스탠포드의 AI index 2024 요약

 

스탠포드의 AI index 2024가 발표되었습니다...원문은 링크는  https://aiindex.stanford.edu/report/  이며 아래 요약 자료를 참조하십시오....AI, 생성 AI 구축 프로젝트는 저희 코세나에서 도와드리고 있습니다. 문의 : 이승훈 실장, 010-9338-6400, admin@kosena.kr

 

1. AI는 일부 작업에서는 인간을 능가하지만 전부는 아닙니다. AI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 여러 벤치마크에서 인간의 성능을 능가했습니다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 뒤쳐집니다.

 

2. 업계는 계속해서 최첨단 AI 연구를 지배하고 있습니다. 2023년 업계는 51개의 주목할만한 머신러닝 모델을 생산했지만 학계는 15개에 그쳤습니다. 또한 2023년에는 산학협력으로 얻은 주목할만한 모델이 21개로 최고치를 기록했습니다.

 

3. 프론티어 모델은 훨씬 더 비싸집니다. AI Index 추정에 따르면, 최첨단 AI 모델의 훈련 비용은 전례 없는 수준에 도달했습니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨팅을 사용한 반면, Google의 Gemini Ultra는 컴퓨팅에 1억 9,100만 달러를 사용했습니다.

 

4. 미국은 최고의 AI 모델의 주요 공급원으로서 중국, EU, 영국을 이끌고 있습니다. 2023년에는 61개의 주목할만한 AI 모델이 미국 기반 기관에서 시작되었으며, 이는 유럽 연합의 21개와 중국의 15개를 훨씬 능가합니다.

 

5. LLM 책임에 대한 강력하고 표준화된 평가가 심각하게 부족합니다. AI Index의 새로운 연구에 따르면 책임 있는 AI 보고에 표준화가 크게 부족하다는 사실이 드러났습니다. OpenAI, Google, Anthropic을 포함한 주요 개발자는 주로 다양한 책임 있는 AI 벤치마크에 대해 모델을 테스트합니다. 이러한 관행은 상위 AI 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하려는 노력을 복잡하게 만듭니다.

 

6. 생성적 AI 투자가 급증합니다. 지난해 전체 AI 민간 투자 감소에도 불구하고 생성 AI에 대한 자금은 급증해 2022년 대비 거의 10배 증가해 252억 달러에 달했다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face 및 Inflection을 포함한 생성 AI 분야의 주요 업체들은 상당한 자금 조달 라운드를 보고했습니다.

 

7. 데이터는 다음과 같습니다. AI는 작업자의 생산성을 높이고 작업 품질을 향상시킵니다. 2023년에 여러 연구에서 AI가 노동에 미치는 영향을 평가하여 AI를 통해 근로자가 작업을 더 빠르게 완료하고 결과물의 품질을 향상시킬 수 있다고 제안했습니다. 이 연구는 또한 저숙련 근로자와 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 해소할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 다른 연구에서는 적절한 감독 없이 AI를 사용하면 성능이 저하될 수 있다고 경고합니다.

 

8. AI 덕분에 과학 발전이 더욱 가속화됩니다. 2022년에는 AI가 과학적 발견을 진전시키기 시작했습니다. 그러나 2023년에는 알고리즘 정렬을 보다 효율적으로 만드는 AlphaDev에서 재료 발견 프로세스를 촉진하는 GNoME에 이르기까지 훨씬 더 중요한 과학 관련 AI 애플리케이션이 출시되었습니다.

 

9. 미국의 AI 규제 건수가 급증하고 있다. 미국의 AI 관련 규제 건수는 지난 1년과 최근 5년간 크게 늘었다. AI 관련 규제는 2016년 1개에서 2023년 25개로 늘었다. 지난해에만 전체 AI 관련 규제 수가 56.3% 늘었다.

 

10. 전 세계 사람들은 AI의 잠재적 영향에 대해 더 잘 인식하고 있으며 더 긴장하고 있습니다. 입소스(Ipsos)의 조사에 따르면 지난 1년 동안 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 극적인 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가한 것으로 나타났습니다. 더욱이 52%는 AI 제품과 서비스에 대해 불안함을 표현해 2022년보다 13% 포인트 증가했습니다. 미국의 경우 Pew 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 기대보다는 우려를 더 많이 느낀다고 답했습니다. 이는 2022년 37%에서 증가한 수치입니다.

 

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"AI Index Report 2024"의 각 장에서 하이라이트된 주요 내용들만 뽑아 정리해보면 다음과 같습니다 (ChatGPT로 요약)

 

1장: 연구 및 개발

 

1. 업계는 계속해서 최첨단 AI 연구를 지배하고 있습니다.

2. 더 많은 기초 모델과 더 많은 개방형 기초 모델.

3. 프론티어 모델은 훨씬 더 비싸집니다.

4. 미국은 최고의 AI 모델의 주요 공급원으로서 중국, EU, 영국을 이끌고 있습니다.

5, AI 특허 수가 급증하고 있다.

6. 중국은 AI 특허를 장악하고 있다.

