3月16日，美国斯坦福大学人工智能研究院（HAI）发布了《2022年人工智能指数报告》，从AI的研究与开发、AI的技术性能分析、AI伦理的深入研究、经济和教育、AI政策和治理等方面分析了全球人工智能（AI）的年度发展趋势^[1]。

1、AI领域的私人企业投资大幅增加，投资集中度加剧。2021年全球AI领域的私人企业投资总额约为935亿美元，是2020年私人投资总额的两倍多，而投资的新的AI公司数量却持续下降，从2019年的1051家和2020年的762家公司下降到2021年的746家公司。

2、美国和中国主导AI的跨国合作。尽管地缘政治紧张，但从2010年到2021年，美中两国在AI出版物方面的跨国合作数量达到新高，自2010年以来增长了5倍，是排名第二的英中合作数量的2.7倍。

3、大型语言模型显示出巨大潜力，但也更容易产生偏见。大型语言模型在技术基准上创造了新的记录，但最新数据显示，更大的模型也更容易从训练数据中产生偏见。2021年开发的2800亿个参数模型与2018年的1.17亿个参数模型相比，“数据中毒”^[2]增加了29%。

4、AI伦理得到高度重视。自2014年以来，关于AI公平性和透明度的研究呈爆炸式增长，在伦理相关会议上发表的论文数量增加了5倍。算法的公平性和偏见已经从学术追求转变为具有广泛影响的主流研究课题。近年来，具有行业背景的研究人员在以伦理为主题的会议上发表的论文数量年同比增长了71%。

5、AI成本降低、性能提高。自2018年以来，训练图像分类系统的成本降低了63.6%，训练时间缩短了94.4%，在如推荐、对象检测和语言处理等其他MLPerf任务类别中出现了训练成本更低但训练时间更短的趋势，将有利于AI技术更广泛的商业应用。

6、数据的依赖性增加。跨技术基准测试的最佳结果越来越依赖于使用额外的训练数据来实现新的SOTA结果（目前表现最好的方法或模型）。截至2021年，在本报告的10个基准测试中，有9个SOTA AI系统使用了额外数据进行训练。这一趋势显示出私营部门更易访问大量数据集。

7、全球AI立法力度加强。对25个国家AI立法数据的统计分析显示，被通过成为法令的包含AI的法案数量从2016年的1项增加到2021年的18项。西班牙、英国和美国在2021年通过了数量最多的AI相关法案，平均通过了3项法案。

8、机械臂变得越来越便宜。调查显示，过去5年，机械臂的价格中位数下降了46.2%，从每只4.2万美元下降到2.26万美元。机器人研究变得更易获得和便宜。                             （黄茹）