2024年人工智能指数报告

4月15日，全球著名人工智能学者李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2024年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）。

这份报告追踪了2023年全球人工智能的发展趋势，其总结的2023人工智能发展10大趋势是：①人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上。②产业界继续主导人工智能前沿研究。③前沿模型变得更加昂贵。④美国成为顶级人工智能模型的主要来源国。⑤严重缺乏对LLM责任的可靠和标准化评估。⑥生成式人工智能投资激增。⑦数据显示，人工智能让打工人更有生产力，工作质量更高。⑧得益于人工智能，科学进步进一步加速。⑨美国的人工智能法规数量急剧增加。⑩人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑。

特别值得提及的是《2024年人工智能指数报告》的第六章。第六章重点探讨了人工智能和计算机科学教育的趋势，重点关注谁在学习、他们在哪里学习以及这些趋势如何随着时间的推移而演变。随着人们越来越担心人工智能对教育的影响，报告调查了教师和学生对ChatGPT等新一代人工智能工具的使用情况。该分析首先根据计算研究协会的年度Taulbee调查，概述了美国和加拿大的计算机科学和人工智能教育状况，随后回顾了欧洲信息学有关欧洲计算机科学教育的数据。

《2024年人工智能指数报告》第六章指出：

1.美国和加拿大计算机科学本科毕业生数量持续增长，新增计算机科学硕士毕业生数量相对持平，博士毕业生数量小幅增长。

2.人工智能博士向产业转移的步伐持续加快。2011年，新晋人工智能博士在工业界（40.9%）和学术界（41.6%）就业的比例大致相当。然而到2022年，毕业后进入产业界工作的比例（70.7%）明显高于进入学术界工作的比例（20.0%）。这表明从大学到产业界的人才流失正在加剧。

3.学术人才从工业界到学术界的转移较少。2019年，美国和加拿大13%的新人工智能教师来自工业界，到2022年下降到7%。这一趋势表明，从产业界向学术界迁移的高水平人工智能人才在逐渐减少。

4.美国和加拿大的计算机科学教育国际化程度降低。与2021年相比，2022年毕业的国际计算机科学本科生、硕士生和博士生人数比例下降。

5.越来越多的美国高中生参加计算机科学课程，但入学问题仍然存在。2022年，共举办了201000次APCS考试。自2007年以来，参加这些考试的学生人数增加了十倍以上。然而，最近的证据表明，规模较大的高中和郊区的学生更有可能接触到计算机科学课程。

6.人工智能相关学位课程在国际上呈上升趋势。自2017年以来，与人工智能相关的学位课程数量增加了两倍，在过去五年中呈现出每年稳步增长的趋势。世界各地的大学正在开设更多的以人工智能为重点的学位课程。

7.英国和德国在欧洲信息学、CS、CE和IT毕业生产出方面处于领先地位。英国和德国是欧洲培养信息学、计算机科学、计算机工程和信息学学士、硕士和博士毕业生人数最多的国家。按人均计算，芬兰在培养学士和博士毕业生方面遥遥领先。在培养硕士毕业生方面，爱尔兰遥遥领先。