作者 Nathan Benaich 和 Ian Hogarth 从 Research、Industry、Politics、Safety 等四个方面，对2022年的发展做了汇总梳理，并对新一年的发展进行了预测，完整报告 114 页。
大厂实验室“闭关锁国”，但是新的独立研究实验室正在迅速开源。虽然 AI 研究呈现集中趋势，但计算与访问成本的降低催生了走在研究最前沿的小型实验室（如 Stability.AI 和 Midjourney）。
人工智能研究越来越关注安全领域。安全研究人员在大型 AI 实验室的安全研究人员，由去年的不到100人增长为300人，这也有望提升安全学者的认可度。
中美人工智能研究差距继续扩大。自2010年以来，中国机构发表的论文数量是美国机构的4.5倍，明显超过美国、印度、英国和德国的总和。
人工智能驱动的科学研究继续取得突破，但数据泄漏等重大方法错误需要进一步调查，否则会导致 AI 危机的日益严重。
作者也对未来12月的技术发展做了预测，包含知名实验室的动向、技术突破与商业机会。
Research方面：DeepMind 训练的多模态 RL 模型参数将达到 10B（比 Gato 大一个数量级）；SOTA LM 的训练数据点将比 Chinchilla 多出 10 倍，以证明数据集和参数的扩展性；AI 初创公司（如OpenAI）与内容平台（如Reddit）进行合作，在其内容语料库上进行训练。
Industry方面：音频生成工具将吸引了超过10万名开发者；NVIDIA 将与 AGI 公司进行战略合作，GAFAM 向 AGI/AI 公司投资1亿美元以上；半导体初创公司始终难以撼动英伟达主导地位，一家备受瞩目的初创公司被关闭或以低于其最近估值的50%被收购。
Safety方面：超过1亿美元的资金投入到专门的人工智能安全机构。
内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除
评论
沙发等你来抢