本文主要是介绍斯坦福2024人工智能指数报告 1，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《人工智能指数报告》由斯坦福大学、AI指数指导委员会及业内众多大佬Raymond Perrault、Erik Brynjolfsson 、James Manyika、Jack Clark等人员和组织合著，旨在追踪、整理、提炼并可视化与人工智能（AI）相关各类数据，该报告已被大多数媒体及机构公认为最权威、最具信誉的人工智能数据与洞察来源之一。
2024年版《人工智能指数报告》是迄今为止最为详尽的一份报告，包含了前所未有的大量原创数据，新增了对AI训练成本的估算、对负责任AI领域详尽分析，以及全新章节专门探讨人工智能对科学与医学的影响，充分体现了人工智能在我们生活各个领域日益凸显的重要性。
报告一共分为九个章节，一共502页，后续请关注“鲁班模锤“一起深入探究。章节回目如下：
Chapter 1 Research and Development（研究与发展）
Chapter 2 Technical Performance （技术表现）
Chapter 3 Responsible AI （可信任的AI）
Chapter 4 Economy （经济）
Chapter 5 Science and Medicine （科学与医药）
Chapter 6 Education （教育）
Chapter 7 Policy and Governance （政策与监管）
Chapter 8 Diversity （多样化）
Chapter 9 Public Opinion （公众观点）
第一章节：研究与发展
关注人工智能研究与开发领域的趋势。首先考察人工智能出版物与专利的发展态势，继而探讨值得关注的AI系统和基础模型的趋势变化。最后对AI会议参会情况及开源AI软件项目进行分析。
第二章节：技术表现
技术性能章节对2023年的人工智能进展进行了全面概述。首先从宏观层面概述了人工智能技术性能随时间的整体演变。接着，详细考察了包括语言处理、编程、计算机视觉（图像和视频分析）、推理、音频处理、自主智能体、机器人学以及强化学习在内的多种AI能力的现状。同时，还着重介绍了过去一年中人工智能研究的重大突破，探讨了通过提示、优化和微调改进LLMs的方法，并以对AI系统环境足迹的探讨作为收尾。
第三章节：可信任的AI
人工智能正日益渗透到人们的生活，带来诸多益处的同时也引入了潜在风险。因此，在过去的一年里，人们高度关注人工智能系统的可信开发与部署。同时，AI社区对于评估AI系统的影响以及为受影响者减轻风险也愈发关切。通过考察四个关键AI可信领域的指标、研究和基准，探讨AI可信关键趋势：隐私与数据治理、透明度与可解释性、安全与保障、公平性。
第四章节：经济
本章借助Lightcast、LinkedIn、Quid、McKinsey、Stack Overflow和国际机器人联合会（IFR）的数据，对与AI相关的经济趋势进行探讨。首先分析与AI相关的职业，涉及劳动力需求、招聘趋势、技能渗透率和人才供应情况。接着探讨企业对AI的投资，以及考察企业对AI的采纳情况，评估当前使用情况以及开发者如何采用这些技术。最后，评估AI当前及预期的经济影响以及各行业机器人安装情况。
第五章节：科学与医学
该章节为今年新增探讨AI在科学与医学中的应用，以反映AI在科研与医学发现中日益重要的作用。探讨了2023年借助AI实现的杰出科学成就。同时，该章节还考察了医疗AI系统的性能表现，重点介绍了2023年以AI驱动的重要医疗创新，并对FDA批准的与AI相关的医疗设备趋势进行了分析。
第六章节：教育
关注AI与计算机科学（CS）教育的发展趋势，同时还调查了教师和学生使用新型AI工具（的情况。分析首先概述美国和加拿大高等教育阶段CS与AI教育的现状。随后，参考Informatics Europe的数据，回顾欧洲CS教育的状况。最后结合Code.org提供的美国K-12阶段CS教育洞见，以及沃尔顿基金会关于学校中ChatGPT使用情况的调查结果，对整个章节进行总结。
第七章节：政策与监管
通过梳理2023年具有重要意义的AI政策制定事件时间线，对全球AI治理展开探讨。接着分析全球及美国的AI立法努力，研究AI在立法文件中的提及情况，探讨世界各国立法者如何看待和讨论AI。详细介绍了美国和欧洲联盟的国家AI战略及监管举措。
第八章节：多样化
深入探讨AI领域的多样性趋势。首先，借助计算机研究协会（CRA）的数据，揭示美国和加拿大计算机科学（CS）系在多样性方面的现状。引用了来自信息学欧洲的数据，该数据揭示了欧洲CS教育内部的多样性趋势。接下来，考察了每年在NeurIPS大会上举办的“女性与机器学习”（WiML）研讨会的参与率。最后，通过对Code.org数据的分析，提供了关于美国中学CS教育当前多样性的洞察。
第九章节：公众观点
从全球、国家、人口统计和种族的角度考察了公众对人工智能的看法。它利用了几个数据来源:益普索(Ipsos)的纵向调查数据分析了全球对人工智能的态度，多伦多大学(University of Toronto)调查了公众对ChatGPT的看法，皮尤研究中心(Pew)调查了美国人对人工智能的态度。本章最后使用Quid的数据，分析了Twitter上提到的重要人工智能模型.
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