人工智能指数报告引入了大量原始数据，包括人工智能公众舆论、技术性能、大型语言和多模态模型等方面的新章节，以及全球人工智能立法记录趋势和人工智能系统环境影响的研究。该报告旨在成为关于人工智能的数据和见解方面最具权威和可靠的全球资源。

Oct, 2023

AI 指数报告第五版是一份综合收集与可视化人工智能数据的报告，包括技术性能、全球 AI 立法记录和技术 AI 伦理度量等细节，并旨在成为人工智能领域全球最具信誉和权威的数据来源，为政策制定者、研究人员、高管、记者和普通公众提供公正、严密审查的全球数据。

May, 2022

AI 指数报告旨在提供来自世界各地、经过严格审核的数据及洞见，旨在帮助决策者、研究人员、高管、新闻从业者和公众对 AI 这个复杂的领域有更深入的了解，是关于 AI 数据和见解方面最可靠、最有权威的来源。

Mar, 2021

Stanford's AI100 project issued the report "Artificial Intelligence and Life in 2030", which examines how AI will impact various domains in urban settings and aims to guide decisions in industry and governments, inform research, and provide a scientifically accurate portrayal of the current state of AI and its potential through a long-term assessment.

Aug, 2018

人工智能是一种新兴技术，有潜力改变社会的许多方面，包括经济、医疗和交通。本文综合了有关人工智能全球影响的最新研究文献，并探讨了它的潜在益处和风险。文章强调了人工智能的影响，包括经济、伦理、社会、安全和隐私以及工作岗位的替代方面。它讨论了围绕人工智能发展存在的伦理关切，包括偏见、安全和隐私违规问题。为了确保人工智能的负责任发展和部署，政府、产业和学术界之间的合作至关重要。文章最后强调了公众参与和教育的重要性，以促进对人工智能对整个社会影响的认识和理解。

Dec, 2023

《人工智能与 2030 年生活》研究报告总结了人工智能对八个领域的预计影响，并旨在为公众提供科学技术精确的描述，以帮助指导政府和产业决策，并促进人工智能领域的研发。

Oct, 2022

该研究分析了《纽约时报》30 年来关于人工智能的文章，通过情感分析和话题关联度等多个方面的指标发现，除了医疗和教育等领域对于人工智能的希望较高外，对于人工智能失去控制、伦理关切和对工作的负面影响等担忧越来越多。

Sep, 2016

通过科学映射方法的文献计量研究，本研究确定和评估了 2015-2020 年间人工智能研究的参考文献趋势。使用 Scopus 数据库收集了所需的数据，并进行数据转换和映射技术分析，结果显示神经网络和深度学习是顶尖人工智能研究论文的主题之一。

Jul, 2023

本报告总结了 2021 年 AI 伦理领域的主要问题、趋势、现有的差距，并展望了未来的发展方向，是 AI 伦理领域研究人员和从业者制定研究和开发计划的资源。

Feb, 2022

在最大规模的调查中，2778 名在顶级人工智能（AI）期刊发表过论文的研究人员对 AI 进展的速度、高级 AI 系统的性质和影响做出了预测。总体预测显示，到 2028 年，AI 系统有至少 50% 的机会实现几个里程碑，包括自主构建支付处理网站、创建一首无法与热门音乐家的新歌区分的歌曲，以及自主下载和微调大规模语言模型。如果科学持续稳定发展，到 2027 年，无需人类援助的机器在任何可能的任务上超越人类的机会被估计为 10%，到 2047 年概率达到 50%。然而，所有人类职业完全可自动化的机会预计将在 2037 年达到 10%，最迟到 2116 年达到 50%（相比于 2022 年调查的 2164 年）。大多数受访者对 AI 进展的长期价值表示了相当大的不确定性：虽然 68.3% 的人认为超人级 AI 有更多好的结局可能性，但在这些净乐观主义者中，48% 认为极坏的结果（如人类灭绝）至少有 5% 的机会，而 59% 的净悲观主义者给出了至少 5% 的机会，以至于产生极好的结果。在回答关于 AI 的六种不同情景（包括错误信息、权威控制和不平等等）是否应引起 “大量” 或 “极大” 关注的问题时，超过一半的受访者表示同意。关于快速或缓慢的 AI 进展对人类未来更好的观点存在分歧。然而，有广泛的共识认为应优先考虑旨在最小化 AI 系统潜在风险的研究。

Jan, 2024