AI 竞赛已经变得拥挤——中国正在逼近美国

快速阅读: 据《有线》称，斯坦福大学报告称中国AI领域快速崛起，论文和专利数量超美，但美国领先模型更多。开源模型性能接近闭源，AI效率提升降低成本。2024年私人投资达1508亿美元，各国政府亦加大投入。AI模型虽在特定任务上超越人类，但安全性和误用问题需重视。

斯坦福大学的报告指出，中国的整体人工智能领域正在迅速崛起。中国公司的模型在LMSYS基准测试中表现与美国同行相当。报告提到，中国发表的人工智能论文数量以及申请的人工智能相关专利数量均超过美国，尽管报告并未评估这些论文和专利的质量。相比之下，美国产生了更多的领先人工智能模型：共40个，而中国和欧洲分别产生了15个和3个前沿模型。报告还提到，近期中东、拉丁美洲和东南亚地区也出现了强大的人工智能模型，随着技术在全球范围内的普及和发展。斯坦福大学HAI的研究显示，一些顶尖的人工智能模型现在是“开源权重”，这意味着它们可以免费下载并进行修改。Meta公司以旗下的Llama模型为核心，该模型于2023年2月首次发布。该公司在本周末发布了最新版本Llama 4。DeepSeek和一家法国公司Mistral现已推出先进的开源权重模型。今年3月，OpenAI宣布计划在今年夏季发布一款开源模型——这是自GPT-2以来的首个开源模型。

研究表明，到2024年，开源模型与闭源模型之间的性能差距从8%缩小至1.7%，不过，仍有60.7%的先进模型是闭源的。斯坦福的报告指出，人工智能行业在效率提升方面持续取得进展，过去一年硬件效率提升了40%。这降低了查询人工智能模型的成本，并使得相对具备能力的模型能够在个人设备上运行。效率的提高引发了对最大型人工智能模型可能需要更少GPU进行训练的推测，尽管大多数人工智能开发者认为他们需要更多计算资源，而非更少。研究表明，最新的AI模型基于数万亿个标记（代表数据的部分，例如句子中的单词）和数十亿Petaflops的计算量。然而，它引用的研究表明，互联网训练数据的供应将在2026年至2032年之间耗尽，这加速了所谓合成数据或AI生成数据的应用。

该报告全面展示了人工智能的广泛影响。它显示对掌握机器学习技能的工作者需求激增，并引用调查显示越来越多的工人预计这项技术会改变他们的工作。报告显示，2024年私人投资创下1508亿美元的历史新高，同年各国政府也承诺投入数十亿美元用于人工智能。自2022年以来，美国的AI相关立法数量翻了一倍。Parli指出，尽管企业在开发前沿人工智能模型的方法上愈发保密，但学术研究蓬勃发展，质量也在提升。该报告还指出了由于广泛采用人工智能而产生的问题。它注意到过去一年人工智能模型不当行为或误用事件有所增加，同时也有更多研究致力于让这些模型更加安全可靠。至于实现备受吹捧的AGI（通用人工智能）目标，报告强调一些人工智能模型已在特定技能测试基准上超越人类能力，包括图像分类、语言理解和数学推理。部分原因是这些模型被设计和优化为在这些指标上表现出色，这也凸显了近年来技术进步速度之快。

(以上内容均由Ai生成)