- 스탠포드 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 발행하는 AI 지수 보고서
- 전세계의 AI 데이터를 추적,수집해서 시각화하여 연구자,정책 입안자,언론인,대중들이 AI를 이해하는데 도움이 되도록 구성한 자료
- 230p PDF, Raw 데이터도 구글드라이브로 공개
Top Takeaways
- AI에 대한 민간 투자가 급증, 투자 집중이 강화되어 펀딩받은 AI회사의 수는 줄어들고 큰 투자가 많아짐
- 2021년 AI민간투자는 약 100조원($93.5b)으로 2020년의 두배
- 펀딩받은 회사는 2019년 1051개, 2020년 762개, 2021년 746개
- 2020년엔 $500m(6천억원) 이상 투자 받은 회사가 4개였지만, 2021년엔 15개
- 미국과 중국이 국가간 AI 협력을 주도
- 지정학적 긴장은 커지고 있지만, 두 국가간 AI 협력은 2010년에 비해서 5배 이상 많아짐
- 두 국가의 협력은 2등인 영국와 중국 사이보다 2.7배나 많은 출판물을 만들어냄
- 언어 모델이 예전보다 훨씬 더 커지고 유능해졌지만, 더 편향되고 있음
- 큰 언어 모델들이 벤치마크에서 새로운 기록을 세우고 있지만, 또한 훈련데이터의 편향이 더 잘 반영된다는 것도 보여줌
- 2021년에 만들어진 2800억개의 매개변수 모델은 2018년에 개발된 1.17억개의 매개변수 모델보다 유발 독성(elicited toxicity)이 29% 증가
- 시스템은 점점 기능이 향상되고 있지만, 기능이 증가하면서 편향(Bias)의 잠재적 심각성도 증가
- 모든 곳에서 AI 윤리(Ethics)가 거론됨
- AI의 공정성과 투명성에 대한 연구가 2014년 이후 폭발적으로 증가해서 관련 출판물이 5배 증가
- 알고리듬의 공정성과 편향에 대한 연구는 학문적 추구였다가 광범위한 적용이 가능한 주류 연구 주제가 됨
- AI가 더 저렴해지고 성능이 향상됨
- 2018년 부터, 이미지 분류시스템의 훈련 비용은 63% 감소하고, 훈련 시간은 94% 향상
- 추천, 객체 인식 및, 언어 처리 같은 MLPerf 작업 전반에 걸쳐서 훈련비용은 낮아지고 훈련시간은 빨라지는 경향으로 AI 기술이 광범위하게 채택 되는 중
- 데이터, 데이터, 데이터
- 최고의 결과를 내기위해 점점 더 많은 추가 훈련 데이터를 사용
- 이런 경향 때문에 방대한 데이터 세트에 접근 가능한 민간 섹터를 선호함
- 그 어느때보다도 많아진 AI에 대한 글로벌 법안
- 25개국 입법 기록에서 "AI"가 포함된 법안이 2016년 1건에서 2021년 18건으로 늘어남
- 스페인,영국,미국은 2021년에 각각 3개의 법안을 채택
- 로봇팔(Arm)이 점점 더 저렴해 지는 중
- 로봇팔의 가격 중간값이 2017년 한개당 42,000달러에서 2021년 22,600 달러로 5년간 46.2% 감소
- 로봇 공학 연구가 더 접근하기 쉽고 저렴해짐