Artificial Intelligence Index Report 2024 (Рубрика AI)

Недавно почитал этот отчет от Stanford University for Human-Centered AI, который в виде pdf занимает солидные 500+ страниц:) Отчет является достаточно значимым в индустрии и затрагивает большое количество тем (он разбит на 9 отдельных глав вида: RnD, tech performance, responsible AI, economy, science & medicine, education, policy & governance, diversity, public opinion). Каждая глава содержит большое количество отсылок к исследованиям, различные визуализации и нетривиальные выводы, которые выливаются в следюущие top-level находки

1. AI beats humans on some tasks, but not on all - железные друзья уже превосходят людей в ряде задач, пока не во всех, но еще не вечер 2. Industry continues to dominate frontier AI research - создание foundational моделей - дело дорогое, поэтому крупные компании его могут себе позволить, а вот академическим исследователям не хватает бюджетов для конкуренции. Поэтому многие прорывные результаты рождаются в корпорациях 3. Frontier models get way more expensive - интересно наблюдать экспоненциальный рост стоимости моделек, который дает стабильный рост результатов 4. The United States leads China, the EU, and the U.K. as the leading source of top AI models - USA пока впереди Китая в рамках AI (а если посмотреть на другие новости про запрет экспорта части технологий в Китай, то кажется, что USA хочет продолать быть лидером) 5. Robust and standardized evaluations for LLM responsibility are seriously lacking - вопрос оценки моделей достаточно сложен (во второй части про tech performance авторы рассказывают про разные варианты бенчмарков) 6. Generative AI investment skyrockets - видно, что тема инвестиций в AI горячая и все стартапы теперь пытаются добавить себе в описание рассказы про искусственный интеллект, чтобы повысить оценку бизнеса у инвесторов:) 7. The data is in: AI makes workers more productive and leads to higher quality work - есть исследования, что показывают повышение продуктивности и качества работы с использованием искусственного интеллекта 8. Scientific progress accelerates even further, thanks to AI - искусственный интеллект теперь помогает естественному двигать науку вперед. Интересно посмотреть что будет в отчете следующего года - по-факту, это позитивная спираль обратной связи и если AI сможет ускорять научные исследования, то лучше ему начать с области исследований AI:) 9. The number of AI regulations in the United States sharply increases - как обычно с большими возможностями приходит и большая ответственность, которую накладывают регуляторы. По-идее, это фиксирует границы и правила игры, но одновременно замедляет исследование нового. Но AI теперь слишком большой слон, чтобы регуляторы им не заинтересовались:) 10. People across the globe are more cognizant of AI’s potential impact—and more nervous - люди нервничают, так как появляется ощущение, что мы живем в эпоху перемен и технологическая сингулярность не за горами. Одновременно, не ясно когда и чью работу отдадут нашим железным друзьям и как потеря работы отразится на нашей жизни. Правда, пока AI скорее идет в сторону ассистентов людей, но при такой скорости развития моделей и получения данных для обучения ассистент скоро сможет превзойти учителя и ...

В общем, рекомендую отчет к ознакомлению всем интересующимся в современных технологических трендах.

#AI #ML #Software #Engineering #DataScience