年度报告 跟踪 , 收集 e 看法 与 AI 相关的数据，以支持有意义的决策，并以负责任和合乎道德的方式推进 AI。
AI 指数报告支持许多不同的组织跟踪人工智能的进展。 这些组织包括：乔治敦大学安全和新兴技术中心、LinkedIn、NetBase Quid、Lightcast 和麦肯锡。 2023 年报告包括对基础模型的新分析，包括它们的地缘政治和培训成本、人工智能系统对环境的影响、教育 AI K-12 和中的舆论趋势AI。 AI 指数报告还将其对全球 AI 立法的追踪范围从 25 年的 2022 个国家扩大到 127 年的 2023 个。
几乎所有行业（在美国）对人工智能相关工作技能的需求都在增加。 在所有部门中，与以下方面相关的职位空缺数量AI 从 1,7 年的 2021% 平均增加到 1,9 年的 2022%。美国越来越多地寻找具有与以下技能相关的技能的工人人工智能.
对来自 127 个国家的立法文件的分析表明，包含“人工智能”已经签署成为法律的国家从 1 年的 2016 个增加到 37 年的 2022 个。同样，对议会文件的分析人工智能 81 个国家/地区的调查表明，自 6,5 年以来，全球立法程序中对人工智能的提及增加了近 2016 倍。
在 2022 年的 IPSOS 调查中，78% 的中国受访者（受访国家中比例最高）同意使用人工智能的产品和服务利大于弊的说法。 在中国受访者之后，沙特阿拉伯 (76%) 和印度 (71%) 的受访者对人工智能产品的看法最为积极。 只有 35% 的抽样美国人（在接受调查的国家中比例最低）同意使用人工智能的产品和服务优势多于劣势。
机器学习中的公平、偏见和伦理仍然是研究人员和从业者感兴趣的话题。 随着构建和部署生成式 AI 系统的技术门槛大幅降低，围绕 AI 的伦理问题对公众来说变得更加明显。 初创公司和大公司急于实施和发布生成模型。 技术不再由一小群参与者控制。
AI 指数报告强调了原始模型性能和伦理问题之间的紧张关系，以及量化多模态模型偏差的新指标。
直到 2014 年，学术界才发布了最重要的机器学习模型。 从那时起，这个行业就接管了。 到 2022 年，工业界产生了 32 个重要的机器学习模型，而学术界只有三个。 构建尖端人工智能系统需要越来越多的数据、处理和资金。 与非营利组织和学术界相比，行业参与者固有地拥有的所有资源数量更多。
根据追踪与人工智能道德滥用相关事件的 AIAAIC 数据库，自 26 年以来，人工智能事件和争议的数量增加了 2012 倍。2022 年的一些值得注意的事件包括乌克兰总统沃洛德米尔·泽伦斯基投降的深度伪造视频. 这种增长既证明了人工智能技术的使用增加，也证明了对滥用可能性的认识。
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