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QueerinAI2020成員調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大約有一半的受訪者經(jīng)歷過騷擾或歧視，遇到過圍繞包容性的問題。
學(xué)術(shù)研究人員在范圍內(nèi)發(fā)表的論文總數(shù)多。但在美國，企業(yè)研究排名第二，而政府研究在歐洲和中國排名第二。
從2004年到2019年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(16人)、佐治亞理工學(xué)院(14人)和華盛頓大學(xué)(12人)流失到工業(yè)界的教員人數(shù)多。
報告中專門介紹技術(shù)挑戰(zhàn)進展的部分突出了計算機視覺系統(tǒng)和語言模型的進展，以及用于藥物發(fā)現(xiàn)或有效化學(xué)和分子合成等任務(wù)的人工智能。
人工智能指數(shù)報告顯示了可用于監(jiān)控的AI系統(tǒng)的進展，比如物體檢測系統(tǒng)YOLO。VoxCeleb也取得了相當(dāng)大的進展，它衡量了從包含6000人的數(shù)據(jù)集中識別聲音的能力。AI指數(shù)圖表顯示，2017年平等錯誤率約為8%，到2020年下降到1%以下。
“這個指標(biāo)告訴我們，人工智能系統(tǒng)的平等錯誤率已經(jīng)從8%下降到了0.5%左右，這告訴你，這種能力將在范圍內(nèi)悄然部署。”Clark說。
一個技術(shù)進步專家小組將AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)如何折疊的能力和GPT-3作為2020年受關(guān)注的兩個AI系統(tǒng)。雖然AIIndex承認(rèn)GPT-3取得的學(xué)習(xí)成果很少，但它引用了前EthicalAI團隊聯(lián)合負(fù)責(zé)人TimnitGebru等人的一篇論文，對大型語言模型及其延續(xù)偏見的能力進行了批判。它還提到了OpenAI和斯坦福大學(xué)上個月發(fā)表的一篇論文，認(rèn)為需要在為時已晚之前解決大型語言模型的社會影響。在2019年接受VentureBeat采訪時，AIIndex創(chuàng)始人YoavShoham對根據(jù)有限任務(wù)的表現(xiàn)來判斷語言模型的價值表示懷疑。
VentureBeat對指數(shù)中提到的這兩篇研究報告進行了廣泛的報道。VentureBeat報道過的其他被引用的報告還包括麥肯錫的《人工智能現(xiàn)狀》報告，該報告發(fā)現(xiàn)，在應(yīng)對部署人工智能的相關(guān)風(fēng)險方面，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進展甚微。另一份報告則對深度學(xué)習(xí)時代人工智能的去民主化提出了警告，共同作者表示，這可能會使不平等現(xiàn)象長期存在。
人工智能指數(shù)報告包括呼吁在計算機視覺、倫理學(xué)和NLP領(lǐng)域進行更多的基準(zhǔn)和測試。正如GLUE和SuperGLUE等基準(zhǔn)所證明的那樣，Clark說：“我們正在用完測試，因為我們可以建立它們的速度。”創(chuàng)建新的基準(zhǔn)和測試也是一個機會，使衡量標(biāo)準(zhǔn)能夠反映人們的價值觀，并衡量解決宏大挑戰(zhàn)的進展，如砍伐森林。
“我認(rèn)為在一個空間中獲得整體問責(zé)制的方法之一是擁有相同的測試，你將所有的東西都與之相對應(yīng)，或者是同一套測試。而在我們擁有這一點之前，談?wù)撨@些系統(tǒng)中的偏見和其他道德問題將是非常模糊的，我認(rèn)為這只會阻礙我們作為一個社區(qū)，同時也讓那些想要假裝這些問題不存在的人更容易繼續(xù)假裝他們不存在或不提這些問題，”他說。
前幾年，人工智能指數(shù)擴大了范圍，納入了arXiv監(jiān)測器等工具，用于搜索預(yù)印本論文。AI指數(shù)的活力工具，提供國家AI計劃之間的比較，現(xiàn)在適用于23個類別的26個國家。
今年，報告刪除了與自動駕駛汽車進展相關(guān)的數(shù)據(jù)，而Clark表示，由于缺乏數(shù)據(jù)，報告中并沒有包括完全自主武器的信息。
(原標(biāo)題：年度指數(shù)報告發(fā)現(xiàn)人工智能正在“產(chǎn)業(yè)化” 但需要更好的指標(biāo)和測試)
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