AI에 대한 뉴스를 읽으면 상충되는 메시지에 충격을받을 수 있습니다. AI는 호황을 누리고 있습니다. AI는 거품입니다. AI의 현재 기술과 아키텍처는 획기적인 혁신을 계속 생성 할 것입니다. AI는 지속 불가능한 길을 가고 있으며 급진적 인 새로운 아이디어가 필요합니다. AI는 당신의 일을 할 것입니다. AI는 주로 가족 사진을 Studio Ghibli 스타일 애니메이션 이미지.
혼란을 뚫는 것은입니다 2025 당신은 색인이 있습니다 스탠포드 대학교에서 인간 중심 인공 지능 연구소. 400 개 이상의 페이지 보고서에는 R & D, 기술 성과, 책임있는 AI, 경제적 영향, 과학 및 의학, 정책, 교육 및 여론의 주제에 대한 그래프 및 데이터가 제작되었습니다. 처럼 IEEE 스펙트럼 매년 (우리의 보험을 참조하십시오 2021,,, 2022,,, 2023그리고 2024), 우리는 모든 것을 읽고 지금 AI의 실제 이야기를 전하는 그래프를 뽑았습니다.
1. 미국 기업들은 앞서 나갔다
AI 레이스에서 어느 국가가“앞서 있는지”측정하는 여러 가지 방법이 있지만 (저널 기사, 인용 된 저널 기사, 특허 수여 등) 하나의 간단한 지표는 누가 중요한 모델을 내놓는가입니다. Research Institute Epoch AI에는 a가 있습니다 데이터 베이스 1950 년부터 현재까지 확장되는 영향력 있고 중요한 AI 모델은 AI 지수 가이 차트에 표시된 정보를 그렸습니다.
작년에는 40 개의 주목할만한 모델이 미국에서 왔으며 중국에는 15 명, 유럽은 3 명 (우연히 프랑스에서)을 보유하고있었습니다. 여기에 표시되지 않은 또 다른 차트는 거의 모든 2024 모델이 학계 나 정부가 아닌 산업에서 나왔음을 나타냅니다. 주목할만한 감소에 관해서 2023 년부터 출시 된 모델 2024,이 지수는 그것이 예정일 수 있음을 시사합니다 기술의 복잡성 증가와 끊임없이 교육 비용.
2. 훈련 비용에 대해 말하면 …
Yowee,하지만 비싸다! AI 지수에는 정확한 데이터가 없습니다. 많은 주요 AI 회사는 교육 실행에 대한 정보를 공개하지 않았기 때문입니다. 그러나 연구원들은 Epoch AI와 제휴하여 훈련 기간, 하드웨어 유형 및 수량 등에 대한 세부 사항을 기반으로 적어도 일부 모델의 비용을 추정했습니다. 비용을 추정 할 수 있었던 가장 비싼 모델은 Google의 Gemini 1.0 Ultra였으며 약 1 억 9,200 만 달러의 숨막히는 비용이 있습니다. 교육 비용의 일반적인 규모는 보고서의 다른 결과와 일치합니다. 모델은 매개 변수 수, 교육 시간 및 교육 데이터의 양이 계속 확대되고 있습니다.
이 차트에는 포함되지 않은 것은 중국 신생 기업입니다 Deepseek1 월에 단지 6 백만 달러에 대한 경쟁적인 대형 언어 모델을 훈련한다는 주장으로 금융 시장을 흔들 었습니다. 일부 업계 전문가들은 이의를 제기했습니다. AI 인덱스 운영위원회 공동 이사 Yolanda Gil 말한다 IEEE 스펙트럼 그녀는 “매우 인상적인”Deepseek을 발견하고 컴퓨터 과학의 역사는보다 우아한 솔루션을 제공하는 초기 비효율적 인 기술의 예와 함께 촉발된다고 지적합니다. “나는 어느 시점에서 더 효율적인 LLM 버전이있을 것이라고 생각한 유일한 사람은 아닙니다.”라고 그녀는 말합니다. “우리는 단지 누가 그것을 건설 할 것인지 몰랐습니다.”
3. 그러나 AI 사용 비용은 감소하고 있습니다.
점점 증가하는 교육 비용 (대부분) AI 모델은 보고서가 강조하는 몇 가지 긍정적 인 추세를 가릴 위험이 있습니다. 하드웨어 비용이 하락하고 하드웨어 성능이 상승하며 에너지 효율이 높아집니다. 그것은 내가 의미합니다NTERENSE 비용 또는 훈련 된 모델 쿼리 비용이 급격히 떨어지고 있습니다. 로그 척도에있는이 차트는 다음과 같은 추세를 보여줍니다. 달러당 AI 성과. 이 보고서는 블루 라인이 백만 달러당 $ 20에서 백만 마리의 토큰 당 $ 0.07의 하락을 나타냅니다. 핑크 라인은 1 년 이내에 $ 15에서 $ 0.12로 떨어지는 것을 보여줍니다.
