今年的报告显示，中美行业日趋成熟，私人投资巨大，竞争日益激烈。
过去十年是人工智能行业的关键十年，尽管COVID 大流行带来了混乱，但2020 年人工智能大幅增加了对世界的影响：技术人员在大规模语言和生成模型方面取得了重大进展；美国见证了人工智能招聘有史以来的首次下降——表明该行业已经成熟——而世界各地的招聘人数有所增加；政府使用人工智能的资金比以往任何时候都多，而学院和大学为学生提供的人工智能课程是几年前的两倍。
这些只是2021 AI指数的一部分发现，该指数是斯坦福大学以人为中心的人工智能(HAI)研究所的跨学科团队与来自工业界、学术界和政府的组织合作开发的一项关于AI 影响和进展的年度研究.
人工智能指数联
合主席杰克克拉克说：“在技术本身日益快速进步的推动下，过去一年人工智能的影响既是社会又是经济。“借助AI 指数，我们可以实际衡量和评估这些变化，使领导者和决策者能够采取有意义的行动，以负责任和合乎道德的方式推进AI，并考虑到人类。”
在2021 AI指数是有关AI最全面的报告，到目前为止，分析和蒸馏模式有关AI的一切影响，从国家经济体就业增长中AI的技术进步分析研究本身之一，而多样性的分析（或缺乏的）创建人工智能系统的人。新指数显示，2020年：
尽管COVID 危机在其他方面对经济产生了负面影响，但对人工智能的私人投资大幅增加。
中国在重要的学术工作上超过了美国。中国学者在同行评审期刊中被引用的次数超过任何其他国家的学者，表明中国的人工智能研究在质量和数量上都有所提升。然而，在过去十年中，美国一直（并且显着）引用了比中国更多的人工智能会议论文。
合成媒体，俗称深度造假，正在兴起，合成文本、图像和视频的生成取得了突破，展示了人工智能的进步，但也凸显了不道德或危险使用的可能性。
人工智能应用的伦理挑战已成为人工智能社区的一个更大焦点，在2015 年至 2020 年间，提及伦理和相关关键词的论文显着增加。
人工智能的多样性很低——2019 年，45% 留在美国的新人工智能博士毕业生是白人，2.5% 是非裔美国人，3.2% 是西班牙裔。人工智能研究人员正在组建更多的亲和团体，以试图提高该领域的多样性，这些团体的成员资格和影响力都有显着增长：与 2017 年相比，人工智能成员中的黑人 2019 年在 NeurIPS 接受的论文数量是 2017 年的两倍，参与人数增加了在机器学习小组举办的研讨会上，参加者从 2014 年的不到 200 人增加到 2020 年的 900 多人。
自加拿大于2017 年发布国家人工智能战略以来，其他国家纷纷效仿，到 2020 年，已有 30 多个国家承诺制定国家人工智能战略。
越来越多的AI 博士在私营企业而非学术界工作，教授继续离开高等教育去公司工作。
企业已经开始主导AI 研究人员使用的工具，企业支持的软件库（谷歌的 TensorFlow 和 Keras，以及 Facebook 的 PyTorch）成为 GitHub 上最受欢迎的框架。
政府对人工智能的兴趣仍然很大，美国政府在人工智能的民用和非民用用途上花费了数十亿美元。本届大会提及人工智能的次数是上届大会的三倍。
除了讲述2020 年发生的事情外，该指数还突出了研究人员对人工智能开发和部署尚不了解的内容。在整理这份报告时，作者发现了一些数据源缺乏或不全面的领域。例如：大多数政府支出数据结构不一致且经常不可信；人工智能伦理作为一个领域已经取得了各种定性的进步，但随着时间的推移量化这些或对其进行建模具有挑战性；与人工智能多样性相关的数据——尤其是关于大学和公司人员构成的数据——相对稀缺。
“从数据中可以清楚地看出，2020 年，人工智能开始对世界产生更重大的影响，而技术继续快速发展，”克拉克说。“制作这份报告还向我们强调了政府需要在收集有关人工智能的数据方面进行更多投资，并且研究人员需要为当代人工智能系统开发新的、更难的测试。我们的文献计量分析表明，从多个维度进行分析时，美国和中国在人工智能发展方面已成为彼此对等的国家。”
AI 指数指导委员会成员Barbara Grosz补充说：“令人鼓舞的是，在今年的 AI 指数报告中，人们更加致力于审查该领域的多样性问题。然而，该报告表明，学术机构、科学协会和行业缺乏关于人工智能研究和行业社区多样性的数据——学生、科学家和人工智能专业人士。如果要产生适用于全社会的系统，该领域的多元化至关重要，而成功需要研究界和行业收集和分析跟踪进展的数据。”
