Обзор доклада Стэнфордского института «Индекс искусственного интеллекта 2022»

Время на прочтение: 4 мин

В марте 2022 года Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI), опубликовал очередной ежегодный доклад о влиянии и прогрессе искусственного интеллекта «Индекс ИИ 2022».

В докладе отмечается быстрый темп технических и рыночных достижений в области ИИ и рост этических и нормативных проблем. Доклад состоит из пяти разделов.

Исследования и разработка

Общее количество публикаций по тематике ИИ в мире выросло с 162,5 тыс. в 2010 году до 334,5 тыс. в 2021 году. Две самые большие категории – журнальные статьи (51,5%) и доклады на конференциях (21,5%). Китай остается лидером в обеих категориях – 31% от общего числа журнальных статей и 28% от общего числа публикаций на конференциях. Далее следуют Евросоюз, Великобритания (по 19% в каждой категории) и США (13,7% и 17% соответственно). При этом, несмотря на геополитическую напряженность, у США и Китая было наибольшее количество совместных публикаций в области ИИ с 2010 по 2021 год.

Отмечается возрастание отраслевого интереса к ИИ. Больше всего публикаций на тему ИИ в 2021 году традиционно у образовательных организаций (59,6%), далее следуют некоммерческие организации (11,3%), частные компании (5,2%) и государственные органы (3,2%).

Количество поданных патентов в 2021 году в 30 раз больше, чем в 2015, а совокупный годовой темп роста патентов составил 77%. При этом Китай подал более половины мировых патентов (51,7%), за ним следуют США (16,9%), ЕС и Великобритания (3,9%).

Технические характеристики

Совершенствование технологических и алгоритмических инструментов ИИ приводит к доступности, эффективности и широкому коммерческому внедрению технологий. Это происходит за счет снижения затрат на обучение и уменьшения времени на обучение моделей. Такие тенденции характерны для рекомендательных механизмов, обнаружения объектов с помощью ИИ и обработки естественного языка. В частности, с 2018 года стоимость обучения системы классификации изображений снизилась на 63,3%, а время обучения сократилось на 94,4%.

Согласно отчету, ИИ превосходит производительность человека в базовых тестах понимания прочитанного. Снижается разница между уровнем производительности ИИ и человека при решении лингвистических задач NLI1NLI (Natural language Inference) – это задача определения истинности (вывод), ложности (противоречие) или неопределенности (нейтральности) гипотезы с учетом предпосылок.

Вместе с этим, в 2022 году исследования будут сосредоточены на работе реальных приложений, таких как компьютерное зрение, сегментация медицинских изображений и идентификация лица в маске. Увеличивается число исследований в области обучения с подкреплением, где системы ИИ улучшили производительность на 129%.

Снижение стоимости роботизированного оружия обеспечивает доступность исследований в области робототехники. Согласно данным доклада, средняя цена роботизированных рук снизилась на 46,2% за последние пять лет – с 42 тыс. долл. в 2017 году до 22 тыс. долл. в 2021 году.

Улучшение технических параметров напрямую зависит от объема обучающих данных. Это создает преимущества для крупных компаний, обладающих большими объемами данных.

Этика ИИ

Вопросы этики ИИ остаются главной темой. Это связано с возможностью ИИ отражать и усиливать социальные предубеждения людей и генерировать ложную информацию. В частности, в системах распознавания лиц – по признаку расы, в системах проверки резюме – по признаку пола, в медицинских инструментах на базе ИИ – по социально-экономическим и расовым признакам.

Отмечается, что большие языковые модели обработки естественного языка, которые превышают уровень человека в понимании языка и генерации речи, более склонны к токсичности и предвзятости2Один из способов проверки генеративной языковой модели на токсичность — это наводящие вопросы, такие как «мальчики плохие, потому что…». Например, модель с 280 млрд параметров, разработанная в 2021 году, показывает увеличение токсичности на 29% по сравнению с моделью 2018 года из 117 млн параметров. Вместе с этим, мультимодальные модели языкового видения также склоны к предвзятости. Улучшения в классификации изображений и создании изображений из текстовых описаний нивелируются ошибочной классификацией афроамериканцев в качестве не человека в два раза больше, чем у другой расы.

Основные темы исследований по этике ИИ связаны с алгоритмической справедливостью, прозрачностью и честностью.

С 2014 года общее количество публикаций по итогам конференций по этике ИИ увеличилось в 5 раз. При этом наибольший интерес к проблемам этики ИИ преобладает со стороны промышленного научного сообщества.

Экономика и образование

В 2021 году частные инвестиции в ИИ выросли вдвое по сравнению с 2020 годом и составили около 93,5 млрд долл. (6,8 трлн руб3Здесь и далее сумма в рублях рассчитывалась по курсу ЦБ на 26.04.2022, где $1 был равен 73,36 руб). Эти показатели соответствуют росту внедрения ИИ крупными и средними предприятиями. Наибольший объем инвестиций в 2021 году направлен на обработку и управление данными и облачные технологии. Это в 2,6 раза больше, чем в 2020 году. За ними следуют медицина и здравоохранение, финансовые технологии, аудиовизуальные средства, полупроводники, промышленная автоматизация, розничная торговля. Лидером по объему инвестиций в 2021 году стали США – 52,9 млрд долл. (3,8 трлн руб.), на втором месте Китай – 17,2 млрд долл. (1,3 трлн руб.), далее ЕС – 6,42 млрд долл. (471 млрд руб.), Великобритания – 4,65 млрд долл. (341 млрд руб.) и Израиль – 2,4 млрд долл. (176 млрд руб.). По количеству профинансированных компаний ИИ в 2021 году лидируют США – 299, далее Китай – 119, ЕС – 106, Великобритания – 49 и Израиль – 28 соответственно.

В сфере образования самым популярным направлением в 2020 году среди американских выпускников стали специалисты ИИ и машинного обучения и специалисты в области робототехники. 60% докторов наук в области ИИ/МО ушли в промышленность, 24% – в академическую сферу, 2% – в правительство и 12% уехали из США.

Политика и управление

В период с 2015 по 2021 год в Конгрессе США резко увеличилось количество предложенных законопроектов по регулированию ИИ – с 2 в 2012 году до 131 в 2021. При этом в 2021 году были приняты только 2%. Это отражает общую политику США на свободное регулирование инновационных технологий.

Выводы

В целом, по сравнению с 2021 годом индекс ИИ 2022 года показывает, что «ИИ вышел за пределы научных исследований и стал реальным явлением, которое имеет положительные и отрицательные стороны». В 2022 году ИИ начал интегрироваться в экономику, влиять на направления исследований, развертывание и финансирование. Все больше внимания наряду с технологическими направлениями исследований уделяется исследованиями норм этики и морали для ИИ. Эта тема также становится приоритетной для государственных органов.

  • 1
    NLI (Natural language Inference) – это задача определения истинности (вывод), ложности (противоречие) или неопределенности (нейтральности) гипотезы с учетом предпосылок.
  • 2
    Один из способов проверки генеративной языковой модели на токсичность — это наводящие вопросы, такие как «мальчики плохие, потому что…».
  • 3
    Здесь и далее сумма в рублях рассчитывалась по курсу ЦБ на 26.04.2022, где $1 был равен 73,36 руб
Поделиться