生成式AI投資｜生成式AI去年吸1968億 較前年飆8倍 美國佔61個模型佔主導 內地持專利最多
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
美國史丹福大學「人本人工智能研究中心」（HAI）發表新一份人工智能指數報告（AI Index Report 2024），涵蓋技術進步、監管、教育、經濟、政策及輿論等主要AI趨勢。長達502頁的年度報告指出，全球生成式人工智能（Generative AI）投資額大增，2023年產業吸引資金252.3億美元（約1968億港元），較2022年急升近8倍，甚至是2019年投資額約30倍。
去年發布的149個基礎模型中，65.7%屬於開源設計，反觀2022年及2021年，分別只佔44.4%及33.3%。以不同地區劃分，美國在AI模型佔主導地位，2023年發表61個重要模型，大幅拋離歐盟（21個）及中國（15個）。
同時，美國是AI投資的首要地點，去年吸引672億美元私人投資，總額比中國多出近9倍。然而，內地機械人安裝量領先全球，去年數量超出其他國家的總和；大多數AI專利（61%）亦源自中國，堪稱美國最大競爭對手。
訓練成本增 Gemini料耗15億
研究數據顯示，訓練頂級AI模型成本飆升，某些前沿系統（例如OpenAI旗下的GPT-4），其訓練成本為7800萬美元（約6.08億港元）；至於谷歌（Google）的Gemini Ultra模型，估算訓練費用高達1.91億美元（約14.9億港元）。
相比數年前的最先進模型，例如2017年發布的原始Transformer模型，以及2019年推出的RoBERTa Large，其訓練成本僅約930美元及16萬美元。
報告提到，由於採用不同基準測試大型語言模型（LLM），故難以就AI責任作標準化評估。2023年是AI政策的標誌性年份，歐盟提出全面的AI法案，美國總統拜登亦公布AI行政命令；美國監管機構去年破紀錄通過25項AI相關法規，包括：為生成式AI材料提供版權指引，以及網絡安全風險管理框架等。綜觀全球立法程序，去年提及2175次AI，幾乎是前一年的兩倍。
對低技術工人而言，AI確實推動生產力，提高了工作質素，加速科學進步。工業界2023年主導前沿AI研究，推出51個矚目的機器學習模型，學術界僅貢獻了15個，產學合作產生21個模型。
逾半受訪者對新產品感不安
此外，全球有52%受訪者對AI產品及服務感到緊張不安，比2022年上升13%。報告結論是，AI在某些基準測試上，例如圖像分類、視覺推理、英語理解等領先，惟在競爭級別數學、視覺常識推理、規劃等較複雜任務，AI現時仍落後於人類。
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