斯坦福2023AI指数报告出炉,中国霸榜AI顶会,中科院论文发表量世界第
2023 年人工智能指数报告发布了!这份报告显示,中国在 AI 顶会论文上表现世界居首,然而引用量却低于美国。另外,AI 论文发表量世界前十的机构中,中国占了 9 席,纷纷赶超 MIT。
今天,斯坦福发布了 2023 年 AI 指数报告。
值得注意的是,斯坦福 AI 指数报告列出了「AI 论文发表量」世界前十的机构,9 所全部来自中国,纷纷赶超 MIT。
它们分别是:中国科学院、清华大学、中国科学院大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、电子科技大学、北京大学、以及 MIT。
今年的报告主要分为八大节:研究与发展,技术表现,人工智能技术伦理,经济,教育,政策和治理,多样性,以及公众观点。
以下内容提取了报告几项要点。
中美论文合作全球居首
从 2010 年-2021 年,尽管 AI 论文跨国合作的步伐已经放缓,但是自 2010 年以来,美国和中国的人工智能研究合作数量增加了大约 4 倍,比中国和英国合作总数多 2.5 倍。
然而,从 2020 年-2021 年,中美合作的总数仅增长了 2.1%,是自 2010 年以来的最小同比增长率。
此外,人工智能论文的总数自 2010 年以来翻了一番以上。从 2010 年的 20 万篇增长到 2021 年的近 50 万篇。
就 AI 论文发表的类型来看,2021 年,所有已发表的 AI 论文中有 60% 是期刊文章,17% 是会议论文,13% 来自存储库。
虽然在过去 12 年中期刊和储存库论文分别增长了 3 倍和 26.6 倍,但会议论文的数量自 2019 年以来有所下降。
模式识别、机器学习和计算机视觉依旧是人工智能领域研究的热门话题。
中国在期刊、会议和储存库论文总量方面依旧处于领先地位。
美国在人工智能会议和储存库引用方面仍然领先,但这些领先优势正被慢慢削弱。尽管如此,世界上大多数的大型语言模型和多模态模型是由美国机构产生的。
中国霸榜 AI 顶会,但引用量低于美国
AI 期刊论文的发表,中国始终保持领先地位,2021 年为 39.8%,其次是欧盟和英国,然后是美国(10.0%)。
自 2010 年以来,中国人工智能期刊论文被引频次占比逐步上升,欧盟、英国、美国均有所下降。中国、欧盟和英国、美国占全球总引用量的 65.7%。
那么,世界顶会论文发表的情况又如何?
2021 年,中国以 26.15% 的比例在全球 AI 顶会发表的论文数所占份额最大,而欧盟和英国以 20.29% 紧随其后,美国以 17.23% 位居第三。
从顶会论文引用量来看,中国虽然高产,但引用量相较于美国来说较低。美国顶会论文引用量 23.9%,中国为 22.02%。
从侧面可以看出,中国论文发表数量最多,但质量不如美国高。
在 AI 论文储存库提交方面,美国在世界居首,23.48%。中国最低,11.87%。
中国 9 所机构,AI 论文发表赶超 MIT
2021 年,发表论文总量世界前十机构中,中国占了 9 所,不同机构发表的论文总数如下图,MIT 位列第十,发表论文 1745。
就计算机视觉领域来看,中国的十所机构位居世界前十,它们分别是,中国科学院、上海交通大学、中国科学院大学、清华大学、浙江大学、北京航空航天大学、武汉大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学,以及天津大学。
在自然语言处理领域,就有所不同了。
世界前十的机构 / 公司有:中国科学院、卡内基梅隆大学、微软、清华大学、卡内基梅隆大学-澳大利亚分校、谷歌、北京大学、中国科学院大学、阿里、亚马逊。
语音识别领域排名如下:
工业界领先学术界
在 2022 年发布的重要人工智能机器学习系统中,语言系统占最多,有 23 个,是多模态系统数量的 6 倍。
在论文产量上,工业界领先于学术界。
直到 2014 年,大多数重要的模型都是由学术界发布的。从那时起,工业界便逆袭翻身。到 2022 年,32 个重要的机器学习模型都诞生在工业界,而学术界仅有 3 个。
由此可见,与非营利组织和学术界相比,构建最先进的人工智能系统越来越需要大量的数据、计算机能力和资金资源,而行业参与者固然有更多的资金资源去做这件事情。
2022 年,美国产生了数量最多的重要机器学习系统,有 16 个,其次是英国和中国(3 个)。
此外,自 2002 年以来,就创建的重要机器学习系统总数而言,美国已经超过了英国和欧盟、中国
再来看做出这些重要 AI 系统背后研究者国分布,美国有最多的研究者,285 人,是英国的 2 倍多,是中国的近 6 倍。
LLM 越来越大,算力越贵
大型语言和多模态模型,有时称为基础模型,是当前一种新兴且日益流行的 AI 模型类型,它在大量数据上进行训练并适用于各种下游应用程序。
ChatGPT、DALL-E 2 和 MakeA-Video 等大型语言和多模态模型已经展示了令人印象深刻的功能,并开始在现实世界中广泛部署。
通过对这些模型作者的国家隶属关系进行了分析,这些研究人员中的大多数来自美国机构。
斯坦福 AI 指数报告还列出了大型语言和多模态模型发布的时间表。
大型语言模型正变得越来越大,也越来越昂贵。
第一个大型语言模型 GPT-2 于 2019 年发布,有 15 亿参数,训练成本约 50000 美元。谷歌 PaLM 是 2022 年推出的大型语言模型之一,有 5400 亿参数,成本高达 800 万美元。
从参数和训练成本来看,PalM 比 GPT-2 大 360 倍,成本高出 160 倍。
不仅仅是 PalM,从整体上看,大型语言和多模态模型变得越来越大和昂贵。
例如,DeepMind 于 2022 年 5 月推出的大型语言模型 Chinchilla 估计耗资 210 万美元,而 BLOOM 的训练大约耗资 230 万美元。
随着时间的推移,GAN 在人脸生成方面的进展,最后一个图像由 Diffusion-GAN 生成,这一模型在 STL-10 上取得了最新的 SOTA。
去年,随着 OpenAI 的 DALL-E 2、Stability AI 的 Stable Diffusion、Midjourney、Meta 的 Make-AScene,以及谷歌的 Imagen 等模型的发布,文本到图像生成模型逐渐走进大众视野。
如下,输入相同的提示,「一只熊猫在温暖的巴黎夜晚弹钢琴」,分别由 DALL-E 2、Stable Diffusion 和 Midjourney 这三个可公开访问的 AI 文本到图像系统生成的图像。
在最近发布的所有文本到图像生成模型中,谷歌的 Imagen 在 COCO 基准测试中表现最好。
今年,创建 Imagen 的谷歌研究人员还发布了一个更难的文本到图像基准测试 DrawBench,旨在挑战功能越来越强大的文本到图像模型。
此外,报告还介绍了当前生成式 AI 模型存在一些偏见,比如给 DELLE-2 提示 CEO 时,每个人似乎都采取了交叉双臂自信的姿势。
在 Midjourney 中,当提示生成「有影响力的人」时,它会生成 4 张看起来年长的白人男性图像。
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