資料內(nèi)容：
核心要點(diǎn)
1. 人工智能在嚴(yán)苛比較基準(zhǔn)測(cè)試中的性能持續(xù)提升。2023 年，研究人員推出了 MMMU、GPQA 和 SWE-bench 等一系列新型比較
基準(zhǔn)，旨在測(cè)試前沿人工智能系統(tǒng)的極限。僅一年后，性能就大幅提升：MMMU、GPQA 和 SWE-bench 的得分分別提高了
18.8%、 48.9% 和 67.3%。除這些比較基準(zhǔn)，人工智能系統(tǒng)在生成高質(zhì)量視頻方面也取得了重大進(jìn)展，在某些特定場(chǎng)景下，基
于語(yǔ)言模型的智能體在時(shí)間受限的編程任務(wù)中甚至表現(xiàn)優(yōu)于人類。
2. 人工智能日益融入日常生活。從醫(yī)療到交通，人工智能正迅速?gòu)膶?shí)驗(yàn)室走向日常生活。2023 年，美國(guó)食品和藥物管理
局（FDA）批準(zhǔn)的人工智能醫(yī)療設(shè)備達(dá) 223 款，較 2015 年的 6 款實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)。在公共道路上，自動(dòng)駕駛汽車已走出試驗(yàn)
階段：美國(guó)頭部運(yùn)營(yíng)商之一 Waymo 每周提供超過(guò) 15 萬(wàn)次自動(dòng)駕駛乘車服務(wù)，而百度推出的經(jīng)濟(jì)型 Apollo Go 自動(dòng)駕駛出租車
所提供的服務(wù)目前已覆蓋中國(guó)眾多城市。
3. 隨著不斷的研究顯示出人工智能對(duì)生產(chǎn)效率的強(qiáng)大影響，企業(yè)界全面擁抱人工智能，投資與應(yīng)用雙創(chuàng)新高。2024 年，美國(guó)私
人人工智能投資達(dá) 1091 億美元，約為中國(guó)（93 億美元）的 12 倍、英國(guó)（45 億美元）的 24 倍。生成式人工智能的發(fā)展勢(shì)頭尤為強(qiáng)
勁，吸引了全球 339 億美元的私人投資——同比增長(zhǎng)了 18.7%。人工智能的商業(yè)應(yīng)用也在加速普及，78% 的企業(yè)在 2024 年應(yīng)
用了人工智能技術(shù)，較前一年的 55% 有所提升。同時(shí)，越來(lái)越多的研究證實(shí)，人工智能不僅可以提高生產(chǎn)效率，在多數(shù)情況下
還有助于縮小勞動(dòng)力的技能差距。
4. 美國(guó)在開(kāi)發(fā)頂級(jí)人工智能模型方面仍處于領(lǐng)先地位，但中國(guó)正在縮小與美國(guó)的差距。2024 年，美國(guó)機(jī)構(gòu)共開(kāi)發(fā)了 40 個(gè)標(biāo)志
性的人工智能模型，而中國(guó)只有 15 個(gè)，歐洲只有 3 個(gè)。雖然美國(guó)在數(shù)量上保持領(lǐng)先，但中國(guó)的模型在質(zhì)量上迅速縮小了差距：
在 MMLU 和 HumanEval 等主要比較基準(zhǔn)上的性能差距從 2023 年的兩位數(shù)縮小到 2024 年的接近持平。中國(guó)在人工智能論文和
專利方面繼續(xù)保持領(lǐng)先。模型開(kāi)發(fā)日益全球化，中東、拉美和東南亞都推出了引人注目的模型。
5. 負(fù)責(zé)任的人工智能生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展不平衡。在人工智能相關(guān)的事故激增的同時(shí)，主要的工業(yè)模型開(kāi)發(fā)商采用標(biāo)準(zhǔn)化的負(fù)責(zé)任的人
工智能（Responsible AI，RAI）評(píng)測(cè)仍然很少見(jiàn)。不過(guò)，HELM Safety、AIR-Bench 和 FACTS 等新比較基準(zhǔn)為評(píng)估真實(shí)性和
安全性提供了前景廣闊的工具。企業(yè)層面，對(duì)負(fù)責(zé)任的人工智能風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知與實(shí)質(zhì)性行動(dòng)之間仍存在差距。相較而言，各國(guó)政
府則表現(xiàn)出了更強(qiáng)的緊迫感：2024年，全球人工智能合作顯著深化，經(jīng)合組織、歐盟、聯(lián)合國(guó)和非盟等組織相繼發(fā)布了監(jiān)管框
架，聚焦透明度、可信度等負(fù)責(zé)任的人工智能核心原則
