2024年人工智能全景報(bào)告

型突破學(xué)科局限、龍頭企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)并行加速發(fā)展、人工智能監(jiān)對未來12個(gè)月全球人工智能發(fā)展作出了前瞻性預(yù)測。賽迪智庫未來產(chǎn)業(yè)研究中心對該報(bào)告進(jìn)行了編譯，期望對我國有關(guān)部門人工智能是一個(gè)涉及多學(xué)科的科學(xué)與工程領(lǐng)域。本報(bào)告認(rèn)為，在這個(gè)日益數(shù)字化、由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會，人工智能將成為推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的倍增器。本報(bào)告圍繞以下幾方面進(jìn)行討論：研究：技術(shù)突破及其能力。產(chǎn)業(yè)：人工智能的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域及其商業(yè)影響。政治：人工智能的監(jiān)管、經(jīng)濟(jì)影響以及不斷演變的人工智能地緣政治。安全：確定并減輕未來高性能人工智能系統(tǒng)可能帶來的災(zāi)難預(yù)測：未來12個(gè)月可能會發(fā)生的事。一、概述前沿實(shí)驗(yàn)室的表現(xiàn)趨于一致，但因?yàn)橐?guī)劃和推理已成為主要前沿領(lǐng)域，因此OpenAI公司在推出o1大型語言模型后仍保持領(lǐng)先優(yōu)勢。隨著多模態(tài)研究深入到數(shù)學(xué)、生物學(xué)、基因組學(xué)、物理科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型展現(xiàn)出了突破語言局限的能力。美國的制裁未能阻止中國的大型語言模型在社會各界排行榜上的飆升。英偉達(dá)（NVIDIA）仍是全球最具實(shí)力的公司，躋身市值3萬億美元企業(yè)之列。監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在對生成式人工智能領(lǐng)域的權(quán)力集中問題展開調(diào)查。更為成熟的生成式人工智能企業(yè)已實(shí)現(xiàn)數(shù)十億美元的營收，初創(chuàng)企業(yè)也開始在視頻和音頻生成等領(lǐng)域嶄露頭角。盡管這些企業(yè)的發(fā)展已開始從模型研發(fā)邁向產(chǎn)品落地，但有關(guān)定價(jià)和可持續(xù)性的長期問題仍未解決。在公共市場牛市的推動(dòng)下，人工智能企業(yè)的市值達(dá)到9萬億美元，同時(shí)私營企業(yè)的投資也在健康增長。在全球治理停滯不前背景下，國家和地區(qū)層級的人工智能監(jiān)管卻在不斷推進(jìn)，美國和歐盟都通過了相關(guān)立法，但這些立法頗具爭議。計(jì)算需求的實(shí)際情況迫使大型科技企業(yè)不得不考慮在規(guī)模擴(kuò)張方面面臨的現(xiàn)實(shí)物理限制以及它們自身的排放目標(biāo)。與此同時(shí)，各國政府在能力建設(shè)方面的嘗試仍然滯后。人工智能對選舉、就業(yè)以及一系列其他敏感領(lǐng)域可能產(chǎn)生的影響目前還尚未顯企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)正在從安全向加速發(fā)展轉(zhuǎn)變，之前還在警告人類即將滅絕的企業(yè)，現(xiàn)在卻在大力提高銷售額，推廣消費(fèi)類應(yīng)用程序。世界各國政府紛紛效仿英國，構(gòu)建提升人工智能安全的國家能力，成立相關(guān)機(jī)構(gòu)，研究關(guān)鍵國家基礎(chǔ)設(shè)施在人工智能方面存在的潛在漏洞。每一項(xiàng)人工智能發(fā)起的攻擊都以失敗告終，但讓研究人員更加擔(dān)憂的卻是更為復(fù)雜、長期的攻擊。