4. AI의 대규모 탄소 발자국
에너지 효율은 긍정적 인 추세이지만, 부정적인 경향으로 되돌아 보자. 효율성의 이익에도 불구하고 전반적인 전력 소비가 증가하므로 AI 붐의 중심에있는 데이터 센터에는 막대한 탄소 발자국이 있음을 의미합니다. AI 지수는 훈련 하드웨어, 클라우드 제공 업체 및 위치와 같은 요소를 기반으로 Select AI 모델의 탄소 배출량을 추정하여 프론티어 AI 모델 훈련으로 인한 탄소 배출량은 시간이 지남에 따라 꾸준히 증가했습니다.
이 차트에 포함 된 최악의 범죄자 인 Meta ‘s Llama 3.1은 약 8,930 톤의 공동으로 추정되었습니다.2 방출 된 것은 미국의 1 년 동안 살고있는 약 496 명의 미국인의 동등한 것입니다. 그 대규모 환경 영향은 AI 회사가 왜 핵 수용 신뢰할 수있는 탄소가없는 전력 공급원으로.
5. 성능 갭이 좁아집니다
미국은 여전히 주목할만한 모델의 수량에 대한 명령을받을 수 있지만 중국 모델은 품질을 따라 잡고 있습니다. 이 차트는 챗봇 벤치 마크의 좁은 성능 간격을 보여줍니다. 2024 년 1 월, 미국 최고의 모델은 최고의 중국 모델보다 9.26 %를 능가했습니다. 2025 년 2 월 까지이 격차는 단지 1.70 %로 좁아졌습니다. 이 보고서는 추론, 수학 및 코딩과 관련된 다른 벤치 마크에서 유사한 결과를 발견했습니다.
6. 인류의 마지막 시험
올해의 보고서는 AI 시스템의 기능을 측정하는 데 사용하는 많은 벤치 마크가 “포화”라는 사실을 강조합니다. AI 시스템은 더 이상 유용하지 않은 벤치 마크에서 높은 점수를 얻습니다. 그것은 일반적인 지식, 이미지, 수학, 코딩 등에 대한 많은 영역에서 발생했습니다. 길은 벤치 마크가 무의미해진 후 벤치 마크로 놀라움을 보았다고 말했다. “나는 계속 생각합니다 [performance] 그녀는 진전을 이루기 위해 새로운 기술이나 근본적으로 다른 아키텍처가 필요한 지점에 도달 할 것이라고 말했다.“그러나 그렇지 않았다”고 말했다.
이러한 상황에 비추어, 결정된 연구원들은 AI 시스템에 도전 할 수있는 새로운 벤치 마크를 만들고있다. 그 중 하나입니다 인류의 마지막 시험전 세계 500 개 기관에서 온 주제 전문가가 기여한 매우 어려운 질문으로 구성됩니다. 지금까지 최고의 AI 시스템조차도 여전히 어렵습니다. Openai의 추론 모델 O1은 지금까지 8.8 %의 정답으로 최고 점수를 받았습니다. 우리는 그것이 얼마나 오래 지속되는지 볼 것입니다.
7. 데이터 커먼즈에 대한 위협
오늘날의 생성 AI 시스템은 인터넷에서 긁힌 막대한 양의 데이터에 대한 교육을 통해 스마트를 얻습니다. AI 회사가 모델에 공급할 수있는 데이터의 제한을 계속 추진함에 따라 사람들은 “피크 데이터”에 대해 걱정하기 시작했으며, 우리가 물건이 부족할 때 우리가 부족할 때. 한 가지 문제는 웹 사이트가 있다는 것입니다 점점 더 제한되는 봇 사이트를 크롤링하고 데이터를 긁어내는 것부터 (아마도 AI 회사가 웹 사이트 데이터에서 이익을 얻는 동시에 비즈니스 모델을 멸망시키고 있다는 우려로 인해). 웹 사이트는 이러한 제한 사항을 기계 읽기 가능한 robots.txt 파일에 표시합니다.
이 차트는 상단 웹 도메인의 데이터의 48 %가 이제 완전히 제한되어 있음을 보여줍니다. 그러나 Gil은 AI 내의 새로운 접근 방식이 거대한 데이터 세트에 대한 의존성을 끝낼 수 있다고 말합니다. “나는 어느 시점에서 데이터의 양이 중요하지 않을 것으로 기대합니다.”라고 그녀는 말합니다.
