史丹佛大學人工智慧研究院（HAI）製作《2025 年人工智慧指數報告》，是全球高階主管與政策制定者的必讀指南，內容分析了 AI 在社會、經濟、技術和全球治理中的影響，揭示 AI 發展的驚人速度與潛在風險。
📌 《人工智慧指數報告》適合誰閱讀？
- 高階主管（關注企業風險以及 AI 帶來的經濟效益）
- 政策制定者與監管機構
- AI 研究人員與工程師
- 軟體開發者與技術經理
- 數據科學家與分析師
❗️報告揭示的 10 個關鍵數據：
1. 2024 年，美國機構研發了 40 個值得關注的人工智慧模型，遠超過中國的 15 個和歐洲的 3個。但是，儘管美國在數量上保持領先，中國模型的品質差距迅速縮小中。
2. 協作型機器人（Cobots）佔所有新增工業機器人安裝量的比例，從 2017 年的 2.8% 上升到 2023 年的 10.5%。
3. 2023 年，中國安裝了 276,300 台工業機器人——比日本多 6 倍，比美國多 7.3 倍。中國佔全球安裝量的 51.1%。
4. 企業認為最相關且積極緩解的三大 AI 風險是：網路安全（66%）、法規遵循（63%）和個人隱私（60%）。
5. 企業預計，在未來 3 年內，服務營運 (Service operations) 和軟體工程 (Software engineering) 等職能受生成式 AI 影響的職位減少比例最高。
6. 2024 年，美國私人人工智慧投資成長至 1,091 億美元，幾乎是排名第二的中國（93 億美元）的 12 倍，英國（45 億美元）的 24 倍。
7. 從 2013 年到 2023 年，美國的大部分 AI 合約撥款分配給了國防部，佔總合約的 75.04%；2023 年，歐洲 AI 相關公共招標的頂級資助領域是一般公共服務、教育和衛生，合計約佔總投資的 84%，國防部門僅佔歐洲 AI 相關公共招標的 0.84%。
8. 認為 AI 產品和服務利大於弊的全球受訪者，比例從 2022 年的 52% 上升到 2024 年的 55%。
9. Z 世代有 67% 同意 AI 將改變他們的工作方式，而嬰兒潮世代 只有 49% 同意。
10. 2023 年，73.7% 的美國地方決策者支持政府應該監管 AI。這比 2022 年的 55.7% 有顯著增加。
🔴 報告精要
AI 對社會的影響從未如此明顯
信任仍是重大挑戰
這份《2025 年人工智慧指數報告》是史丹佛大學人工智慧研究院（HAI）製作。報告全面分析 AI 在社會、經濟和全球治理中的日益增長的影響力，主題包括 AI 技術性能的飛速進展、負責任 AI（Responsible AI, RAI）生態的演變，以及全球政策和教育的發展等。
💡 AI 性能大躍進，成本狂降
人工智慧模型在性能上正經歷極速提升，尤其是在效率和推理能力方面。一個核心趨勢是小型模型（SLM）開始展現強勁性能。同時，AI 模型的推理成本也在急劇下降。
一個與 GPT-3.5 表現相當的模型，其查詢成本已從 2022 年 11 月的每百萬 Tokens 20 美元，降至 2024 年 10 月的僅 0.07 美元（Gemini-1.5-Flash-8B）。AI 發展研究機構 Epoch AI 估計，大型語言模型的推論價格，每年下降的幅度約為 9 到 900 倍。
在特定任務上（coding 與數學、高級推理），AI 性能已甚至超越人類水平，重新定義了技術門檻。
💡 機器人部署與自駕車趨勢
全球機器人的部署模式正在轉變，從過去單純取代工人的工業應用，轉向更側重於人機協作與服務的領域。
協作型機器人安裝數量持續增加，已從 2017 年新增工業機器人安裝量的 2.8%，顯著攀升至 2023 年的 10.5%。服務型機器人的安裝在 2023 年也有所增長，除了醫學機器人學以外的所有應用類別皆呈現擴張。
在工業機器人市場，中國保持著絕對領先的地位，在 2023 年安裝了 276,300 台工業機器人，佔全球安裝總量的 51.1%。這一數字比日本多 6 倍，比美國多 7.3 倍，凸顯了中國在工業自動化領域的壓倒性主導地位。
目前研究界正大力推動開發，能與現實世界互動的機器人基礎模型（Foundation Models），使機器人能夠更好地理解語言和模仿人類行為。
另外，自動駕駛的採用正在加速，特別是在美國和中國，且新興研究表明其安全性可能優於人類駕駛。
美國的 Waymo 已在鳳凰城、舊金山、洛杉磯和奧斯丁等四個主要城市營運，截至 2024 年 9 月，在鳳凰城累積了 2,082.3 萬英里的無人駕駛里程。在中國，百度旗下的 Apollo Go 在 2024 年第三季度提供了 988,000 次搭乘服務，實現了 20% 的年增長。
