KI-Index: Stand der KI in 13 Diagrammen

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„Der Index ist eine unabhängige Initiative am Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), die vom AI Index Steering Committee geleitet wird, einer interdisziplinären Gruppe von Experten aus Wissenschaft und Industrie.

Der diesjährige Bericht behandelt den Aufstieg multimodaler Basismodelle, große Geldinvestitionen in generative KI, neue Leistungsmaßstäbe, sich ändernde globale Meinungen und neue wichtige Vorschriften.

Ein Schritt in Richtung Open-Source

Im vergangenen Jahr haben Organisationen 149 Basismodelle veröffentlicht, mehr als doppelt so viele wie im Jahr 2022. Von diesen neu veröffentlichten Modellen waren 65,7 % Open Source (d. h. sie können von jedem frei verwendet und geändert werden), verglichen mit nur 44,4 % im Jahr 2022 2022 und 33,3 % im Jahr 2021.

Balkendiagramm, das zeigt, dass geschlossene Modelle bei allen Aufgaben die offenen Modelle übertrafen

Aber auf Kosten der Leistung?

Closed-Source-Modelle übertreffen immer noch ihre Open-Source-Pendants. Bei 10 ausgewählten Benchmarks erzielten geschlossene Modelle einen durchschnittlichen Leistungsvorteil von 24,2 %, wobei die Unterschiede von nur 4,0 % bei mathematischen Aufgaben wie GSM8K bis zu 317,7 % bei Agentenaufgaben wie AgentBench reichten.

Balkendiagramm, das zeigt, dass Google über mehr Basismodelle verfügt als jedes andere Unternehmen

Größte Spieler

Die Industrie dominiert die KI, insbesondere bei der Erstellung und Veröffentlichung von Basismodellen. Im vergangenen Jahr hat Google andere Branchenteilnehmer mit der Veröffentlichung der meisten Modelle, darunter Gemini und RT-2, überholt. Tatsächlich ist Google seit 2019 mit insgesamt 40 führend bei der Veröffentlichung der meisten Basismodelle, gefolgt von OpenAI mit 20. Die Wissenschaft liegt hinter der Industrie: Im vergangenen Jahr veröffentlichte die UC Berkeley drei Modelle und Stanford zwei.

Liniendiagramm, das zeigt, dass die Industrie im Laufe des Jahrzehnts bei der Entwicklung von Grundlagenmodellen die akademische Welt und die Regierung bei weitem übertrifft

Die Branche stellt alles in den Schatten

Wenn Sie weitere überzeugende Beweise dafür benötigen, dass Unternehmens-KI derzeit der einzige Akteur im Raum ist, sollte dies der Fall sein. Im Jahr 2023 entfielen 72 % aller neuen Stiftungsmodelle auf die Industrie.

Diagramm, das die steigenden Kosten für das Training von KI-Modellen zeigt

Preise explodieren

Einer der Gründe, warum Wissenschaft und Regierung aus dem KI-Wettbewerb verdrängt wurden: der exponentielle Anstieg der Kosten für die Ausbildung dieser riesigen Modelle. Das Training von Gemini Ultra von Google kostete schätzungsweise 191 Millionen US-Dollar an Rechenleistung, während GPT-4 von OpenAI schätzungsweise 78 Millionen US-Dollar kostete. Im Vergleich dazu kostete das ursprüngliche Transformer-Modell im Jahr 2017, das die Architektur einführte, die praktisch jedem modernen LLM zugrunde liegt, rund 900 US-Dollar.

Balkendiagramm, das zeigt, dass die Vereinigten Staaten mit Abstand die größte Anzahl an Stiftungsmodellen produzieren

Welches KI-Rennen? Zumindest in Bezug auf bemerkenswerte Modelle für maschinelles Lernen übertrafen die Vereinigten Staaten im Jahr 2023 andere Länder bei weitem und entwickelten im Jahr 2023 insgesamt 61 Modelle. Seit 2019 sind die USA bei der Entwicklung der meisten bemerkenswerten Modelle durchweg führend, gefolgt von China und den USA VEREINIGTES KÖNIGREICH.

Liniendiagramm, das zeigt, dass die KI in vielen Kategorien intellektueller Aufgaben die menschliche Leistung übertroffen hat

Geh rüber, Mensch

Ab 2023 hat die KI bei vielen bedeutenden KI-Benchmarks die menschliche Leistungsfähigkeit erreicht, von der Prüfung des Leseverständnisses bis hin zum visuellen Denken. Dennoch bleibt es bei einigen Benchmarks wie der Mathematik auf Wettkampfniveau knapp zurück. Da die KI so viele Standardmaßstäbe übertroffen hat, mussten KI-Wissenschaftler neue und schwierigere Herausforderungen schaffen. Der diesjährige Index erfasste auch mehrere dieser neuen Benchmarks, darunter solche für Aufgaben in den Bereichen Codierung, fortgeschrittenes Denken und Agentenverhalten.