8. 여기 회사 자금이 온다
기업 세계는 지난 5 년간 AI 자금을위한 Spigot을 켰습니다. 그리고 2024 년의 전반적인 글로벌 투자는 2021 년의 멍청한 높이와 일치하지 않았지만 민간 투자는 결코 더 높아지지 않았다는 것은 주목할 만하다. 2024 년에 1,500 억 달러의 민간 투자 중, 지수의 또 다른 차트 (여기에 표시되지 않음)는 약 330 억 달러가 Generative AI에 대한 투자에 갔다는 것을 나타냅니다.
9. 그 큰 로이를 기다리고 있습니다
아마도 기업은 큰 투자 수익을 기대하기 때문에 AI에 투자하고 있습니다. 이것은 사람들이 AI의 변형 적 특성과 전례없는 생산성 이익에 대해 숨을 쉬지 않는 톤으로 이야기하는 부분입니다. 그러나 기업은 아직 상당한 저축이나 상당한 새로운 이익을 초래하는 변화를 보지 못했다고 말하는 것은 공평합니다. 이 차트는 McKinsey 설문 조사에서 얻은 데이터를 보유한이 차트에 따르면 비용 절감을보고 한 회사 중 대부분은 10 % 미만의 비용을 절약했습니다. AI로 인해 매출이 증가한 회사 중 대부분은 5 % 미만의 이익을보고했습니다. 그 큰 보상은 여전히 다가오고 있으며, 투자 수치는 많은 기업들이 그것을 베팅하고 있다고 제안합니다. 아직 여기에 없습니다.
10. AI 박사가 곧 뵙겠습니다
과학 및 의학을위한 AI는 AI 붐 내에서 미니 붐입니다. 이 보고서에는 재료 과학, 일기 예보 및 양자 컴퓨팅과 같은 분야의 연구원을 돕기 위해 출시 된 다양한 새로운 기초 모델이 나와 있습니다. 많은 회사들이 AI의 예측 및 생성력을 수익성있는 약물 발견. 그리고 OpenAi의 O1 추론 모델은 최근 MEDQA라는 벤치 마크에서 96 %를 기록했습니다..
그러나 전반적으로, 이것은 인간이 여전히 기술을 사용하는 방법을 잘 파악하지 못했기 때문에 아직 실제 영향으로 아직 상당한 실제 영향으로 전환되지 않은 광대 한 잠재력의 또 다른 영역처럼 보입니다. 이 차트는 전형적인 자원 외에도 GPT-4를 사용하는 경우 의사가 더 정확한 진단을할지 여부를 테스트 한 2024 년 연구 결과를 보여줍니다. 그들은하지 않았고, 더 빨리 만들지 않았습니다. 한편, GPT-4 자체는 인간 -AI 팀과 인간 모두보다 성능이 우수했습니다.
11. 미국 정책 조치는 미국으로 이동한다
미국 에서이 차트는 의회 홀에 AI에 대한 많은 이야기가 있었으며 거의 행동이 거의 없음을 보여줍니다. 이 보고서는 미국의 행동이 주 차원으로 바뀌 었다고 지적했다. 주정부 차원으로 바뀌었고, 2024 년에 131 개의 법안이 법으로 통과되었다. 그 주 법안의 56 개, 선거에서의 사용을 금지하거나 확산을 위해 금지했다. 비 연속적 인 친밀한 이미지.
미국 외에도 유럽은 통과했습니다 문서가 있습니다이는 위험이 높은 것으로 간주되는 AI 시스템을 만드는 회사에 새로운 의무를 부여합니다. 그러나 큰 글로벌 트렌드는 AI가 세계에서해야 할 역할에 대해 휩쓸고 구속력이없는 선언을하기 위해 함께 모여 왔습니다. 그래서 주변에 많은 이야기가 있습니다.
12. 인간은 낙관론자입니다
재고 사진 작가, 마케팅 관리자 또는 트럭 운전사이든, AI가 귀하의 업무를 수행할지 여부에 대한 공개 담론이 많이있었습니다. 그러나 최근 AI에 대한 태도에 대한 글로벌 조사에서 대다수의 사람들은 AI의 위협을 느끼지 않았습니다. 32 개국의 응답자 중 60 %가 AI가 업무를 수행하는 방식을 바꿀 것이라고 생각하지만 36 % 만 교체 될 것으로 예상됩니다. Gil은“이 설문 조사 결과에 정말 놀랐습니다. ” ‘AI는 내 직업을 바꿀 것이지만 여전히 가치를 가져올 것입니다.’라고 생각하는 것은 매우 힘이 있습니다.”AI 직원의 열렬한 팀을 관리함으로써 우리 모두가 가치를 가져 오는지 알아보십시오.
