断发展,但不均衡
人工智能相关事件急剧上升,但在主要工业模型开发者中,标准化的RAI评估仍然很少。新的基准如HELM Safety、AIR-Bench和FACTS为评估事实性和安全性提供了有希望的工具。政府表现出更大的紧迫性:2024年,全球在人工智能治理方面的合作加强,包括经合组织、欧盟、联合国和非盟在内的组织发布了关注透明度、可信度和其他核心负责任人工智能原则的框架。
6. 全球AI乐观情绪上升,但地区间深层次分歧依然存在
在中国(83%)、印度尼西亚(80%)和泰国(77%)等国家的大多数人认为,人工智能产品和服务是利大于弊的。相比之下,加拿大(40%)、美国(39%)和荷兰(36%)等地的乐观情绪仍然远低于其他国家。然而,情绪正在转变:自2022年以来,包括德国(+10%)、法国(+10%)、加拿大(+8%)、英国(+8%)和美国(+4%)在内的几个先前持怀疑态度的国家,乐观情绪显著增长。
7. AI变得更加高效、经济实惠和易于获取
由越来越强大的小型模型驱动,在达到GPT-3.5水平上的系统推理成本在2022年11月到2024年10月间下降了280倍。在硬件层面,成本每年下降30%,而能效每年提高40%。开放权重模型也在缩小与封闭模型的差距,在某些基准测试中,一年内性能差异从8%减少到仅1.7%。
8. 各国政府正在加强对AI的监管和投资
2024年,美国联邦机构出台了59项与AI相关的法规,是2023年的两倍多。在全球范围内,自2023年以来,75个国家的AI立法提及率上升了21.3%,自2016年以来增长了9倍。同时,各国政府也在进行大规模投资:加拿大承诺投资24亿美元,中国启动了475亿美元的半导体基金,法国承诺投资1090亿欧元,印度承诺投资12.5亿美元,沙特阿拉伯则发起了一项1000亿美元的倡议。
9. AI和计算机科学教育正在扩大,但普及程度仍不够
如今,已有2/3的国家提供或计划提供K-12计算机科学教育,是2019年的两倍,其中非洲和拉丁美洲取得的进展最大。在美国,拥有计算机学士学位的毕业生人数在过去10年中增加了22%。然而,在许多非洲国家,由于电力等基础设施的不足,获得计算机学位的机会仍然有限。
10. 工业界依然一路领先
2024年,近90%的著名人工智能模型来自工业界,高于2023年的60%,而学术界仍然是高引用率研究的首要来源。模型规模持续快速增长——训练计算每5个月翻一番,数据集每8个月翻一番,耗电量每年翻一番。然而,性能差距正在缩小:排名第一和第十的模型之间的得分差距在一年内从11.9%降至5.4%,排名前两位的差距现在仅为0.7%。
11. AI因其对科学的影响而斩获最高荣誉
AI的重要性与日俱增,这一点从重大科学奖项中就可见一斑:两项诺贝尔奖表彰了AI在深度学习(物理学)和蛋白质折叠(化学)中的应用,而图灵奖则表彰了AI在强化学习方面的开创性贡献。
12. 复杂推理仍是一项挑战
人工智能模型在国际数学奥林匹克竞赛问题等任务中表现出色,但在PlanBench等复杂推理基准测试中仍然面临挑战。即使存在可证明正确的解决方案,它们也常常无法可靠地解决逻辑任务,这限制了它们在精度至关重要的高风险环境中的有效性。
AI不再只是一个关于可能性的故事,而是一个关于现在正在发生的事情,以及我们如何共同塑造人类未来的故事。
下载:《2025年人工智能指数报告》(英文 456页)
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