年報 跟踪 , 收集 e 看法 與 AI 相關的數據，以支持有意義的決策，並以負責任和合乎道德的方式推進 AI。
AI 指數報告支持許多不同的組織跟踪人工智能的進展。 這些組織包括：喬治敦大學安全和新興技術中心、LinkedIn、NetBase Quid、Lightcast 和麥肯錫。 2023 年報告包括對基礎模型的新分析，包括它們的地緣政治和培訓成本、人工智能係統對環境的影響、教育 AI K-12 和中的輿論趨勢AI。 AI 指數報告還將其對全球 AI 立法的追踪範圍從 25 年的 2022 個國家擴大到 127 年的 2023 個。
幾乎所有行業（在美國）對人工智能相關工作技能的需求都在增加。 在所有部門中，與以下方面相關的職位空缺數量AI 從 1,7 年的 2021% 平均增加到 1,9 年的 2022%。美國越來越多地尋找具有與以下技能相關的技能的工人人工智能.
對來自 127 個國家的立法文件的分析表明，包含“人工智能”已經簽署成為法律的國家從 1 年的 2016 個增加到 37 年的 2022 個。同樣，對議會文件的分析人工智能 81 個國家/地區的調查表明，自 6,5 年以來，全球立法程序中對人工智能的提及增加了近 2016 倍。
在 2022 年的 IPSOS 調查中，78% 的中國受訪者（受訪國家中比例最高）同意使用人工智能的產品和服務利大於弊的說法。 在中國受訪者之後，沙特阿拉伯 (76%) 和印度 (71%) 的受訪者對人工智能產品的看法最為積極。 只有 35% 的抽樣美國人（在接受調查的國家中比例最低）同意使用人工智能的產品和服務優勢多於劣勢。
機器學習中的公平、偏見和倫理仍然是研究人員和從業者感興趣的話題。 隨著構建和部署生成式 AI 系統的技術門檻大幅降低，圍繞 AI 的倫理問題對公眾來說變得更加明顯。 初創公司和大公司急於實施和發布生成模型。 技術不再由一小群參與者控制。
AI 指數報告強調了原始模型性能和倫理問題之間的緊張關係，以及量化多模態模型偏差的新指標。
直到 2014 年，學術界才發布了最重要的機器學習模型。 從那時起，這個行業就接管了。 到 2022 年，工業界產生了 32 個重要的機器學習模型，而學術界只有三個。 構建尖端人工智能係統需要越來越多的數據、處理和資金。 與非營利組織和學術界相比，行業參與者固有地擁有的所有資源數量更多。
根據追踪與人工智能道德濫用相關事件的 AIAAIC 數據庫，自 26 年以來，人工智能事件和爭議的數量增加了 2012 倍。2022 年的一些值得注意的事件包括烏克蘭總統沃洛德米爾·澤倫斯基投降的深度偽造視頻. 這種增長既證明了人工智能技術的使用增加，也證明了對濫用可能性的認識。
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