隨著中國在人工智慧期刊引文方面超過美國，人工智慧研究繼續增長

人工智慧熱潮尚未放緩，最新資料顯示，從2019年到2020年，人工智慧研究的發表量增長了34.5%。這比2018年到2019年出版量增長19.6%的增長率還要高。...

人工智慧熱潮尚未放緩，最新資料顯示，從2019年到2020年，人工智慧研究的發表量增長了34.5%。這比2018年到2019年出版量增長19.6%的增長率還要高。

中國仍然是人工智慧研發領域的一支日益壯大的力量，去年人工智慧研究的期刊總引用量超過了美國。美國發表的人工智慧論文已經超過了其他任何國家，但美國在人工智慧會議上引用的論文仍然更多——這是基礎研究新穎性和重要性的一個指標。

這些數字來自第四屆人工智慧年度指數，這是一個統計資料、基準和里程碑的集合，旨在衡量全球人工智慧的進展。這份報告是在斯坦福大學的幫助下整理的，你可以在這裡閱讀全部222頁。

在許多方面，該報告證實了過去幾年的趨勢：人工智慧研究的數量在許多指標上都在增長，中國的影響力繼續增強，投資者正在向人工智慧公司注入更多的資金。

然而，細節揭示了人工智慧場景的微妙之處。例如，雖然民間對人工智慧的投資在2020年增長了9.3%（增幅高於2018年至2019年的5.7%），但獲得資金的新投資公司數量連續第三年下降。有幾種方法可以解釋這一點，但它表明，投資者預計，定義了科技行業的贏家通吃的動力（數字規模經濟往往獎勵少數主要參與者）將在人工智慧領域複製。

報告中有關技術進步的部分也證實了人工智慧能力的主要趨勢，其中最大的趨勢是計算機視覺的產業化。在人工智慧繁榮時期，這一領域取得了驚人的進展，物體和麵部識別等服務現在已經司空見慣。同樣，可以建立影片、影象和音訊的生成性技術在質量和可用性方面也在不斷提高。報告指出，這一趨勢“有望產生大量的人工智慧下游應用，用於社會有用和不太有用的目的”。有用的應用包括更便宜的計算機生成媒體，而惡意的結果包括錯誤資訊和人工智慧報復色情。

人工智慧研究的一個領域似乎才剛剛起步，那就是生物技術。藥物發現和設計行業在2020年獲得的私人投資是所有行業中最多的（138億美元，是2019年的4.5倍），為AI Index的報告拉票的專家稱，DeepMind的AlphaFold計劃利用機器學習摺疊蛋白質，是2020年AI最重要的突破之一。（去年另一個經常被引用的突破是OpenAI的文字生成程式GPT-3。）

不過，人工智慧指數報告難以衡量進展的一個領域是道德領域。這是一個涉及面很廣的領域，從面部識別的政治到演算法偏差，對這些話題的討論越來越突出。2020年，谷歌解僱研究員蒂姆尼特·蓋布魯（Timnit Gebru）和IBM退出面部識別業務等故事推動了人們對人工智慧技術應如何應用的討論。但報告指出，儘管企業樂於口頭上遵守道德原則，但這些“承諾”大多沒有約束力，缺乏制度框架。正如過去所指出的：許多公司的人工智慧道德只是減緩批評的一種方式。