Balkendiagramm, das einen Rückgang der gesamten privaten Investitionen in KI, aber einen Anstieg der generativen KI-Investitionen zeigt

Private Investitionen sinken (But We See You, GenAI)

Während die privaten KI-Investitionen seit 2021 stetig zurückgegangen sind, gewinnt die generative KI an Fahrt. Im Jahr 2023 zog der Sektor 25,2 Milliarden US-Dollar an, fast das Neunfache der Investitionen von 2022 und etwa das Dreißigfache des Betrags von 2019 (nennen wir es den ChatGPT-Effekt). Generative KI machte im Jahr 2023 über ein Viertel aller KI-bezogenen Privatinvestitionen aus.

Balkendiagramm, das zeigt, dass die Vereinigten Staaten andere Länder bei privaten Investitionen in KI in den Schatten stellen

Die USA gewinnen das $$-Rennen

Und auch im Jahr 2023 dominieren die Vereinigten Staaten bei privaten KI-Investitionen. Im Jahr 2023 waren die in den USA investierten 67,2 Milliarden US-Dollar etwa 8,7-mal höher als der Investitionsbetrag im zweithöchsten Land, China, und 17,8-mal höher als der Investitionsbetrag im Vereinigten Königreich. Beim Herauszoomen sieht die Aufstellung gleich aus: Kumuliert seit 2013 liegen die Vereinigten Staaten mit 335,2 Milliarden US-Dollar an der Spitze der Investitionen, gefolgt von China mit 103,7 Milliarden US-Dollar und dem Vereinigten Königreich mit 22,3 Milliarden US-Dollar.

Infografik, die zeigt, dass 26 % der Unternehmen KI für die Contact-Center-Automatisierung und 23 % für die Personalisierung nutzen

Wo ist Corporate Adoption?

Immer mehr Unternehmen implementieren KI in einigen Bereichen ihres Geschäfts: In Umfragen gaben 55 % der Unternehmen an, dass sie im Jahr 2023 KI nutzen, gegenüber 50 % im Jahr 2022 und 20 % im Jahr 2017. Unternehmen berichten, dass sie KI zur Automatisierung von Contact Centern und zur Personalisierung von Inhalten einsetzen , und gewinnen Sie neue Kunden.

Balkendiagramm, aus dem hervorgeht, dass 57 % der Menschen glauben, dass KI in fünf Jahren die Art und Weise verändern wird, wie sie ihre Arbeit erledigen, und 36 % glauben, dass KI ihre Jobs ersetzen wird.

Jüngere und wohlhabendere Menschen sorgen sich um Arbeitsplätze

Weltweit gehen die meisten Menschen davon aus, dass KI ihre Jobs verändern wird, und mehr als ein Drittel erwartet, dass KI sie ersetzen wird. Jüngere Generationen - die Generation Z und die Millennials - erwarten im Vergleich zu älteren Generationen wie der Generation X und den Babyboomern größere Auswirkungen von KI. Konkret glauben 66 % der Generation Z im Vergleich zu 46 % der Babyboomer-Befragten, dass KI ihre aktuellen Jobs erheblich beeinflussen wird. Unterdessen gehen Personen mit höherem Einkommen, höherer Bildung und Entscheidungsbefugnissen davon aus, dass KI einen großen Einfluss auf ihre Beschäftigung haben wird.

Balkendiagramm, das die Länder zeigt, die sich in Bezug auf KI am meisten Sorgen machen; Australien mit 69 %, Großbritannien mit 65 % und Kanada mit 63 % führen die Liste an

Während sich das Commonwealth Sorgen um KI-Produkte macht

Auf die Frage, ob KI-Produkte und -Dienstleistungen Sie nervös machen, antworteten 69 % der Australier und 65 % der Briten mit „Ja. Japan ist mit 23 % am wenigsten besorgt über seine KI-Produkte.

Liniendiagramm, das den Anstieg der KI-Regulierung in den Vereinigten Staaten seit 2016 zeigt; Im Jahr 2023 wurden 25 Richtlinien verabschiedet

Regulierungskundgebungen

Immer mehr amerikanische Regulierungsbehörden erlassen Vorschriften zum Schutz der Bürger und zur Regelung der Nutzung von KI-Tools und -Daten. Beispielsweise verabschiedeten das Copyright Office und die Library of Congress Leitlinien zur Urheberrechtsregistrierung für Werke, die von KI generiertes Material enthielten, während die Securities and Exchange Commission eine Strategie für das Cybersicherheitsrisikomanagement, eine Governance und einen Plan zur Offenlegung von Vorfällen entwickelte. Die Behörden, die die meisten Vorschriften verabschiedeten, waren das Exekutivbüro des Präsidenten und das Handelsministerium. """

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