Stanford AI Index: AI zmieni świat – ale tylko mądrze pokierowana przyniesie korzyści wszystkim

Stanford AI Index Report 2025 to ósma edycja tego prestiżowego raportu, uznawana za jedno z najbardziej autorytatywnych źródeł informacji o sztucznej inteligencji na świecie.

Raport prezentuje kompleksową analizę stanu AI w 2024 roku i początku 2025 roku.

„W Stanford HAI wierzymy, że sztuczna inteligencja będzie najbardziej transformacyjną technologią XXI wieku. Ale korzyści z niej płynące nie będą równomiernie rozłożone, jeśli nie pokierujemy jej rozwojem w przemyślany sposób. AI Index oferuje jedno z najbardziej kompleksowych, opartych na danych spojrzeń na sztuczną inteligencję. Uznany za zaufane źródło przez globalne media, rządy i wiodące firmy, AI Index zapewnia decydentom, liderom biznesu i opinii publicznej rygorystyczny, obiektywny wgląd w postęp techniczny AI, wpływ gospodarczy i wpływ społeczny“, czytamy we wstępie.

Kluczowe trendy i osiągnięcia

1. Wydajność i rozwój techniczny

• Drastyczne poprawy w benchmarkach: Na nowych, wymagających testach wprowadzonych w 2023 roku (MMMU, GPQA, SWE-bench), systemy AI odnotowały spektakularne wzrosty wydajności – odpowiednio o 18,8, 48,9 i 67,3 punkty procentowe
• Konwergencja modeli: Różnica między najlepszym a 10. modelem w rankingu zmniejszyła się z 11,9% do 5,4%, a między dwoma najlepszymi z 4,9% do zaledwie 0.7%
• Nowe paradygmaty rozumowania: Modele jak OpenAI o1 i o3 wykorzystują “test-time compute”, znacząco poprawiając wyniki w złożonych zadaniach matematycznych

2. Dostępność i koszty

• Dramatyczny spadek kosztów: Koszt korzystania z modelu o wydajności GPT-3.5 spadł ponad 280-krotnie – z 20$ za milion tokenów w listopadzie 2022 do 0,07$ w październiku 2024
• Modele otwarte doganiają zamknięte: Różnica w wydajności zmniejszyła się z 8% do zaledwie 1,7% w ciągu roku
• Hardware staje się wydajniejszy: Wydajność sprzętu ML rośnie o 43% rocznie, ceny spadają o 30% rocznie, a efektywność energetyczna poprawia się o 40%

3. Inwestycje i adopcja biznesowa

• Rekordowe inwestycje: Globalne prywatne inwestycje w AI osiągnęły 252,3 mld USD w 2024 roku (wzrost o 26%)
• Dominacja USA: Inwestycje amerykańskie (109,1 mld USD) przewyższają chińskie niemal 12-krotnie
• Masowa adopcja: 78% organizacji używa AI (wzrost z 55% w 2023), a 71% wykorzystuje generative AI w biznesie

4. Geopolityczny krajobraz AI

• USA liderem w modelach: Amerykańskie instytucje wypuściły 40 znaczących modeli AI w 2024 roku vs 15 chińskich
• Chiny doganiają jakościowo: Różnice w wydajności między amerykańskimi a chińskimi modelami praktycznie zniknęły
• Chiny wiodą w publikacjach: 23,2% wszystkich publikacji AI i 22,6% cytowań pochodzi z Chin

5. Odpowiedzialne AI

• Rosnąca liczba incydentów: 233 zgłoszone incydenty związane z AI w 2024 roku (wzrost o 56,4%)
• Wciąż brak standardów: Mimo wzrostu świadomości, standardowe oceny odpowiedzialnego AI są rzadkie
• Nowe benchmarki: Pojawiają się lepsze narzędzia do oceny bezpieczeństwa i faktyczności (HELM Safety, AIR-Bench, FACTS)

6. Nauka i medycyna

• Przełomowe osiągnięcia: AI otrzymało dwie Nagrody Nobla w 2024 roku (fizyka za sieci neuronowe, chemia za przewidywanie struktur białek)
• Eksplozja urządzeń medycznych: FDA zatwierdziła 223 urządzenia medyczne wspierane przez AI w 2023 roku (wzrost z 6 w 2015)
• AI przewyższa lekarzy: W niektórych zadaniach diagnostycznych AI osiąga lepsze wyniki niż lekarze

7. Polityka i regulacje

• Wzrost regulacji: USA wprowadziło 59 regulacji związanych z AI w 2024 roku (podwojenie względem 2023)
• Globalne inwestycje rządowe: Kanada (2,4 mld USD), Chiny (47,5 mld USD), Francja (117 mld USD), Arabia Saudyjska (100 mld USD)
• Międzynarodowa współpraca: Powstanie instytutów bezpieczeństwa AI w wielu krajach

8. Edukacja i opinia publiczna

• Rosnący optymizm: 55% ludzi na świecie postrzega AI jako bardziej korzystną niż szkodliwą (wzrost z 52% w 2022)
• Regionalne różnice: Duży optymizm w Chinach (83%), Indonezji (80%), Tajlandii (77%) vs sceptycyzm w Kanadzie (40%), USA (39%), Holandii (36%)
• Niedostatki w edukacji: 81% nauczycieli informatyki uważa, że AI powinno być częścią podstawowej edukacji CS, ale mniej niż połowa czuje się przygotowana do nauczania AI

Wyzwania i obawy

Techniczne

• Złożone rozumowanie: AI wciąż ma problemy z zadaniami wymagającymi logicznego rozumowania
• Kurczące się zasoby danych: Ograniczenia dostępu do danych treningowych rosną (wzrost z 5-7% do 20-33% ograniczonych tokenów)

Społeczne

• Bias i dyskryminacja: Mimo wysiłków, modele AI wciąż wykazują ukryte uprzedzenia
• Dezinformacja: AI-generowana dezinformacja pojawiła się w wyborach w ponad 10 krajach
• Zaufanie: Spada zaufanie do firm AI w kwestii ochrony danych osobowych

Środowiskowe

• Rosnące emisje: Trenowanie najnowszych modeli generuje tysiące ton CO2 (Llama 3.1 405B: 8,930 ton)

Perspektywy na przyszłość

Sztuczna inteligencja jest obecnie grą dla dużych korporacji, w której większe marki inwestują setki milionów dolarów w systemy agentów AI i generatywne AI, które wykonują wszystko, od pisania kodu oprogramowania po autonomiczną obsługę zgłoszeń klientów.

Ostatecznie te rzeczy trafią do małych i średnich firm, które zdecydują się poczekać, aż ich główni dostawcy oprogramowania wprowadzą funkcje AI do swoich procesów biznesowych.

Raport pokazuje, że AI znajduje się w punkcie przełomowym – technologia szybko dojrzewa, staje się bardziej dostępna i szeroko adoptowana, ale jednocześnie rodzi nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem, etyką i wpływem społecznym.

Kluczowe będzie znalezienie równowagi między innowacją a odpowiedzialnym rozwojem.