チュートリアル
スタンフォード大学のフェイフェイ・リー氏のチームは、「2025年人工知能指数レポート」を発表した。
「2025年人工知能指数レポート」は、スタンフォード人間中心人工知能研究所（Stanford HAI）が発行する8回目の年次レポートであり、世界のAI開発を包括的に追跡しています。このレポートは、研究開発、技術的パフォーマンス、...
2025人工的な知的インデックスレポートは、スタンフォード大学による人間中心のレポートです。人工的な知的スタンフォード研究所AIグローバルな[データ/情報/その他]を包括的に追跡した年次報告書の第8版が発行されました。AI開発状況の最新情報。本レポートでは、研究開発、技術性能、および責任ある取り組みについて解説します。AI経済への影響、科学と医学、政策ガバナンス、教育、世論という8つの分野が追加された。AIハードウェア、推論コスト、特許動向などに関する詳細な分析。本レポートは2024年のトレンドを明らかにします。 AI 業界の12の主要な調査結果には、AIベンチマークのパフォーマンスは大幅に向上しました（例：MMMUベンチマークスコアは1年以内に18.8%上昇）。大幅な改善の90%はAIこれらのモデルは企業から提供されており、中国製モデルとアメリカ製モデルの性能差は世界的にほぼ同等にまで縮小している。AI投資額は2523億ドル（26%増）に達したが、AI偏見や事件に関する報告件数は増加の一途をたどっている。本報告書は、政策立案者、企業、研究者が意思決定を行う際に役立つ、一般に公開されているデータツールを提供する。
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2025人工的な知的インデックスレポートの主要内容
第1章：研究開発
- 産業界と学術界からの貢献2024年の有名企業の90%AIこれらのモデルは企業から提供されており（2023年時点で60％）、一方、学術機関は依然として影響力の大きい研究の主要な情報源となっている。
- 世界の研究状況中国はAI米国は論文総数（23.2%）と特許数（69.7%）で首位に立っており、引用数の多い上位ランクの研究においても卓越している。
- テクノロジーのトレンド：
- モデルのサイズは拡大し続けているトレーニングに必要な計算能力は5ヶ月ごとに倍増し、データセットは8ヶ月ごとに倍増する。
- ハードウェア効率の向上コストは年間30％削減され、エネルギー効率は40％向上する。
- 推論コストが大幅に削減された。：GPT-3.5レベルモデルの推論コストは、18ヶ月以内に280分の1に減少した。
第2章：技術仕様
- ベンチマークの画期的な進歩2024AIMMMU（+18.8%）やGPQA（+48.9%）といった新しいベンチマークでは大幅な改善が見られたものの、複雑な推論（数学的証明など）は依然として課題となっている。
- オープンソースモデルライズ：オープンソースクローズドソースモデルとの性能差は8%から1.7%に縮小した。
- 米中競争MMLUなどのテストにおける中国製モデルと米国製モデルの差は、17.5%から0.3%に縮小した。
- AIエージェンシーの可能性プログラミングなどの短期的な作業においては人間を凌駕するが、長期的な作業においては劣る。
- ビデオ生成技術：OpenAISORAのようなモデルは、高品質なテキストからビデオへの変換を可能にする。
- 主要な問題点従来のベンチマーク（MMLUなど）は飽和状態に近づいており、より複雑な評価方法（「究極の人間テスト」ベンチマークなど）の開発が必要となっている。AI（得点できたのはわずか8.8%だった。）
第3章：責任を取るAI
- 現状を評価する標準化が原因AI（RAI評価はまだ少ないが、HELM Safetyなどの新しいベンチマーク、AIRベンチがその穴を埋め始める。
- リスクと対応策：AI関連するインシデントは前年比56.4%増加し（2024年には233件に達した）、リスクに対処するための実際の対策を講じている企業はわずか64%にとどまっている。モデルには依然として潜在的な偏見（性別や人種による偏見など）が存在する。
- 政策協力OECD、EU、その他の組織は、透明性と信頼性を重視したグローバルな枠組みを発表した。
- データチャレンジウェブサイトのスクレイピング対策により、トレーニングデータの入手可能性が低下しており、将来のモデルの多様性に影響を与える可能性がある。
