斯坦福大学以人类为中心的人工智能研究所(海)出版了2021年AI指数年度报告。今年报告的基本数据与前一年该报告包括了新冠肺炎大流行对人工智能研究和开发的影响的几个观点。
为了改进最新的报告，在过去的一年里，研究所要求来自学术界、政府和工业界140多名成员的反馈意见。作为回应，新报告载有更多关于技术绩效、多样性和道德操守的数据和分析。最后的报告共分七章，总结了九大要点。特别是，人工智能在分子生物学和药物发现方面的应用得到的私人投资最多，部分原因是因为新冠。新冠还导致许多人工智能会议转向虚拟形式，导致更多人参加。然而，这一流行病并没有对人工智能投资和招聘产生不利影响，与前几年相比，今年人工智能领域的博士毕业生就业比例有所提高。
九大要点：
1.AI在药物设计和发现方面的投资显著增加
“药物、癌症、分子、药物发现”在2020年获得了最大的私人人工智能投资，超过138亿美元，是2019年的4.5倍。
2.行业转型仍在继续
2019年，65%的北美人工智能博士毕业生进入行业--高于2010年的44.4%，突显出行业在人工智能发展中已开始扮演更重要的角色。
3.生成万物
人工智能系统现在可以将文本、音频和图像组合成一个足够高的标准，以至于人类很难分辨这种技术的某些受限应用的合成输出和非合成输出之间的区别。
4.人工智能面临多样性挑战
2019年，45%的美国新居民AI博士毕业生是白人--相比之下，2.4%是非裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5.中国在人工智能期刊上的引文量超过美国
在几年前超过美国的期刊出版物总数之后，中国现在也在期刊引文方面领先；然而，在过去十年里，美国的人工智能会议论文(也被引用得更多)一直(而且显著)超过了中国。
6.大多数美国人工智能博士毕业生来自国外，他们将留在美国。
2019年，北美新获得人工智能博士学位的国际学生比例继续上升，达到64.3%--比2018年增加了4.3%。在外国毕业生中，81.8%留在美国，8.6%在美国境外工作。
7.监视技术是快速、廉价和越来越普遍的。
大规模监控所需的技术正在迅速成熟，图像分类、人脸识别、视频分析和语音识别技术在2020年都取得了重大进展。
8.人工智能伦理缺乏基准和共识
虽然一些团体正在人工智能道德领域产生一系列定性或规范性产出，但该领域普遍缺乏衡量或评估有关技术发展的更广泛的社会讨论与技术本身的发展之间关系的基准。此外，研究人员和民间社会认为人工智能伦理比工业组织更为重要。
9.AI引起了美国国会的注意
第116届国会是历史上最关注人工智能的国会会议，国会记录中提到人工智能的次数是第115届国会的三倍多。
报告分为七章：
研究与发展:
研发是人工智能发展的基矗自从20世纪50年代这项技术第一次吸引了计算机科学家和数学家的想象力以来，人工智能已经发展成为一门具有重要商业应用价值的重要研究学科。过去20年来，人工智能出版物的数量急剧增加。人工智能会议和预印档案的兴起扩大了研究和学术交流的传播。包括中国、欧盟和美国在内的主要大国都在竞相投资人工智能研究。研究与开发一章旨在捕捉这一日益复杂和竞争领域的进展。
技术业绩:
本章重点介绍了人工智能各个子领域的技术进步，包括计算机视觉、语言、语音、概念学习和定理证明。它结合了定量测量，例如共同的基准和奖品挑战，以及学术论文的定性见解，以展示最新的人工智能技术的发展。
经济:
人工智能的兴起不可避免地引发了这样一个问题：技术会对企业、劳动力和经济产生多大的影响。人工智能为企业提供了巨大的好处和机会，从提高自动化的生产率，到使用算法为消费者量身定做产品，在规模上分析数据，等等。然而，AI承诺的提高效率和生产率也带来了巨大挑战：企业必须努力寻找和留住熟练人才，以满足其生产需求，同时注意实施措施，以减轻使用人工智能的风险。此外，新冠肺炎大流行给全球经济带来了混乱和持续的不确定性。本章从就业、投资和企业活动的角度来审视人工智能与全球经济之间日益紧密的关系。
人工智能教育:
由于人工智能已成为经济活动的一个更重要的驱动因素，希望了解它并获得在该领域工作的必要资格的人越来越感兴趣。与此同时，业界不断增长的人工智能需求正在吸引更多的教授离开学术界前往私营部门。本章重点介绍通过各种教育平台和机构对人工智能人才的技能和培训的趋势。
人工智能应用的道德挑战:
随着人工智能推动的创新在我们的生活中变得越来越普遍，人工智能应用的伦理挑战越来越明显，并受到审查。正如前几章所述，使用各种人工智能技术可能导致意外但有害的后果，例如侵犯隐私；基于性别、种族/族裔、性取向或性别认同的歧视；以及不透明的决策等等。应对现有的道德挑战和在部署前建立负责任、公平的人工智能创新从来没有像现在这样重要。本章讨论了解决随着人工智能应用的兴起而出现的道德问题的努力。
人工智能的多样性:
虽然人工智能系统有可能对社会产生巨大影响，但建造人工智能系统的人并不代表这些系统所要服务的人。AI的劳动力仍然以男性为主，学术界和业界都缺乏多样性，尽管多年来一直强调这一现象带来的不利因素和风险。种族和族裔、性别认同和性取向缺乏多样性，不仅有可能造成劳动力中权力分配不均，而且同样重要的是，还加剧了人工智能系统造成的现有不平等现象，缩小了这些系统所为之工作的个人和组织的范围，并造成了不公正的结果。本章介绍人工智能劳动力和学术界的多样性统计数据。
人工智能政策和国家战略:
人工智能将决定未来几十年的全球竞争力，并承诺给予早期采用者一个重要的经济和战略优势。到目前为止，各国政府、区域组织和政府间组织都在争先恐后地制定针对人工智能的政策，以最大限度地实现这项技术的承诺，同时解决其社会和道德问题。本章介绍人工智能政策制定的前景，并跟踪在地方、国家和国际各级为帮助促进和管理人工智能技术所做的努力。
这些章节基于公开的数据集，包含数十张图表。研究和发展一章涵盖研究论文和会议随时间和地理区域的增长。在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和分子生物学的几个基准上，技术性能跟踪AI的准确性。报告指出，人工智能系统现在可以生成语音、散文和图像，以至于人类往往无法识别结果是合成的。
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