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スタンフォード大学がAI Index 2022年次報告書を公表

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原文(投稿日:2022/04/12)へのリンク

スタンフォード大学の人間中心人工知能研究所(HAI)は、2022年のAI Index年次報告書を発表した。このレポートでは、技術的成果の進歩、民間投資の急増、倫理的問題への関心の高まりなど、AIのトップトレンドが明らかになっている。

今年は、AI Indexレポートの第5版になる。政府、産業界、学界が協力して学際的なチームによって編集された。レポートには5つの章があり、編集者は次のようないくつかの重要なポイントをIndexから抽出した。2021年のAI 2021への世界的な民間投資は合計で約935億ドルで、2020年以降2倍以上になった。米国と中国は、国を超えた研究コラボレーションの数が最も多い。また、2021年に出願されたAI特許の数は2015年の30倍になる。レポートとともに、HAIは23のAI関連指標で29か国を比較するGlobal AI Vibrancy Toolを更新した。HAIによると、AI Indexの目標は次のとおりである。

政策立案者、研究者、幹部、ジャーナリスト、一般の人々に対して、偏りなく厳密に精査され、グローバルに調達されたデータを提供して、AIの複雑な分野に関してより完全で詳細な理解を深めることです。このレポートが、AIに関するデータと分析の世界で最も信頼でき権威ある情報源となることを目指しています。

レポートは5つの章で構成されている。それは、研究開発、技術的パフォーマンス、技術的なAI倫理、経済と教育、AIポリシーとガバナンスである。これらの章は、公開されているデータに基づいており、数十のチャートを含んでいる。最初の章では、ジャーナル記事、会議論文、特許など、AI研究開発のトレンドを検証している。この章では、AIとディープラーニングソフトウェアパッケージの人気も追跡しており、TensorFlowは大差でリーダーであり続けている。第2章では、AIと機械学習のさまざまなサブ領域の進捗状況を調査している。その調査では、ベンチマークのパフォーマンスと、ロボット工学、コンピュータービジョン、自然言語処理(NLP)などの分野にわたる課題に挑戦するコンペを追跡している。レポートではまた、ベースラインモデルのトレーニングコストが分析されている。そこで、2017年以降、ImageNetコンピュータービジョンモデルのトレーニングが「223分の1」に減少したことが示されている。

第3章「技術的なAI倫理」では、より公正なAIモデルの開発において進捗状況を測定するための取り組みが調査されている。レポートでは、大規模な言語モデルについてはNLPベンチマークでのパフォーマンスが向上し続けているが、「毒性の誘発」も増加する傾向があると述べられている。この分野の研究は拡大しており、AI業界の研究者は2021年の倫理会議で、2020年と比較して71%多くの発行物を提供している。第4章では、どのようにAIが経済と教育を形作っているかを調査し、民間企業の投資と人的資本を追跡している。博士号を取得した「コンピューター科学の学生の5人に1人」はAIまたはMLを専攻している。最後の章では、AIを規制・管理する政府の取り組みについて検討している。レポートによると、25か国の調査で、AIに言及する法案の数は「2016年のわずか1つから2021年には18に増えた」とされている。

何人かのユーザが、IndexのTwitterアカウントからの、このレポートを発表するツイートに反応した。ほとんどの人がこの取り組みを賞賛し、明確にわかったことに対して注意を向けるよう呼びかけた。ヘルシンキ大学のAI教授であるTeemu Roos氏は、次のように書いている

私の目を引いたのは、いくつかの曲線が昨年から下向きになっていることでした(特に会議)。AIの冬がやって来る兆候でしょうか。それとも、ハイプ(過剰な期待)を超えて成熟し、他のすべてのものに「AI」というラベルを付けることはないでしょうか。

完全なレポートは、AI IndexのWebサイトからダウンロードできる。このレポートの未加工データと高解像度画像は、Googleドライブで公開されている。このレポートは、Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 Internationalライセンスの下で利用を許諾される。

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David Pine 2019年11月7日 午後7時48分

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