過去十年是人工智能行業的關鍵十年，2020年，盡管新冠病毒的大流行帶來了混亂，但人工智能在世界上的影響力大幅增加：技術人員在大規模語言和生成模型方面取得了重大進展；美國人工智能研究招聘人數首次下降，表明在全世界范圍內，人工智能正在走向成熟，人工智能行業的招聘人數不斷增加；政府使用人工智能的資金比以往任何時候都要多，而高校為學生提供的人工智能課程比幾年前翻了一番。

這些僅僅是2021年人工智能指數的一些發現，這是一項人工智能影響和進展的年度研究，由斯坦福人工智能研究所（HAI）的一個跨學科團隊與來自工業界、學術界和政府的組織合作開發。

人工智能指數聯合主席杰克?克拉克（jackclark）表示：“人工智能在過去一年的影響是社會和經濟兩方面的，其推動因素是技術本身的日新月異。有了人工智能指數，我們可以實際衡量和評估這些變化，使領導者和決策者能夠采取有意義的行動，以負責任和道德的方式推進人工智能的發展。”

2021年人工智能指數是迄今為止最全面的人工智能報告之一，它分析和提煉了人工智能對國民經濟、就業增長、人工智能研究本身技術進步等方面的影響模式，并分析了人工智能系統創造者的多樣性（或缺乏多樣性）。

2021年人工智能指數顯示，2020年：

盡管新冠病毒危機在其他方面對經濟產生了負面影響，但對人工智能的私人投資仍大幅增加。

中國在重要的學術研究方面超過了美國。中國的附屬學者在同行評議期刊上被引用的次數超過其他任何國家的學者，表明中國的人工智能研究在質量和數量上都有所提高。然而，在過去十年中，美國引用人工智能會議論文的次數一直（而且顯著）多于中國。

合成媒體（通俗地說是deepfakes）正在興起，在合成文本、圖像和視頻的生成方面取得了突破，展示了人工智能的進步，但也突出了不道德或危險使用的可能性。

人工智能應用的倫理挑戰已成為人工智能社區更大的關注焦點，2015年至2020年間，提及倫理和相關關鍵詞的論文大幅增加。

2019年人工智能的多樣性較低，留美人工智能博士畢業生中，白人占45%，非裔美國人占2.5%，西班牙裔占3.2%。人工智能研究人員正在組建更多的親和力小組，試圖提高該領域的多樣性，這些小組的成員數量和影響力都在顯著增長：2019年，人工智能成員中的黑人人數是NeurIPS接受論文數量的兩倍，而2017年是，參加機器學習婦女組織舉辦的研討會的人數從2014年的不到200人增加到2020年的900多人。

自2017年加拿大公布國家人工智能戰略以來，其他國家也紛紛效仿，到2020年，已有30多個國家承諾實施國家人工智能戰略。

越來越多的人工智能博士在私營行業而不是學術界工作，教授們陸續離開高等教育，去公司工作。

企業已經開始主導人工智能研究人員使用的工具，企業支持的軟件庫（Google的TensorFlow和Keras，Facebook的PyTorch）成為GitHub上最流行的框架。

政府對人工智能的興趣仍然很大，美國政府在人工智能的民用和非民用方面花費了數十億美元。AI在本次大會上被提及的次數是上一次的三倍。

在講述2020年發生的事情的同時，該指數還強調了研究人員對人工智能開發和部署尚不了解的內容。在匯編這份報告時，作者發現了一些數據源缺乏或還不全面的領域。例如：大多數政府支出數據結構不一致，經常不可信；人工智能道德作為一個領域取得了各種質的進步，但隨著時間的推移，對這些進步進行量化或建模是很有挑戰性的；與人工智能多樣性有關的數據，特別是有關大學和公司人員構成的數據相對較少稀少。

克拉克說：“從數據中可以明顯看出，在2020年，人工智能開始對世界產生更重大的影響，而這項技術繼續快速發展。”撰寫這份報告也為我們強調了政府需要在收集人工智能數據方面投入更多資金，研究人員需要為當代人工智能系統開發新的、更難的測試。我們的文獻計量分析顯示，從多個維度分析，美國和中國在人工智能發展方面已成為同行國家。”

人工智能指數指導委員會成員芭芭拉·格羅斯補充說：“令人鼓舞的是，在今年的人工智能指數報告中，人們更加致力于研究該領域的多樣性問題。然而，報告表明，學術機構、科學協會和工業界缺乏關于學生、科學家和人工智能專業人員的人工智能研究和工業社區多樣性的數據。如果要產生適用于全社會的系統，就必須使該領域多樣化，而成功需要研究界和工業界收集和分析跟蹤進展的數據。
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