2024年人工智能指數報告

4月15日，全球著名人工智能學者李飛飛聯合領導的斯坦福大學以人為本人工智能研究所（Stanford HAI）發布了《2024年人工智能指數報告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）。

這份報告追蹤了2023年全球人工智能的發展趨勢，其總結的2023人工智能發展10大趨勢是：①人工智能在某些任務上勝過人類，但并非在所有任務上。②產業界繼續主導人工智能前沿研究。③前沿模型變得更加昂貴。④美國成為頂級人工智能模型的主要來源國。⑤嚴重缺乏對LLM責任的可靠和標準化評估。⑥生成式人工智能投資激增。⑦數據顯示，人工智能讓打工人更有生產力，工作質量更高。⑧得益于人工智能，科學進步進一步加速。⑨美國的人工智能法規數量急劇增加。⑩人們對人工智能的潛在影響有了更深刻的認識，同時也更焦慮。

特別值得提及的是《2024年人工智能指數報告》的第六章。第六章重點探討了人工智能和計算機科學教育的趨勢，重點關注誰在學習、他們在哪里學習以及這些趨勢如何隨著時間的推移而演變。隨著人們越來越擔心人工智能對教育的影響，報告調查了教師和學生對ChatGPT等新一代人工智能工具的使用情況。該分析首先根據計算研究協會的年度Taulbee調查，概述了美國和加拿大的計算機科學和人工智能教育狀況，隨后回顧了歐洲信息學有關歐洲計算機科學教育的數據。

《2024年人工智能指數報告》第六章指出：

1.美國和加拿大計算機科學本科畢業生數量持續增長，新增計算機科學碩士畢業生數量相對持平，博士畢業生數量小幅增長。

2.人工智能博士向產業轉移的步伐持續加快。2011年，新晉人工智能博士在工業界（40.9%）和學術界（41.6%）就業的比例大致相當。然而到2022年，畢業后進入產業界工作的比例（70.7%）明顯高于進入學術界工作的比例（20.0%）。這表明從大學到產業界的人才流失正在加劇。

3.學術人才從工業界到學術界的轉移較少。2019年，美國和加拿大13%的新人工智能教師來自工業界，到2022年下降到7%。這一趨勢表明，從產業界向學術界遷移的高水平人工智能人才在逐漸減少。

4.美國和加拿大的計算機科學教育國際化程度降低。與2021年相比，2022年畢業的國際計算機科學本科生、碩士生和博士生人數比例下降。

5.越來越多的美國高中生參加計算機科學課程，但入學問題仍然存在。2022年，共舉辦了201000次APCS考試。自2007年以來，參加這些考試的學生人數增加了十倍以上。然而，最近的證據表明，規模較大的高中和郊區的學生更有可能接觸到計算機科學課程。

6.人工智能相關學位課程在國際上呈上升趨勢。自2017年以來，與人工智能相關的學位課程數量增加了兩倍，在過去五年中呈現出每年穩步增長的趨勢。世界各地的大學正在開設更多的以人工智能為重點的學位課程。

7.英國和德國在歐洲信息學、CS、CE和IT畢業生產出方面處于領先地位。英國和德國是歐洲培養信息學、計算機科學、計算機工程和信息學學士、碩士和博士畢業生人數最多的國家。按人均計算，芬蘭在培養學士和博士畢業生方面遙遙領先。在培養碩士畢業生方面，愛爾蘭遙遙領先。