①我們生活在一個「人工智能」的時代

如圖所示，人工智能的研究正在蓬勃發展：在2019年，全球發表了超過12萬篇的AI論文。在2000年至2019年之間，人工智能的論文占所有同行評審論文的比例從0.8％上升到了2019年的3.8％。

②中國取得論文引用次數最多的獎項

中國的研究人員在過去發表的關于人工智能的研究論文最多，在2017年就處于領先地位。截至2020年，中國學者的論文被外國學者引用的數量也是最多的。

人工智能指數指導委員會的聯合主任杰克·克拉克（Jack Clark）認為該獎項對中國來說是“學術成就的指標”，同時也反映了不同國家/地區的人工智能生態系統正在不斷更新。

因為中國有明確的人工智能刊物發表的政策，政府機構在學術研究中扮演著很重要的角色，然而美國重大的研發活動主要會發生在一些大公司內部。

③更快的訓練速度=更好的人工智能技術

該數據來自MLPerf，主要是對機器學習的性能進行客觀的排名。

在2018年，機器花了6分鐘20秒訓練出最好的系統，我們認為是相對比較厲害的水平了。但是在2020年機器通過專門的加速器芯片，只花了47秒就實現了這一非凡的進步。

④AI無法識別飲用咖啡的活動

在過去的幾年中，人工智能已經非常擅長靜態圖像的識別。計算機視覺的下一個前沿領域將會是對視頻的識別。研究人員正在構建可以識別視頻片段的系統，因為如果將這種識別系統運用于現實世界中（比如自動駕駛汽車，監控攝像頭等），它將大有用處。

在對人類200種日常生活的調查中，圖表顯示人工智能系統在識別咖啡飲用這一活動時是最困難的。這似乎是一個很嚴重的問題，因為喝咖啡是一項非常基本的活動，所以今后需要在這個領域需要更多的研究。

⑤自然語言處理發展很快，但還需要更嚴格的測試

自然語言處理（NLP）隨著計算機視覺的發展而迅速發展。衡量NLP系統的性能也變得很棘手，所以我們需要對NLP做更多更嚴密的測試。

⑥引人深思的警告

用于語音識別和文本生成等任務的語言模型已經非常健全，但是許多人對此都帶有嚴重的偏見和問題。

此處的示例顯示了一些領先公司的語音識別程序中的錯誤率。研究人員測試其系統的性能時，很少測試其系統的有害偏差。

⑦全球化的AI就業市場

linkedIn的數據顯示，從2016年到2020年，巴西、印度、加拿大、新加坡和南非的AI招聘人數增長最快。但這并不意味著這些國家的絕對就業人數最多（美國和中國繼續保持領先地位），linkedIn發現，即使在2020年突發的新冠疫情也沒有影響AI行業的招聘。

值得注意的是，印度和中國中都只有較小比例的人在linkedIn上填寫了個人資料，因此這些國家的數據可能不具有絕對的代表性。

⑧資金繼續大量涌入

根據圖表可以看出2020年，全球企業對AI的投資猛增至近680億美元，比前一年增長了40％。

⑨初創浪潮有所衰退

創業企業私人投資仍在同比增長，但是增速較慢。

該圖顯示，對于AI初創公司的私人投資越來越少。盡管新冠疫情可能影響了初創企業的活動，但其實初創企業從2018年就開始下降，一直到現在都一直是下降的趨勢。所以這似乎是一個行業日趨成熟的信號。

⑩COVID的影響

另一方面，雖然AI行業在很大程度上不受新冠疫情的影響，但該圖顯示2020年的私人投資向其他某些領域出現傾斜，這些領域在應對COVID-19的進程中發揮了重要作用。

比如說對于制藥業相關公司的投資熱潮最為明顯，教育行業和游戲行業的投資也出現了增長，這可能是因為學生和成年人在去年花了很多錢買計算機。

?風險與挑戰

在電信、金融服務和汽車等行業中，很多公司正在穩步增加對AI工具的運用。但是大多數公司都不知道或不擔心這種新技術帶來的風險。

與AI有關的倫理道德問題（例如隱私和公平性）是當今AI研究中最熱門的話題之一，但很顯然很多企業都還沒有意識到。

?AI博士的待遇也不容樂觀

雖然大學里面增加了很多與人工智能相關的課程，也增加了終身制教職人員的數量，但是學術界仍然沒有為畢業的AI博士提供更多的任職機會。

該圖表代表北美的博士畢業生中絕大多數正在企業工作，而不是學術機構。

?倫理道德層面存在的問題

一般的公司可能不太關心人工智能層面的倫理道德問題，相反研究人員越來越在意。

圖表顯示了在一些AI會議上，有關與道德相關的論文越來愈多，這是令人鼓舞的。但是在人工智能行業中對于倫理偏見有關的定量測試才剛剛開始出現，今后有望成為AI科學領域新的組成部分。

?多樣性的問題 （第一部分）

在AI系統中解決偏見和歧視的一種方法就是保證工作環境的多樣性。報告指出，在學術界和工業界，從事人工智能方面工作者“仍然主要是男性，人員構成缺乏多樣性”。

該圖根據計算機研究協會的年度調查數據顯示在北美AI博士畢業生中，女性僅占約20％。

?多樣性的問題 （第二部分）

該報告還講述了關于種族/民族認同的問題。很少有公司會針對女孩和代表性不足的少數族裔制定優秀者STEM計劃，這也是今后值得關注和改善的。

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