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近日，斯坦福大学发布了备受瞩目的 2023 年 AI 指数报告，该报告对全球范围内的人工智能研究、技术发展及应用现状进行了深度剖析。报告指出，中国科学院、清华大学等 9 家顶尖机构在 AI 论文发表量方面占据世界前十席位，超越了麻省理工学院（MIT）。
本次报告共涵盖八大主题，包括研究与发展、技术表现、伦理问题、经济影响、教育状况、政策治理、多样性和公众认知。以下是报告中几项关键发现：
中美 AI 论文合作持续增长，但增速放缓。自 2010 年至 2021 年，中美之间的 AI 研究合作规模扩大了四倍，远超中国与其他欧洲国家的合作数量。不过，2020 年至 2021 年间，中美合作增长率仅为 2.1%，创下了十年来的最低增幅。
全球范围内，AI 论文总量呈现爆炸式增长。2010 年仅有约 20 万篇相关论文，而到了 2021 年已接近 50 万篇（49601 篇）。其中，期刊论文占比最高，达到 60%，其次是会议论文（17%）和存储库论文（13%）。尽管期刊和存储库论文数量显著增加，但会议论文却自 2019 年起出现下滑趋势。
模式识别、机器学习和计算机视觉依然是 AI 领域的热点方向。中国凭借强大的科研力量，在期刊、会议和存储库论文总数方面继续保持领先地位，但在引用率方面略逊于美国。
从顶级会议论文的角度看，2021 年中国贡献了最多的论文，占比 26.15%，领先欧盟（20.29%）和美国（17.23%）。然而，中国论文的引用量低于美国，这表明虽然中国在数量上占据优势，但论文的质量仍有待提高。
在存储库提交方面，美国依然保持全球第一的位置，而中国则相对落后，仅占 11.87%。此外，工业界在 AI 模型开发方面表现抢眼，特别是在 2022 年，全球 32 个重要的机器学习系统中，有 16 个来自美国，其次是英国和中国。
报告进一步揭示了大型语言模型和多模态模型的发展趋势。这类模型通常需要庞大的数据集和高昂的成本支持，因此主要由拥有充足资源的机构或企业主导。例如，2022 年推出的谷歌 PaLM 模型拥有 5400 亿参数，训练费用高达 800 万美元，是早期 GPT- 2 模型的 160 倍之多。
值得注意的是，尽管中国在 AI 领域的产出规模不断扩大，但部分生成式 AI 模型仍表现出一定的偏见问题。例如，在某些情况下，生成的人物形象往往倾向于特定性别或种族特征，反映了现有算法设计中存在的局限性。
总体而言，这份报告不仅展示了中国近年来在 AI 领域的飞速进步，同时也指出了未来需要克服的技术与质量挑战。对于希望深入了解全球 AI 动态的人来说，这份报告无疑是一份不可多得的重要参考资料。
