スタンフォード大学のHAI（Human-Centered Artificial Intelligence）は，スタンフォード大学の学際的なAI研究組織である。AIのトレンドに関するレポートを毎年定期的に出している。AI Index Report 2024がでたので，その要点10項目をDeepLで翻訳してみた。これが，現時点のAIの状況だ。
１．AIはいくつかのタスクで人間に勝っているが、すべてではない。AIは、画像分類、視覚的推論、英語理解など、いくつかのベンチマークで人間を上回っている。しかし、競技レベルの数学、視覚的常識推論、計画立案など、より複雑なタスクでは後れを取っている。２．産業界は引き続きAI研究の最前線を支配している。2023年、産業界は51の注目すべき機械学習モデルを生み出したが、学界の貢献は15に過ぎなかった。また、2023年には産学共同研究の成果として21の注目すべきモデルが生まれ、これは過去最高となった。３．フロンティアモデルはより高価になる。AI Indexの推計によると、最先端のAIモデルの学習コストはかつてない水準に達している。例えば、OpenAIのGPT-4は学習に推定7800万ドル相当の計算機を使用し、グーグルのジェミニ・ウルトラは計算機に1億9100万ドルかかった。４．米国は中国、EU、英国をリードし、トップAIモデルの主要な供給源となっている。2023年には、61の注目すべきAIモデルが米国を拠点とする機関から生まれ、EUの21、中国の15を大きく上回る。５．LLMの責任に対するロバストで標準化された評価は、深刻に欠けている。AI Indexの新たな調査では、責任あるAIの報告において標準化が著しく欠如していることが明らかになった。OpenAI、Google、Anthropicを含む主要な開発者は、主に異なる責任あるAIのベンチマークに対してモデルをテストしている。この慣行は、トップAIモデルのリスクと限界を体系的に比較する取り組みを複雑にしている。６．ジェネレーティブAIへの投資が急増。昨年のAI民間投資全体が減少したにもかかわらず、ジェネレーティブAIへの資金は急増し、2022年比でほぼ8倍の252億ドルに達した。OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Inflectionを含むジェネレーティブAI分野の主要企業は、多額の資金調達ラウンドを報告した。７．データがある： AIは労働者の生産性を高め、より質の高い仕事をもたらす。2023年、AIが労働に与える影響を評価する研究がいくつか発表され、AIによって労働者はタスクをより迅速に完了し、アウトプットの質を向上させることが可能になることが示唆された。また、これらの研究は、AIが次のような可能性を持つことも示している。低技能労働者と高技能労働者の間の技能格差を埋める可能性も示している。しかし、他の研究では、適切な監督なしにAIを使用すると、パフォーマンスの低下につながる可能性があるとして注意を促している。８．AIのおかげで科学の進歩がさらに加速。2022年、AIは科学的発見を促進し始めた。しかし2023年には、アルゴリズムによるソートを効率化するAlphaDevから、材料発見のプロセスを促進するGNoMEに至るまで、科学関連のAIアプリケーションのさらなる重要性が発表された。９．米国におけるAI規制の数が急増。米国におけるAI関連規制の数は、昨年から過去5年間で大幅に増加している。2023年には25のAI関連規制があり、2016年にはわずか1つだった。昨年だけでも、AI関連規制の総数は56.3％増加した。10．世界中の人々がAIの潜在的影響力をより強く認識し、より神経質になっている。イプソスの調査によると、過去1年間で、AIが今後3〜5年のうちに自分たちの生活に劇的な影響を及ぼすと考える人の割合は60％から66％に増加した。さらに、52％がAI製品やサービスに対して神経質になっており、2022年から13ポイント上昇している。アメリカでは、ピューのデータによると、アメリカ人の52％がAIに期待よりも不安を感じており、2022年の37％から上昇している。