二、研究的問世，將在擴(kuò)展推理計(jì)算方面加倍發(fā)力這一年的大部分時(shí)間，各項(xiàng)基準(zhǔn)測試和社會各界排行榜都顯示GPT-4與“其他最優(yōu)模型”之間存在巨大差距。然而，Claude3.5Sonnet、Gemini1.5和Grok2等模型幾乎消除了這一差距，如今各模型的表現(xiàn)開始趨于一致。OpenAI團(tuán)隊(duì)顯然很早就察覺到了推理計(jì)算的潛力，在其他實(shí)驗(yàn)室發(fā)表有關(guān)該技術(shù)的論文幾周后，（二）盡管屢受制裁，中國的大型語言模型仍榜上有名深度求索、零一萬物、智譜和阿里巴巴所研發(fā)的模型在大型模型系統(tǒng)機(jī)構(gòu)排行榜上取得了優(yōu)異名次，尤其在數(shù)學(xué)和編程方面展現(xiàn)出了令人矚目的成果。例如，深度求索率先采用多頭潛在注意力1等技術(shù)，降低推理過程中的內(nèi)存需求，并且還研發(fā)了一種增1多頭潛在注意力（Multi-headLatentAttention,M力于構(gòu)建強(qiáng)大的中文數(shù)據(jù)集，以彌補(bǔ)其在常用數(shù)據(jù)存儲庫中相關(guān)數(shù)據(jù)相對匱乏的不足。（三）中國的開源項(xiàng)目贏得了全球粉絲為推動(dòng)國際上的采用和評估，中國的實(shí)驗(yàn)室已成為熱情的開源貢獻(xiàn)者。有幾款模型已在個(gè)別子領(lǐng)域中嶄露頭角，成為強(qiáng)有力的競爭者。例如，深度求索的Deepseek-Coder-V2已成為編程任務(wù)中最受歡迎的工具之一，具有速度、輕便、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)。阿里巴巴發(fā)布Qwen-2系列芯片，其出色的視覺識別技術(shù)震撼業(yè)界，不僅在極具考驗(yàn)的光學(xué)字符識別（OCR）任務(wù)中展現(xiàn)出非凡實(shí)力，還能深度解析紛繁精妙的藝術(shù)作品。（四）人工智能亦可獲得諾貝爾獎(jiǎng)瑞典皇家科學(xué)院將諾貝爾獎(jiǎng)授予深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)者，表明人工智能作為一門學(xué)科以及加速科學(xué)發(fā)展的工具，已經(jīng)發(fā)展成（五）AlphaFold3：超越蛋白質(zhì)及其與其他生物分子的相互作用2增強(qiáng)型混合專家（MoE）是一種深度學(xué)習(xí)模型，它通過將多個(gè)專業(yè)化的子模型（即“專家”）組合起來，形成一個(gè)整體模型。每個(gè)“專家”都在其擅長的領(lǐng)域內(nèi)做出貢獻(xiàn)，而決定哪個(gè)“專家”參與解答特AlphaFold2的后續(xù)版，如今已能夠模擬小分子藥物、脫氧核糖核酸（DNA）、核糖核酸（RNA）以及抗體與蛋白質(zhì)靶點(diǎn)的相互作用機(jī)制。（六）AlphaProteo：DeepMind公司展示了新的實(shí)驗(yàn)生物學(xué)DeepMind公司的神秘蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)終于憑借其首個(gè)模型AlphaProteo“走出幕后”。這是一個(gè)生成式模型，能夠設(shè)計(jì)出親和力提高3到300倍的亞納摩爾級蛋白質(zhì)結(jié)合劑。（七）學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)人類基因組編輯器的語言模型之前介紹了如何使用在大量多樣的天然蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)集上預(yù)先訓(xùn)練的大型語言模型（如ProGen2）來設(shè)計(jì)與天然蛋白質(zhì)序列完全不同的功能蛋白質(zhì)?，F(xiàn)在，Profluent在CRISPR-Cas圖譜上對ProGen2進(jìn)行了微調(diào)，以生成具有新序列的功能基因組編輯器，且這些編輯器首次被證明可在體外對人類細(xì)胞的DNA進(jìn)行編輯。（八）人工智能基礎(chǔ)模型：通過功能性磁共振成像了解大腦深度學(xué)習(xí)最初受到神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)，如今正應(yīng)用于對大腦本身進(jìn)行建模。“大腦語言模型”（BrainLM）是一個(gè)基于6700小時(shí)人類大腦活動(dòng)記錄構(gòu)建的基礎(chǔ)模型，這些記錄是通過功能性磁共振成像生成的，該技術(shù)可檢測血氧含量的變化。該模型學(xué)會了重建被掩蓋的時(shí)空大腦活動(dòng)序列，且能夠泛化到未見過的數(shù)據(jù)分布?？赏ㄟ^微調(diào)該模型來預(yù)測臨床變量，例如年齡、神經(jīng)質(zhì)程度、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）以及焦慮癥評分等，其效果要優(yōu)于圖卷積模型或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型。（九）各科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型：大氣領(lǐng)域傳統(tǒng)的大氣模擬方法，如數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，成本高昂，且無法利用各種稀缺的大氣數(shù)據(jù)模態(tài)。但基礎(chǔ)模型在這些方面的表現(xiàn)卻很好。微軟的研究人員創(chuàng)建了基礎(chǔ)模型Aurora，能夠針對諸多大氣預(yù)報(bào)問題進(jìn)行預(yù)測，比如全球空氣污染和高分辨率中期天氣模式等問題。它還能通過利用通用的已習(xí)得大氣動(dòng)力學(xué)表征來適應(yīng)新任務(wù)。（十）心智的基礎(chǔ)模型：重建看到的事物MindEye2是一種生成式模型，能夠?qū)⒐δ苄源殴舱癯上窕顒?dòng)映射到豐富的對比語言-圖像預(yù)訓(xùn)練（CLIP）空間，然后利用經(jīng)過微調(diào)的StableDiffusionXL模型從該空間重建個(gè)體所看到的圖像。該模型在自然場景數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，這是一個(gè)基于8名受試者構(gòu)建的功能性磁共振成像數(shù)據(jù)集，在這些受試者觀看來自COCO數(shù)據(jù)集掃描會話的數(shù)百種豐富的自然場景刺激物時(shí)（每次掃描觀看時(shí)長為3秒對其大腦反應(yīng)進(jìn)行30至40小時(shí)的捕捉。（十一）程序搜索在數(shù)學(xué)領(lǐng)域獲得新發(fā)現(xiàn)結(jié)合大型語言模型和進(jìn)化算法，“趣味搜索”（FunSearch）利用大型語言模型生成和修改程序，并能通過對求解質(zhì)量打分實(shí)現(xiàn)功能進(jìn)化。趣味搜索通過搜索程序而非直接的解決方案，發(fā)現(xiàn)復(fù)雜對象或策略的簡潔且可解釋的表述形式。肖萊認(rèn)為，這種形式的程序搜索是最有可能解決抽象和推理挑戰(zhàn)的途徑之一。谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)將其應(yīng)用于極值組合學(xué)中的帽集問題以及在線裝箱問題。在這兩個(gè)案例中，趣味搜索都發(fā)現(xiàn)了超越人類設(shè)計(jì)方法的新穎解決方案。（十二）基礎(chǔ)模型能否讓大規(guī)模訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體變得更訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體的一大瓶頸是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的短缺。諸如轉(zhuǎn)換已有環(huán)境或手動(dòng)構(gòu)建環(huán)境這類標(biāo)準(zhǔn)方法都需要耗費(fèi)大量人力，且無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模化。帝國理工學(xué)院和英屬哥倫比亞大學(xué)的OMNI-EPIC項(xiàng)目利用大型語言模型創(chuàng)建了理論上無窮無盡的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)和環(huán)境流，以幫助智能體基于先前學(xué)到的技能進(jìn)一步發(fā)展。該系統(tǒng)會生成可執(zhí)行的Python代碼，這些代碼能夠?yàn)槊總€(gè)任務(wù)實(shí)現(xiàn)模擬環(huán)境和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，且會利用模型評估新任務(wù)是否足夠新穎和復(fù)雜。（十三）人工智能研究領(lǐng)域的全球力量平衡并未改變，但學(xué)術(shù)界有所獲益隨著人工智能成為新競爭戰(zhàn)場，大型科技企業(yè)開始對研發(fā)工作的更多細(xì)節(jié)秘而不宣。自本報(bào)告開始發(fā)布以來，前沿實(shí)驗(yàn)室首次大幅削減成果發(fā)表數(shù)量，而學(xué)術(shù)界也參與其中（見圖1）。加利福尼亞大加利福尼亞大學(xué)伯克利分校牛津大學(xué)清華大學(xué)米迪亞研究麻省理工學(xué)院IBM華為谷歌騰訊阿里巴巴微軟元宇宙三、產(chǎn)業(yè)（一）英偉達(dá)成為全球最具實(shí)力的公司，不斷提出更具雄心隨著用于支持對算力要求極高的生成式人工智能工作負(fù)載的硬件需求不斷增長，各大實(shí)驗(yàn)室都需要依靠英偉達(dá)提供的硬件。其市值在6月達(dá)到3萬億美元，成為繼微軟和蘋果之后第三家達(dá)到這一里程碑的美國公司。其第二季度財(cái)報(bào)業(yè)績依然亮眼，地位依然堅(jiān)不可摧。英偉達(dá)已經(jīng)在其新款Blackwell系列圖形處理器上獲得了大量預(yù)訂單，并且正在積極爭取政府方面的訂單。（二）老牌競爭對手未能縮小差距超威半導(dǎo)體和英特爾已經(jīng)開始投資建設(shè)軟件生態(tài)系統(tǒng)，超威半導(dǎo)體公司已經(jīng)利用ROCm平臺大力向開源各界推廣。然而，他們尚未開發(fā)出能與英偉達(dá)網(wǎng)絡(luò)解決方案產(chǎn)品組合相媲美的有競爭力的替代方案。超威半導(dǎo)體希望其49億美元收購服務(wù)器制造商ZT系統(tǒng)公司（ZTSystems）的計(jì)劃能改變這一局面。與此同時(shí)，英特爾的硬件銷售額出現(xiàn)了下滑。除非出現(xiàn)監(jiān)管干預(yù)、研究范式轉(zhuǎn)變或供應(yīng)受限等情況，否則英偉達(dá)的地位似乎堅(jiān)不可摧。（三）購買英偉達(dá)的股票要比投資那些與英偉達(dá)競爭的初創(chuàng)企業(yè)好得多對自2016年以來對人工智能芯片領(lǐng)域競爭對手投資的60億美元進(jìn)行分析和設(shè)想，如果投資者當(dāng)時(shí)按當(dāng)日股價(jià)購入等值的英偉達(dá)股票，情況會怎樣？答案是：若買入英偉達(dá)股票，那60億美元如今價(jià)值將是1200億美元（漲20倍而投入初創(chuàng)企業(yè)如今的價(jià)值僅310億美元（僅漲5倍）。（四）并非所有人都認(rèn)為英偉達(dá)只會越來越好有一小部分直言不諱的分析師和評論員并不信服。他們指出圖形處理器稀缺狀況已有所緩解，目前只有少數(shù)幾家公司能從人工智能產(chǎn)品中獲得可靠營收，而且大型科技企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模也不太可能大到足以支撐英偉達(dá)目前的估值。市場目前對這些聲音置若罔聞，似乎更傾向于認(rèn)同特斯拉早期投資者詹姆斯·安德森的觀點(diǎn)，即英偉達(dá)在十年內(nèi)市值可能達(dá)到“數(shù)萬億美元”。（五）但初創(chuàng)企業(yè)的收入在哪里？利潤又在哪里？許多從事生成式人工智能的熱門初創(chuàng)企業(yè)正在以創(chuàng)紀(jì)錄的、通常是三位數(shù)的營收倍數(shù)進(jìn)行融資。雖然這可能表明投資者對未來回報(bào)有信心，但這也設(shè)定了一個(gè)很高的門檻，因?yàn)檫@些企業(yè)中的很多目前還沒有明確的盈利途徑。然而，并非所有的企業(yè)都是如此，最大模型提供商的營收已開始增長。OpenAI有望在一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)營收增長兩倍，但訓(xùn)練、推理及人員成本意味著虧損仍在持續(xù)增加。他們并非唯一一家在尋求實(shí)現(xiàn)良性經(jīng)濟(jì)運(yùn)作的領(lǐng)軍企業(yè)。（六）或許收入和利潤兩者都不重要：要恢復(fù)股價(jià)只需要一種氛圍元宇宙公司通過放棄在元宇宙領(lǐng)域的大量投資，憑借“羊駝”模型大力轉(zhuǎn)向開源人工智能領(lǐng)域，在公共市場引發(fā)了令人難以置信的氛圍轉(zhuǎn)變?？梢哉f，馬克·扎克伯格實(shí)際上已成為開源人工智能救世主，與OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind形成對抗之遲方面都有明顯溢價(jià)隨著模型種類日益豐富，開發(fā)者們正在根據(jù)工作需求（以及自身預(yù)算）選擇合適工具。（八）模型費(fèi)用持續(xù)下降服務(wù)成本曾經(jīng)一度被認(rèn)為高得令人望而卻步，但如今強(qiáng)大模型的推理服務(wù)成本正在下降（見圖2）。下降60下降60倍下降100倍（九）谷歌Gemini推出了一個(gè)強(qiáng)大的模型系列，定價(jià)極具Gemini1.5Pro和1.5Flash的價(jià)格在推出幾個(gè)月后就下降了64%至86%，但性能依然強(qiáng)勁，例如Flash-8B比1.5Flash便宜50%，但在許多基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)卻不相上下。（十）人工智能實(shí)驗(yàn)室從構(gòu)建模型轉(zhuǎn)向設(shè)計(jì)產(chǎn)品像蘋果、谷歌或抖音等成功的科技公司都是以產(chǎn)品為先，而不是簡單地構(gòu)建基礎(chǔ)技術(shù)和API。隨著基礎(chǔ)模型性能趨于接近，OpenAI、Anthropic和元宇宙公司顯然都在更深入地思考其“產(chǎn)品”應(yīng)該呈現(xiàn)出怎樣的外觀和使用體驗(yàn)，不管是Anthropic公司“Claude”的相關(guān)成果、OpenAI的高級語音功能，還是元宇宙公司的硬件合作項(xiàng)目以及對口型工具。僅構(gòu)建出優(yōu)秀的模型是不夠的。（十一）監(jiān)管機(jī)構(gòu)對關(guān)鍵的生成式人工智能參與者之間的關(guān)系進(jìn)行詳盡審查，導(dǎo)致偽收購作為一種退出策略興起鑒于高昂的計(jì)算成本，模型構(gòu)建者越來越依賴與老牌大型科技企業(yè)合作。反壟斷監(jiān)管機(jī)構(gòu)擔(dān)心這會讓現(xiàn)有企業(yè)的地位更加不可動(dòng)搖。監(jiān)管行動(dòng)在塑造市場方面作用有限，經(jīng)濟(jì)因素更具決定性。鑒于眾多“其他企業(yè)”的性能趨于相近，且這些企業(yè)高昂的資本性支出需求，整合也就不足為奇了。鑒于存在監(jiān)管障礙，偽收購開始興起，即大型科技企業(yè)：聘用初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人和大部分團(tuán)隊(duì)成員；該初創(chuàng)企業(yè)退出模型構(gòu)建領(lǐng)域，轉(zhuǎn)而專注于其企業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)；通過許可協(xié)議向投資者支付款項(xiàng)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了這一問題，大西洋兩岸的監(jiān)管機(jī)構(gòu)都已在這方面開始詳盡審查。（十二）文本轉(zhuǎn)語音正在蓬勃發(fā)展文本轉(zhuǎn)語音領(lǐng)域市場領(lǐng)導(dǎo)者ElevenLabs在今年年初達(dá)到獨(dú)角獸級別，估值達(dá)11億美元。由于各大實(shí)驗(yàn)室對該領(lǐng)域涉因此ElevenLabs得以獨(dú)占鰲頭。（十三）語音識別在商業(yè)領(lǐng)域站穩(wěn)了腳跟雖然文本轉(zhuǎn)語音因“效果驚艷”而備受關(guān)注，但語音識別卻可能被用于實(shí)現(xiàn)日常任務(wù)的自動(dòng)化規(guī)模處理。投資者開始看到語音識別在規(guī)?；l(fā)展方面的潛力。（十四）視頻生成領(lǐng)域的競爭正趨于白熱化Runway、Pika、Luma和OpenAI等眾多參與者正在大規(guī)模擴(kuò)大其數(shù)據(jù)收集和模型訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)的規(guī)模，以期在文本到視頻生成方面提高生成質(zhì)量和穩(wěn)定性，此外還致力于生成更長的視頻片段。（十五）人工智能投資在各個(gè)地區(qū)都大幅增長在xAI和OpenAI（60億美元融資）等通用人工智能巨額融資的推動(dòng)下，美國私募市場繼續(xù)保持領(lǐng)先地位，對人工智能企業(yè)的總投資已接近1000億美元（見圖3）。（十六）在上市公司的推動(dòng)下，人工智能企業(yè)的市值達(dá)到近9萬億美元雖然私營公司的估值一直在穩(wěn)步攀升，但少數(shù)幾家上市公司卻像Atlas一樣撐起了整個(gè)市場。僅上市公司目前的價(jià)值就超過了2023年的整個(gè)市場價(jià)值（見圖4）。私營公司上市公司私營公司上市公司四、政治（一）美國通過行政命令引入有限的前沿模型規(guī)則，各州則推行各自更具爭議性的規(guī)則在2023年7月獲得大型實(shí)驗(yàn)室自愿遵守相關(guān)模型發(fā)展規(guī)定的承諾之后，白宮決定將之前這些實(shí)驗(yàn)室自愿表示要遵守的內(nèi)容變成具有強(qiáng)制約束力的規(guī)定，當(dāng)年10月，拜登簽署了一項(xiàng)關(guān)于前沿模型監(jiān)管的行政命令。由于在更廣泛的聯(lián)邦人工智能監(jiān)管方面達(dá)成兩黨共識的可能性微乎其微，各州都在推行各自的人工智能法規(guī)，其中最引人注目的是加利福尼亞州的SB1047。（二）經(jīng)過最后一刻的瘋狂游說，歐盟《人工智能法案》最終正式成為法律今年3月，在法國和德國開展了一場集中的影響活動(dòng)以弱化某些條款之后，歐洲議會通過了《人工智能法案》。然而，關(guān)于該法案的實(shí)施問題仍未得到解釋。（三）英國正緩慢朝著制定前沿模型相關(guān)立法的方向推進(jìn)英國新工黨政府已發(fā)出信號，表示打算摒棄其前任僅通過現(xiàn)有立法來監(jiān)管人工智能的做法，不過這種轉(zhuǎn)變較為微妙。（四）中國的人工智能監(jiān)管進(jìn)入執(zhí)法時(shí)代中國是首個(gè)開始制定生成式人工智能監(jiān)管措施的國家，從2022年起就出臺了全面的（最初是相關(guān)企業(yè)自愿遵循的）指導(dǎo)方針。如今，中國的審查機(jī)構(gòu)也開始介入。（五）日本對人工智能的態(tài)度很熱衷嗎？出于政治和文化等多種原因，從歷史上看，日本對于風(fēng)險(xiǎn)投資和人工智能初創(chuàng)企業(yè)一直是一個(gè)不溫不火的市場。而如今，日本政府突然熱衷于在這方面分得一杯羹。（六）公共計(jì)算方面的努力與私人計(jì)算方面的努力相比相形英國、美國和歐盟都開始加大其公共計(jì)算服務(wù)的力度，為研究人員和初創(chuàng)企業(yè)提供補(bǔ)貼，使其能夠使用昂貴的硬件設(shè)備。但相關(guān)舉措仍處于試驗(yàn)性階段。（七）不斷增長的計(jì)算能耗危及大型科技企業(yè)的凈零排放承諾，能源基礎(chǔ)設(shè)施也開始不堪重負(fù)大型科技企業(yè)已簽署了一系列到2030年的氣候承諾，微軟甚至承諾實(shí)現(xiàn)碳負(fù)排放。但人工智能的能耗卻意味著他們目前正朝著錯(cuò)誤的方向發(fā)展。人工智能面臨的環(huán)境挑戰(zhàn)與一個(gè)在規(guī)?；^程中常常被遺忘的阻礙因素密切相關(guān)，那就是現(xiàn)實(shí)世界的物理制（八）以人工智能為先的國防領(lǐng)域競爭對手實(shí)現(xiàn)了規(guī)模擴(kuò)張，是例外嗎？自去年的報(bào)告發(fā)布以來，已經(jīng)開始有一些重大合同被授予國防領(lǐng)域的挑戰(zhàn)企業(yè)，但由于中標(biāo)數(shù)量仍然較少，現(xiàn)在就說一個(gè)新的生態(tài)系統(tǒng)正在形成為時(shí)尚早。（九）關(guān)于人工智能經(jīng)濟(jì)影響的爭論更加激烈2023年，人們就不同行業(yè)在多大程度上受到人工智能的影響展開了討論。雖然一些機(jī)構(gòu)（如國際貨幣基金組織）仍在發(fā)布相關(guān)研究成果，但相關(guān)爭論已開始轉(zhuǎn)向人工智能更廣泛的經(jīng)濟(jì)影響（十）虛假信息研究發(fā)展迅速，但有關(guān)人工智能有效性的證據(jù)依然匱乏由于今日俄羅斯電視臺與西方受眾直接溝通的能力受到限制，被發(fā)現(xiàn)通過一款名Meliorator的工具運(yùn)營著一個(gè)由1000個(gè)虛假X賬號組成的網(wǎng)絡(luò)。另外也有跡象表明，與俄羅斯政府有關(guān)聯(lián)的人員在以色列-哈馬斯沖突期間使用虛假圖片挑起爭議。但幾乎沒有證據(jù)表明這類材料被少數(shù)人以外的更多人瀏覽或相信。五、安全（一）從安全主義到加速主義：一種重大的氛圍轉(zhuǎn)變已經(jīng)發(fā)生從美國國會舉行聽證會以及為推動(dòng)（關(guān)乎人類存亡的）人工智能安全議程而進(jìn)行全球巡回宣傳的時(shí)期開始，領(lǐng)先的前沿模型企業(yè)正在加速向消費(fèi)者推廣人工智能產(chǎn)品。（二）英國創(chuàng)建了世界上首家人工智能安全研究所，美國隨在“布萊切利峰會”召開之際，英國宣布其前沿人工智能特別工作組將由人工智能安全研究所（AISI）取代，這是世界上首家人工智能安全研究所。美國、日本和加拿大也紛紛跟進(jìn)，但工作力度有限。（三）各國政府急于填補(bǔ)關(guān)鍵國家基礎(chǔ)設(shè)施中的漏洞除內(nèi)部加深對模型能力的理解外，英國也正在成為增強(qiáng)防御能力方面的主要引領(lǐng)者。通過其高級研究與發(fā)明局（ARIA投入5900萬英鎊研發(fā)一種“把關(guān)系統(tǒng)”，旨在了解并降保健和電信等關(guān)鍵領(lǐng)域人工智能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)報(bào)道，政府還計(jì)劃設(shè)立“人工智能安全研究實(shí)驗(yàn)室”，旨在匯集政府各部門關(guān)于英國對手利用人工智能進(jìn)行攻擊方面的知識。美國能源部一直在利用其內(nèi)部測試平臺來評估人工智能可能對關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和能源安全構(gòu)成的風(fēng)險(xiǎn)。國防部和國土安全部也一直專注于解決國家安全及民用目