人工智能的进步以及职业机会似乎喜忧参半。 几乎每个行业对 AI 相关专业技能的需求都在增加——但在整体招聘情况中仍然只占相对较小的一部分。 虽然许多有趣的用例正在以令人印象深刻的速度向前发展，但同比改进的速度正在放缓。
这些是斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 发布的最新 AI 指数中的许多要点，该指数发布的数据显示，与 AI 相关的职位发布数量平均从 2021 年的 1.7% 增加到 1.9% 2024 年的百分比。
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虽然这仍然只是职位发布的一小部分，但需要更多有才华的专业人员的可能性和用例正在不断增加。 此外，该报告的作者补充说，虽然人工智能继续在实施中发布最先进的结果，但许多基准的同比改进“仍然微不足道”。
报告中提供的信息涵盖了到 2024 年的发展，因此尚未感受到生成 AI 模型的影响，尤其是 11 月发布的 ChatGPT。 “2024 年发布了 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等文本转图像模型，[Meta 的] Make-A-Video 等文本转视频系统，以及 ChatGPT 等聊天机器人，”该研究的作者表示。 “不过，这些系统可能容易产生幻觉，自信地输出不连贯或不真实的反应，使得关键应用很难依赖它们。” 此外，他们指出，语言模型“继续提高他们的生成能力，但新的研究表明他们仍在努力应对复杂的规划任务。”
然而，人工智能的影响正在以许多其他方式被感受到和记录。 最有可能嵌入企业的 AI 功能包括机器人过程自动化 (39%)、计算机视觉 (34%)、自然语言文本理解 (33%) 和虚拟代理 (33%)。 2024 年最常采用的 AI 用例是服务运营优化 (24%)，其次是创建新的基于 AI 的产品 (20%)、客户细分 (19%)、客户服务分析 (19%) 和新的 基于 AI 的产品增强 (19%)。
在扩大人工智能系统的能力方面也取得了进展，从狭窄的任务到更广泛的任务。 “传统上，人工智能在狭窄的任务中一直很强大，但它一直无法轻松地跨多个领域进行推广，”该报告的作者表示。 “例如，许多图像分类器擅长对图像进行分类，但无法理解书面文本。2024 年推出了几种模型，例如微软的 BEiT-3 和谷歌的 PaLI，它们发布了最先进的技术 各种视觉和语言基准的结果。”
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开源 AI 软件项目也在向前发展——现在有超过 100 万的三分之一被记录在案。 报告指出，自 2011 年以来，与人工智能相关的 GitHub 项目总数稳步增长，从 2011 年的 1,536 个增长到 2024 年的 347,934 个。 2024 年 GitHub AI 项目的最大部分是由印度的软件开发人员贡献的 (24%)，其次是欧盟和英国 (17%)，然后是美国 (14%)。 该研究的作者指出，自 2016 年以来，源自美国的 GitHub AI 项目的份额一直在稳步下降。
此外，GitHub 的 Copilot（一种文本到代码的人工智能系统）等人工智能工具“正在切实帮助员工”，该报告的作者引用了 GitHub 调查的结果，该调查显示 88% 的受访者在使用时感觉工作效率更高 74% 的人认为他们能够专注于更令人满意的工作。
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图像识别率正在慢慢接近 100%，该研究还涉及到。 “目前，许多面部识别系统能够成功识别接近 100% 的面部，即使是在具有挑战性的数据集上也是如此。” 此外，“ImageNet 上最好的图像分类系统拥有 91% 的 top-1 准确率——但一直以每年 0.1 个百分点的边际速度提高。”
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