- 業界動向医療分野と選挙分野はRAI集中して、AI選挙への実際の影響はまだ不明である。
第4章：経済学
- 投資の成長:世界規模AI投資額は2523億ドル（2024年）に達し、AIその額は339億ドル（前年比18.7%増）だった。米国（1091億ドル）は中国（9億3000万ドル）の12倍の規模である。
- エンタープライズアプリケーション組織の78%がAI（2023年には55%）で最も速い普及率の伸びを示したのは中国（+27%）だった。
- 生産性への影響：AI平均的には企業効率は向上するが、コスト削減効果はほとんどの場合10％未満にとどまる。
- ロボット市場中国は世界の産業用ロボットの51.1％を設置しており、そのうち協働ロボットが10.5％を占めている。
- 地域差投資額では北米がリードしているが、アプリケーションの成長率ではアジア（中国やインドネシアなど）が優位に立っている。
第5章：科学と医学
- 科学的ブレークスルーAlphaFold 3のようなモデルはタンパク質構造予測を大きく進歩させ、関連する研究は2024年のノーベル化学賞を受賞した。AIがんの発見や高リスク患者の特定においては医師を凌駕するが、AI「＋医師」による連携が最良の結果をもたらす。
- 医療用途FDA承認済みAI医療機器の数は、2015年の6個から2023年には223個に増加した。
- 合成データ：AI生成されたデータは、創薬研究やプライバシー保護研究に役立つ。
- 倫理的懸念医学AI倫理に関する論文数は、この4年間で4倍に増加した。
- 最先端のトレンド大規模な医療基本モデル（例えば、Med-Gemini（導入を加速する）
第6章：政策とガバナンス
- 法制化が加速米国州レベルAI法律の数は2016年の1件から2024年には131件に増加し、連邦規制の年間増加率は136%となる。これは75か国の法規制に当てはまる。AI言及された回数は2016年と比較して9倍に増加した。
- 国際協力: 米国、英国、日本などで設立されました。AIEUのセキュリティ研究所は「AI請求書"。
- ディープフェイク規制米国の24州がディープフェイク対策法を可決、選挙の安全性を重点的に強化。
- 国家戦略中国は475億ドルの半導体基金を設立し、サウジアラビアは1000億ドルの基金を立ち上げた。AIプラン。
- チャレンジグローバルな調整枠組みは依然として改善の余地があり、発展途上国の参加も不十分である。
第7章：教育
- 世界的な人気3分の2の国がK-12（幼稚園から高校まで）のカリキュラムにコンピュータサイエンスを取り入れている（2019年は3分の1）。アフリカは最も急速に進歩しているものの、インフラ整備の面では遅れをとっている。
- 教師の準備不足米国のコンピュータサイエンスの講師の81%は、AIしかし、その能力を持っているのは彼らの半数だけだ。
- 学位取得の傾向：アメリカ合衆国AI修士課程修了者の数は2年間で倍増し、ICT分野の修了者数は世界でもトップクラスとなっている。
- 性差トルコはICT分野における男女平等が最も進んでいる一方、ヨーロッパとアメリカにおけるSTEM分野の男女格差は依然として大きい。
第8章：世論
- 楽観論が高まる世界中の人々の55％が信じているAIメリットがデメリットを上回る（2022年時点で52％）と見ており、中国（83％）とインドネシア（80％）が最も楽観的で、米国（39％）とオランダ（36％）が最も低い。
- 信頼の危機わずか47％の人だけが信じているAI同社はデータを保護し、自動ドライバーへの信頼度はわずか13%です。
- 政策支援米国の地方自治体の73％が支持しているAI規制は存在するものの、優先順位は異なっている（データプライバシーは80％が支持している一方、顔認識技術の禁止はわずか34％しか支持していない）。
- 職場への影響60％の人が期待しているAI彼らは働き方を変えつつあるが、失業を心配しているのはわずか36％に過ぎない。
- 文化的な違いアジアはより注目しているAI娯楽としての価値は認めつつも、欧米諸国は経済への影響をより懸念している。
2025人工的な知的インデックスレポートからの12の重要な調査結果
- AI複雑なベンチマークテストにおいて、パフォーマンスが大幅に向上しました。2024年には、AIMMMUでは（マルチモーダル理解度、GPQA（複雑な推論）、SWE-bench（コード生成）などの新しいベンチマークでのパフォーマンスは、それぞれ18.8、48.9、67.3パーセントポイント向上しました。ビデオ生成技術（Open...など）AISORAの品質は大幅に向上しました。AIこのエージェントは、短時間のプログラミング作業において人間のパフォーマンスを上回った。