根據 Waymo 的數據顯示，自駕汽車的安全性可能優於人類駕駛的車輛（以每百萬英里計算）：
- 導致受傷的碰撞減少了 3.16 次。
- 警方報告的碰撞減少了 3.65 次。
- 安全氣囊部署減少了 1.42 次。
此外，Waymo 與再保險公司 Swiss Re 合作的研究發現，Waymo 車輛在財產損失索賠方面減少了 88%。這些數據提供了強有力的實證基礎，證明自主駕駛技術在提升道路安全上的潛力。
💡 爆炸性增長的 AI 技能需求是什麼？
私人投資正持續且大規模地湧入 AI 領域，尤其是生成式 AI。2024 年，全球生成式 AI 領域共吸引了 339 億美元的私人投資，比 2023 年增長了 18.7%，佔了當年所有 AI 相關私人投資的五分之一以上。
在地理分佈上，美國以 1,090.8 億美元的私人投資總額遙遙領先於其他國家，而中國則以 92.9 億美元位居第二。
而 AI 的快速發展也正在重新定義人才需求。市場對 AI 相關技能的需求正在爆炸性增長，特別是那些與 AI 互動和優化相關的技能：
- 對提示工程（Prompt Engineering）技能的需求在 2024 年增長了驚人的 1,566%。
- 對多模態模型（Multimodal models，處理文字、圖像等）的需求增長了 295%。
- 對 RAG（檢索增強生成）增強型職位（31.33%），以及自動化相關職位（23.27%）的需求也顯著增長。
💡 安全、隱私與數據枯竭的挑戰
在人工智慧的快速發展下，學術界對負責任 AI 的關注持續增長，2024 年，在六個頂尖 AI 會議上，相關論文接受數量增加了 28.8%。
根據 OECD 的定義，高達 89% 的受訪組織表示在 2024 年曾經歷過 AI 事故。在模型安全方面，出現了「淺層安全對齊」（Shallow Safety Alignment）的隱憂。這意味著模型的安全防護並不堅固，通常僅限於回應的最初幾個 Tokens——研究顯示，如果用戶操縱模型以非標準方式開始回應（例如，誘導其用肯定語氣開頭），模型就更容易產生有害內容。
至於訓練下一代 AI 模型則面臨兩個關鍵挑戰：數據隱私和數據稀缺性。網站所有者已開始限制 AI 爬蟲的抓取，這使得 AI 訓練數據的獲取變得更困難。
Epoch AI 預計，目前公共文本和數據庫存將在 2026 年至 2032 年之間被完全利用殆盡，這凸顯了 AI 發展對數據資源的消耗速度已達到極限。
💡 深度偽造與隱私成「AI 治理」關鍵
2024 年，聯合國大會通過了由美國牽頭的決議，旨在促進「安全、可靠和值得信賴」的 AI 發展。隨後，聯合國成員國也通過了《全球數位契約》（Global Digital Compact），強調在國際法與人權基礎上，利用數位技術來加速實現永續發展目標。
在 AI 相關的公共資金投入方面，美國的總支出仍居全球首位。從 2013 年到 2023 年間，美國政府在 AI 相關的合約上，總共投入了 52.33 億美元的公共支出，並撥出了總計約 197 億美元的補助金。儘管美國的總支出仍然領先，但過去三年，歐洲國家在 AI 相關的公共支出方面，正在積極縮小與美國的差距。
AI 相關的立法主要集中在應對深度偽造和個人隱私問題。從 2019 年到 2024 年，美國在州級立法層面，共通過了 36 項針對親密圖像深度偽造的法律，以及 20 項針對選舉深度偽造的法律；反映政府正在優先處理 AI 濫用帶來的社會衝擊，特別是其對個人名譽和民主制度的潛在威脅。
💡 全球情緒：對 AI 既期待又怕受傷害
全球公眾對於 AI 的情緒處於一種矛盾狀態：樂觀與不安並存。此外，只有 51% 的受訪者相信企業會保護他們的個人數據，而僅有 49% 的受訪者相信 AI 不會歧視或表現出偏見。這凸顯了在 AI 快速發展的過程中，信任仍是企業和政府需要積極解決的核心問題。
而公眾情緒的轉變，顯著影響政策制定者的態度。在 ChatGPT 發布之後，地方級美國官員對政府應當監管 AI 的支持度，從 2022 年的 55.7% 大幅躍升至 2023 年的 73.7%。
美國政策制定者認為，對於 2025 年至 2050 年而言，最具益處的 AI 政策是更嚴格的數據隱私法規（80.4% 的官員表示同意）和針對 AI 部署的法規（58.3% 同意）。
＊閱讀完整報告內容，請見：《2025 年人工智慧指數報告 The 2025 AI Index Report》
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash
