2022 AI Index Report

• Der AI Index Report wird vom Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) veröffentlicht
• Eine Ressource, die weltweite AI-Daten verfolgt, sammelt und visualisiert, um Forschenden, politischen Entscheidungsträgern, Journalist:innen und der Öffentlichkeit zu helfen, AI zu verstehen
• 230-seitiges PDF, Rohdaten werden ebenfalls über Google Drive veröffentlicht

Top Takeaways

• Die privaten Investitionen in AI sind sprunghaft angestiegen; die Investitionen konzentrieren sich stärker, sodass weniger finanzierte AI-Unternehmen mehr große Finanzierungsrunden erhalten
  • 2021 lagen die privaten AI-Investitionen bei rund 100 Billionen KRW ($93.5b), doppelt so viel wie 2020
  • Die Zahl der finanzierten Unternehmen lag 2019 bei 1051, 2020 bei 762 und 2021 bei 746
  • 2020 gab es 4 Unternehmen, die Investitionen von mehr als $500m erhielten, 2021 waren es 15
• Die USA und China führen die internationale AI-Zusammenarbeit an
  • Obwohl die geopolitischen Spannungen zunehmen, ist die AI-Zusammenarbeit zwischen diesen beiden Ländern im Vergleich zu 2010 auf mehr als das Fünffache gestiegen
  • Die Zusammenarbeit dieser beiden Länder erzeugt 2,7-mal mehr Veröffentlichungen als die zweitplatzierte Partnerschaft zwischen Großbritannien und China
• Sprachmodelle sind viel größer und leistungsfähiger geworden, aber auch voreingenommener
  • Große Sprachmodelle stellen neue Rekorde in Benchmarks auf, zeigen aber auch deutlicher die Verzerrungen ihrer Trainingsdaten
  • Ein 2021 entwickeltes Modell mit 280 Milliarden Parametern zeigte 29 % mehr ausgelöste Toxizität (elicited toxicity) als ein 2018 entwickeltes Modell mit 117 Millionen Parametern
  • Systeme werden immer leistungsfähiger, doch mit wachsender Leistungsfähigkeit nimmt auch die potenzielle Schwere von Bias zu
• AI-Ethik ist überall ein Thema
  • Die Forschung zu Fairness und Transparenz in AI ist seit 2014 explosionsartig gewachsen; die Zahl der entsprechenden Veröffentlichungen hat sich verfünffacht
  • Forschung zu algorithmischer Fairness und Bias war einst ein akademisches Anliegen und ist inzwischen zu einem Mainstream-Forschungsthema mit breiter praktischer Anwendbarkeit geworden
• AI wird günstiger und leistungsfähiger
  • Seit 2018 sind die Trainingskosten für Bildklassifizierungssysteme um 63 % gesunken, und die Trainingszeit hat sich um 94 % verbessert
  • Über MLPerf-Aufgaben wie Empfehlungen, Objekterkennung und Sprachverarbeitung hinweg sinken die Trainingskosten und die Trainingszeiten werden kürzer, wodurch AI-Technologien breit eingeführt werden
• Daten, Daten, Daten
  • Um die besten Ergebnisse zu erzielen, werden immer größere zusätzliche Trainingsdatensätze verwendet
  • Dieser Trend begünstigt den privaten Sektor, der Zugang zu sehr großen Datensätzen hat
• Weltweit gibt es mehr AI-bezogene Gesetze als je zuvor
  • In den Gesetzgebungsunterlagen von 25 Ländern stieg die Zahl der Gesetze mit dem Begriff "AI" von 1 im Jahr 2016 auf 18 im Jahr 2021
  • Spanien, Großbritannien und die USA verabschiedeten 2021 jeweils 3 Gesetze
• Robotikarme werden immer günstiger
  • Der Medianpreis eines Roboterarms sank in fünf Jahren um 46,2 %, von 42.000 Dollar pro Einheit im Jahr 2017 auf 22.600 Dollar im Jahr 2021
  • Robotikforschung wird zugänglicher und erschwinglicher