斯坦福连续发了四年的AI报告

技术表现、经济、教育等多个维度探讨了过去一年的 AI 发展，得出了如下重要结论：

对 AI 领域的私人投资额呈现显著增长，其中「药物、癌症、分子学、药物研发」获得最大比例的投资——138 亿美元，是 2019 年的 4.5 倍；

中国在学术工作方面的成绩超过美国。多年前，中国的 AI 期刊发表文章数量即超过美国，现在中国首次在期刊引用量上也占据了优势。不过在过去十年中，美国的 AI 会议论文（及高被引论文）数量仍超过中国；

合成媒体（deepfake）数量大增，文本、图像、视频合成方面都出现了突破。这显示了 AI 的飞快发展，但也引发了人们对其滥用、误用的潜在担忧；

AI 应用的伦理挑战引起 AI 社区的更多关注。2015-2020 年间涉及伦理及相关关键词的论文数量增长迅速；

AI 领域面临多样性挑战。2019 年，美国 45% 的 AI 博士新生是白人，仅有 2.5% 是非裔美国人，3.2% 是西班牙裔。目前，AI 研究者正在努力提升该领域的多样性；

自 2017 年加拿大发布国家 AI 战略后，多个国家采取了类似措施，截至 2020 年有 30 多个国家发布了国家 AI 战略；

更多 AI 博士选择进入工业界，而不是留在学术界，离开学界进入企业的教授数量也在持续增长；

企业主导了 AI 研究者的常用工具，如企业开发的软件库（谷歌的 TensorFlow 和 Keras、Facebook 的 PyTorch）成为 GitHub 上最热门的框架；

政府对 AI 领域的兴趣继续增长，如美国政府斥资数十亿美元投入 AI 的民用与非民用。美国国会提及「AI」的次数是上一届国会的三倍；

监控技术呈现出快速、廉价的特点，得到越来越广泛的使用。2020 年图像分类、人脸识别、视频分析、语音识别等技术取得显著进展，用于大规模监控的技术快速成熟。

该报告共包括「研发」、「技术表现」、「经济」、「AI 教育」、「AI 应用的伦理挑战」、「AI 多样性」、「AI 政策与国家战略」七个部分。以下将介绍每个章节的核心内容。

第一章：研发

报告首先从「同行评审 AI 论文」、「AI 期刊论文」、「AI 

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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