人工智慧（AI）的全球承諾：進展、生產力與勞動力發展
史丹佛HAI指數闡明了人工智慧領域的突破性進展，這些進展對全球社會，特別是全球南方，具有深遠的影響。深入研究這些見解後，我們清楚地看到，AI正在重塑各行各業，孕育新的機遇，並推動經濟增長。AI呈現出令人難以置信的可能性，我們有共同的責任確保每個人都能從中受益。
成本驟降與門檻降低
其中一個最重要的發展是使用AI模型的成本大幅下降。查詢與GPT-3.5相當的AI模型的費用，從2022年末的每百萬tokens 20美元，暴跌至2024年末的僅0.07美元。降幅超過99%不僅僅是一個技術上的里程碑，它更是通往可及性的大門。資源有限地區的創新者和企業家現在可以利用曾經是世界最大公司專屬的強大工具，並將它們應用於以下領域的本地挑戰：
- 醫療保健： AI可以協助診斷、治療計劃和藥物發現，從而改善服務不足社區的醫療保健結果。
- 農業： AI驅動的工具可以優化耕作方式，預測作物產量，並更有效地管理資源，從而提高糧食安全並減少浪費。
- 教育： AI可以個性化學習體驗、提供輔導支持並自動化行政任務，使所有學生都能更輕鬆、有效地接受教育。
- 公共服務： AI可以加強政府服務、改善基礎設施管理並協助災害應對，使社區更安全、更具韌性。
這種AI技術的民主化使個人和組織能夠解決關鍵問題，並推動其社區的積極變革。創新的潛力是巨大的，而可能性僅受我們的想像力和合作意願的限制。
縮小效能差距
開放權重和專有封閉權重模型之間的差異也顯著縮小。到2024年，開放權重模型可與其商業對手匹敵，從而刺激了整個AI領域的競爭和創新。效能水平上的這種趨同使資源有限的研究人員和開發人員能夠獲得最先進的AI功能。
此外，頂級前沿模型之間的效能差距也縮小了。較小的模型現在可以實現曾經被認為是大規模系統專有的結果。例如，微軟的Phi-3-mini的效能可與大142倍的模型相媲美，從而使功能強大的AI觸手可及，適用於資源受限的環境。這種AI技術的小型化為在資源有限的環境中部署開闢了新的可能性，例如：
- 邊緣運算： 較小的AI模型可以部署在邊緣設備上，從而無需依賴雲端連接即可實現資料的即時處理和分析。
- 行動應用程式： AI驅動的功能可以整合到行動應用程式中，從而在智慧型手機和平板電腦上為使用者提供個人化的體驗和智慧協助。
- 嵌入式系統： AI模型可以嵌入到感測器和機器人等設備中，使其能夠自主執行複雜的任務。
在更小、更高效的硬體平台上運行複雜AI模型的能力，使AI的存取民主化，並在廣泛的產業中解鎖了新的應用。
尚存的障礙：推理與資料
儘管AI取得了顯著的進展，但某些挑戰仍然存在。AI系統仍然難以進行更高階的推理，例如算術和策略規劃，這些能力在可靠性至關重要的領域至關重要。儘管AI擅長模式識別和資料分析等任務，但在複雜的問題解決和決策方面往往不足。
例如，AI驅動的系統可能難以：
- 理解細微的語言： AI模型可能會誤解諷刺、反諷或文化參考，從而導致不準確或不適當的回應。
- 應用常識推理： AI系統可能缺乏基於現實世界知識進行邏輯推論或得出結論的能力。
- 處理歧義： AI模型可能難以處理資訊不完整或矛盾的情況，從而導致不確定性和錯誤。
持續的研究和負責任的應用對於克服這些限制並確保AI系統的安全和道德使用至關重要。我們必須優先開發穩健、可靠且符合人類價值的AI模型。
另一個新出現的問題是用於訓練AI模型的公開可用資料的快速減少。由於網站越來越多地限制資料抓取，模型效能和泛化能力可能會受到影響，尤其是在標記資料集已經有限的環境中。這種趨勢可能需要針對資料受限環境量身定制的新學習方法。高品質訓練資料的可用性對於開發有效的AI模型至關重要，而對資料存取的日益嚴格的限制對AI研究社群構成了重大挑戰。
為了應對這一挑戰，研究人員正在探索資料收集和模型訓練的替代方法，例如：
- 合成資料產生： 建立模仿真實世界資料特徵的人工資料集。
- 聯邦學習： 在不共享原始資料的情況下，在分散的資料來源上訓練AI模型。
- 遷移學習： 利用從一個資料集訓練中獲得的知識來提高在另一個資料集上的效能。
