- スタンフォード人間中心人工知能研究所（HAI）が発行するAIインデックス報告書
- 世界中のAIデータを追跡・収集し、可視化することで、研究者、政策立案者、報道関係者、一般の人々がAIを理解する助けとなるよう構成された資料
- 230ページのPDFで、生データもGoogle Driveで公開
Top Takeaways
- AIに対する民間投資が急増し、投資の集中が強まり、資金調達を受けたAI企業数は減る一方で大型投資が増加
- 2021年のAI民間投資は約100兆ウォン（$93.5b）で、2020年の2倍
- 資金調達を受けた企業は2019年が1051社、2020年が762社、2021年が746社
- 2020年には$500m（6,000億ウォン）以上の投資を受けた企業は4社だったが、2021年には15社
- 米国と中国が国家間AI協力を主導
- 地政学的緊張は高まっているものの、両国間のAI協力は2010年と比べて5倍以上に増加
- 両国の協力は、2位である英国と中国の間よりも2.7倍多い出版物を生み出している
- 言語モデルは以前よりはるかに大規模かつ高性能になったが、より偏るようにもなっている
- 大規模言語モデルはベンチマークで新記録を打ち立てている一方、訓練データの偏りもより強く反映することを示している
- 2021年に作られた2,800億パラメータのモデルは、2018年に開発された1.17億パラメータのモデルより誘発毒性（elicited toxicity）が29%増加
- システムの機能は継続的に向上しているが、性能向上に伴ってバイアスの潜在的な深刻さも増している
- あらゆる場所でAI倫理（Ethics）が議論されている
- AIの公平性と透明性に関する研究は2014年以降爆発的に増加し、関連出版物は5倍に増加
- アルゴリズムの公平性とバイアスに関する研究は、学術的な探求から幅広い応用が可能な主流の研究テーマへと移行
- AIはより安価になり、性能も向上
- 2018年以降、画像分類システムの訓練コストは63%減少し、訓練時間は94%改善
- 推薦、物体認識、言語処理といったMLPerfタスク全般で、訓練コストは低下し訓練時間は短縮する傾向にあり、AI技術の幅広い採用が進行中
- データ、データ、データ
- 最良の結果を得るため、ますます多くの追加訓練データが使われている
- この傾向により、膨大なデータセットにアクセス可能な民間セクターが有利になっている
- かつてないほど増えているAIに関するグローバルな法案
- 25か国の立法記録において、「AI」を含む法案は2016年の1件から2021年の18件へ増加
- スペイン、英国、米国は2021年にそれぞれ3件の法案を採択
- ロボットアーム（Arm）はますます低価格に
- ロボットアームの価格中央値は2017年の1台42,000ドルから2021年の22,600ドルへと、5年間で46.2%減少
- ロボット工学研究はより身近で低コストになっている
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