- AI日常生活への統合を加速する：AI医療と運輸の分野で速い人気があり、FDA承認済みAI医療機器の数は、2015年の6台から2023年には223台に増加した。Waymoは週に15万件のサービスを提供している。自動運転手中心のサービスを提供するBaidu Apollo Goが、中国国内の複数の都市で商用サービスを開始した。
- 企業投資率と導入率が過去最高を記録2024年グローバルAI投資額は2523億ドルに達し、米国（1091億ドル）は中国の12倍となった。企業の78%が既に[当該技術／方法等]を利用している。AI（2023年には55%）生成AIこれは総投資額の20％を占め、生産性を大幅に向上させた。
- 中国と米国AIモデル間の性能差は大幅に縮小した。2023年には、MMLUなどのテストで米国モデルが中国モデルを17.5パーセントポイント上回ったが、2024年にはその差は0.3パーセントに縮まった。オープンソースこのモデルとクローズドソースモデルとの性能差は8%から1.7%に縮小しており、技術競争がますます激化していることを示している。
- 責任者AI評価方法はまだ完璧ではないが、新しいツールが登場しつつある。：AI関連事故は前年比56.4%増加（2024年には233件）し、実際にリスク軽減策を講じている企業はわずか64%にとどまった。HELM SafetyAIR-Benchのような新しいベンチマークは、責任ある投資におけるギャップを埋め始めている。AI評価におけるギャップ。
- グローバルAI楽観的な見方は高まっているものの、地域差は大きい。中国（83％）とインドネシア（80％）AI最も楽観的な姿勢を示したのは米国（39％）とオランダ（36％）だった。これまで悲観的だったドイツやフランスなどの国々でも、楽観的な見方が10ポイント上昇した。
- AIコスト削減とエネルギー効率の向上：GPT-3.5レベルモデルの推論コストは18ヶ月間で280分の1に減少しました（100万トークンあたり20ドルから0.07ドルへ）。ハードウェアコストは年間30%減少し、エネルギー効率は40%向上しました。
- 政府は加速するAI規制とインフラ投資米国州レベルAI法律の数は、2016年の1件から2024年には131件に増加し、75か国の法制度に及ぶ。AI言及された回数は2016年と比較して9倍に増加した。中国は475億ドルの半導体ファンドを設立し、サウジアラビアは1000億ドルのファンドを立ち上げた。AIプラン。
- AI教育は広く普及しているが、資格のある教師が不足している。世界の国々の3分の2が、幼稚園から高校までのカリキュラムにコンピュータサイエンスを取り入れている（2019年は3分の1だった）が、米国のコンピュータサイエンス教師の81％は、コンピュータサイエンスは教えられるべきだと考えている。AI能力を備えているのは半数に過ぎない。アフリカにおける進歩が遅れているのは、インフラ整備の不足が原因だ。
- AI科学における画期的な発見を推進し、ノーベル賞を受賞した。2024年のノーベル化学賞はAlphaFoldチーム（タンパク質フォールディング）に授与され、ノーベル物理学賞は…に授与されました。ニューラルネットワーク創業者。AIがんの発見と高リスク患者の特定において、医師を凌駕する実績を上げている。
- 複雑な推論は依然としてAI欠点：AI数学オリンピックのような論理的推論課題における正答率はわずか8.8%であり、PlanBenchのような複雑な計画課題では性能が劣るため、高リスクなシナリオでの応用が制限される。
- データ共有の減少は、モデルの多様性に影響を与える可能性がある。公開されているトレーニングデータの入手可能性は、2023年から2024年にかけて（スクレイピング対策のため）20～33％減少すると予想されており、これによりモデルの均質化が悪化し、限られたデータを用いた新たな学習手法が生まれる可能性がある。
得る2025人工的な知的インデックスレポートオリジナルPDFファイルQRコードをスキャンしてフォローと返信をしてください。 20250408
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