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　　人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上。人工智能已在多项基准测试中超越人类，包括在图像分类、视觉推理和英语理解方面。然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后于人类。

产业界继续主导人工智能前沿研究。2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。2023年，产学合作产生了21个著名模型，创下新高。此外，108个新发布的基础模型来自产业界，28个来自学术界。

　　前沿模型变得更加昂贵。根据《人工智能指数报告》估计，最先进人工智能模型的训练成本已达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了价值约7800万美元的算力进行训练，而谷歌的Gemini Ultra花费了1.91亿美元的算力。

　　美国领先中国、欧盟和英国，成为顶级人工智能模型的主要开发国家。2023年，61款著名人工智能模型来自美国机构，数量远远超过欧盟的21款和中国的15款。

　　目前严重缺乏对大语言模型负责任的可靠和标准化评估。人工智能指数的新研究表明，负责任的人工智能报告严重缺乏标准化。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在内的领先开发公司主要根据不同的负责任的人工智能基准测试其模型。这种做法使得系统地比较顶级人工智能模型的风险和局限性的努力变得复杂。

　　生成式人工智能投资飙升。尽管去年人工智能私人投资总额有所下降，但对生成式人工智能的投资却大幅增长，从2022年起增长了近八倍，达到252亿美元。生成式人工智能领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection，均进行了融资。

　　人工智能使工人更有效率，并带来更高质量的工作。2023年，多项研究评估了人工智能对劳动力的影响，表明人工智能使工人能够更快地完成任务，并提高他们的产出质量。

　　人工智能崛起推动科学进步的速度愈发迅猛。2022年，人工智能才被正式用于科学发现领域。然而，短短一年后，从优化算法排序效率的AlphaDev到革新材料发现流程的GNoME，我们见证了更为重要的、科学的相关人工智能应用的问世。