7. 오픈소스 AI 연구가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

8. AI 관련 논문의 수는 계속 증가하고 있습니다.

 

2장: 기술적 성능

 

1. AI는 일부 작업에서는 인간을 능가하지만 전부는 아닙니다.

2. 여기에 멀티모달 AI가 등장합니다.

3. 더 어려운 벤치마크가 등장합니다.

4. 더 나은 AI는 더 나은 데이터를 의미하며, 이는 더 나은 AI를 의미합니다.

5. 인간의 평가가 들어있습니다.

6. LLM 덕분에 로봇은 더욱 유연해졌습니다.

7. 에이전트 AI에 대한 추가 기술 연구.

8.폐쇄형 LLM은 개방형 LLM보다 성능이 훨씬 뛰어납니다.

 

3장: 책임 있는 AI

 

1. LLM 책임에 대한 강력하고 표준화된 평가가 심각하게 부족합니다.

2. 정치적인 딥페이크는 생성하기는 쉽지만 탐지하기는 어렵습니다.

3. 연구원들은 LLM에서 더 복잡한 취약점을 발견했습니다.

4. AI로 인한 위험은 전 세계 기업의 관심사가 되고 있습니다.

5. LLM은 저작권이 있는 자료를 출력할 수 있습니다.

6. AI 개발자는 연구 결과에 따른 투명성 측면에서 낮은 점수를 받았습니다.

7. 극단적인 AI 위험은 분석하기 어렵습니다.

8. AI 사고 건수는 계속 늘어나고 있다.

9. ChatGPT는 정치적으로 편향되어 있습니다.

 

4장: 경제

 

1. 생성적 AI 투자가 급증하고 있습니다.

2. 이미 선두주자인 미국은 AI 민간 투자에서 더욱 앞서 나가고 있습니다.

3. 미국과 전 세계적으로 AI 일자리가 줄어듭니다.

4. AI는 비용을 줄이고 수익을 높입니다.

5. 전체 AI 민간투자는 다시 감소하는 반면, 신규 자금을 지원받은 AI 기업의 수는 증가했다.

6. AI 조직의 채택이 활발해지고 있습니다.

7. 중국은 산업용 로봇을 장악하고 있다.

8. 로봇 설치의 다양성.

9. 데이터는 다음과 같습니다. AI는 작업자의 생산성을 높이고 작업 품질을 향상시킵니다.

10. Fortune 500대 기업은 AI, 특히 생성 AI에 대해 많이 이야기하기 시작했습니다.

 

제5장: 과학과 의학

 

1. AI 덕분에 과학의 발전은 더욱 가속화됩니다.

2/ AI는 의학이 상당한 발전을 이룰 수 있도록 돕습니다.

3. 고도로 지식이 풍부한 의료 AI가 도착했습니다.

4. FDA는 점점 더 많은 AI 관련 의료 기기를 승인하고 있습니다.

 

제6장: 교육

 

1. 미국과 캐나다의 CS 학사 졸업생 수는 계속 증가하고 있으며, 새로운 CS 석사 졸업생 수는 상대적으로 정체되어 있으며, 박사 학위 졸업생은 완만하게 증가하고 있습니다.

2. AI 박사 학위를 업계로 옮기는 속도가 점점 빨라지고 있습니다.

3. 산업계에서 학계로의 학문적 재능의 전환이 적습니다.

4. 미국과 캐나다의 CS 교육은 덜 국제화되고 있습니다.

5. 더 많은 미국 고등학생들이 CS 과정을 수강하지만 접근 문제는 여전히 남아 있습니다.

6. AI 관련 학위 프로그램이 전 세계적으로 증가하고 있다.

7. 영국과 독일은 유럽 정보학, CS, CE 및 IT 대학원생 생산을 선도하고 있습니다.

 

제7장: 정책과 거버넌스

 

1. 미국의 AI 규제 건수가 급증하고 있다.

2. 미국과 유럽연합은 획기적인 AI 정책 조치를 추진합니다.

3. AI는 미국 정책 입안자의 관심을 끌고 있습니다.

4. 전 세계의 정책 입안자들은 AI에 대해 이야기하는 것을 멈출 수 없습니다.

5. 점점 더 많은 규제 기관이 AI에 관심을 돌리고 있습니다.

 

8장: 다양성

 

1. 미국과 캐나다의 학사, 석사, 박사 CS 학생들은 인종적으로 더욱 다양해지고 있습니다.

2. 모든 교육 수준에서 유럽 정보학, CS, CE, IT 졸업생들 사이에는 상당한 성별 격차가 지속됩니다.

3. 미국 K-12 CS 교육은 성별과 인종 대표성의 변화를 반영하여 더욱 다양해지고 있습니다.

 

제9장 여론

 

1. 전 세계 사람들은 AI의 잠재적인 영향을 더 잘 인식하고 있으며 더 긴장하고 있습니다.

2. 서방 국가의 AI 정서는 계속해서 낮지만 천천히 개선되고 있습니다.

3. 대중은 AI의 경제적 영향에 대해 비관적이다.

4. AI 낙관론과 관련하여 인구통계학적 차이가 나타납니다.

5. ChatGPT는 널리 알려져 있고 널리 사용됩니다.