透過開發針對資料稀缺問題的創新解決方案，我們可以確保AI仍然可供所有人存取並從中受益，而與資料可用性無關。
對生產力和勞動力的實際影響
其中一個最有希望的發展是AI對人類生產力的顯著影響。去年的AI指數是最早強調研究表明AI有意義地提高生產力的報告之一。今年，後續研究證實並擴展了這些發現，尤其是在真實的工作場所環境中。這些研究提供了令人信服的證據，表明AI不僅僅是一個理論概念，而且是一個可以增強人類能力並推動經濟增長的實用工具。
其中一項研究追蹤了5,000多名使用生成式AI助理的客戶支援代理。該工具使生產力提高了15%，其中在經驗不足的工人和熟練的行業工人中看到了最顯著的改善，他們也提高了工作品質。這一發現表明，AI可以幫助彌合技能差距，並使經驗有限的個人能夠以更高的水平執行任務。
AI協助的好處不僅僅是提高生產力。該研究還發現：
- AI幫助員工在工作中學習： 透過提供即時的指導和回饋，AI協助員工培養新技能並提高其效能。
- AI提高了國際代理商的英語流利程度： 透過提供語言翻譯工具和個人化的語言學習資源，AI幫助國際代理商更有效地與客戶溝通。
- AI改善了工作環境： 當AI參與時，客戶更加禮貌，並且不太可能升級問題，從而創造了更積極、更協作的工作環境。
這些發現突顯了AI不僅可以提高生產力，還可以增強整體員工體驗的潛力。
作為對這些發現的補充，微軟關於AI和生產力的內部研究計劃彙編了來自十幾個工作場所研究的結果，包括已知最大的生成式AI整合隨機對照試驗。像Microsoft Copilot這樣的工具已經使工人能夠在各個角色和產業中更有效地完成任務。研究強調，當工具得到策略性採用和整合時，AI的影響最大，並且隨著組織重新調整工作流程以充分利用這些新功能，其潛力只會增長。釋放AI全部潛力的關鍵在於周密的規劃、謹慎的實施以及對持續改進的承諾。
擴大電腦科學教育的普及
隨著AI更深入地整合到日常生活中，電腦科學教育比以往任何時候都更加重要。令人鼓舞的是，現在有三分之二的國家提供或計劃提供K-12 CS教育，這個數字自2019年以來翻了一番。這一進展反映出人們越來越認識到電腦科學教育在為學生準備未來勞動力方面的重要性。
非洲和拉丁美洲國家在擴大普及方面取得了最顯著的進展。這些地區已經認識到電腦科學教育在推動經濟發展和賦予公民權力方面的潛力。然而，這種進展的好處並非普遍適用，由於基本基礎設施差距，包括學校缺乏電力，非洲各地的許多學生仍然無法獲得電腦科學教育。彌合這種數位鴻溝對於培養下一代不僅使用AI，而且塑造AI至關重要。
為了確保所有學生都能獲得優質的電腦科學教育，我們必須解決以下挑戰：
- 基礎設施發展： 投資於學校和社區的基本基礎設施，例如電力和網路連線。
- 教師培訓： 為教師提供有效教授電腦科學概念所需的培訓和資源。
- 課程發展： 開發引人入勝且相關的電腦科學課程，以滿足不同學習者的需求。
- 公平與包容： 確保所有學生，無論其背景或地點如何，都有平等的機會參與電腦科學教育。
透過解決這些挑戰，我們可以建立一個更具包容性和公平性的電腦科學教育系統，為所有學生在AI時代蓬勃發展做好準備。
我們共同的責任
我們正處於一個重要的轉折點，它既需要深思熟慮的行動，也需要創新。AI的快速發展為提高生產力、解決實際問題和推動經濟增長帶來了巨大的潛力。但要實現這一潛力，需要繼續投資於穩健的基礎設施、高品質的教育以及AI技術的負責任部署。我們必須採取一種全面的方法，考慮AI的倫理、社會和經濟影響。
為了充分利用這一時刻，我們需要支持工人學習新技能和工具，以便在其工作中有效地應用AI。投資於AI技能培養的國家和企業將促進創新，並為更多人打開大門，以建立有意義的職業，為更強大的經濟做出貢獻。這需要政府、企業和教育機構之間的共同努力，以創建培訓計劃和資源，使工人具備在AI時代取得成功所需的技能。
目標很明確：將技術突破轉化為大規模的實際影響。透過共同努力，我們可以利用AI的力量，為所有人創造一個更繁榮、更公平和更永續的未來。這需要對AI技術的研究、開發和部署做出長期承諾，這些技術與人類價值觀保持一致並促進共同利益。