2021 AI-indeks identifiserer større AI-trender, USA ser en flattning i AI-jobber mens resten av verden ser vekst

Stanford Universitys Human-Centered Artificial Intelligence Institute har nylig publisert sin 2021 AI-indeksrapport. Rapporten summerer trendene for 2020 og gjør noen forutsigelser for 2021 og utover. Mens AI-industrien i USA kontraherte litt, fortsatte den å utvide seg rundt om i verden, da regjeringer og universiteter fortsatte å investere i AI-prosjekter og utdanning.

Til tross for de store uventet hendelsene forårsaket av Covid-19-pandemien, forblev AI på en veksttrend gjennom hele 2020. Det er ikke overraskende at bruken av AI i helseindustrien økte sammen med forskningstiden som ble brukt på vaksiner og behandlinger for Covid-19. Overraskende nok så USA en flattning av AI-arbeidsvekst, til tross for at jobbmulighetene i AI-industrien fortsatte å vokse rundt om i verden.

Her er noen av de viktigste trendene som er detaljert i AI-indeksrapporten.

Økt AI-investeringer – Det var en generell økning i AI-investeringer, ifølge en rapport laget av McKinsey. Mindre enn en fjerdedel av alle bedrifter reduserte investeringer i AI, mens 27% av bedriftene økte AI-investeringer.

AI-arbeid flattenes i USA – USA så faktisk en nedgang i antall AI-relaterte jobbåpninger. Antall AI-relaterte jobbannonser gikk ned med ca. 8,2% fra 2019 til 2020, den første nedgangen på seks år. Antall AI-relaterte jobbannonser gikk ned fra ca. 326 000 i 2019 til 301 000 i 2020. Rapportens forfattere spekulerer i at dette kan skyldes at industrien i USA har modnet. Industriene med flest AI-relaterte jobber inkluderer vitenskapelige og tekniske industrier, mens industrien med flest AI-jobbannonser var skogbruk, landbruk, fiske og jakt.

Jobbmuligheter øker rundt om i verden – Mens AI-arbeidsmulighetene sank i USA, økte de rundt om i verden. Antall jobbmuligheter tilgjengelig i 2020 er nesten fem ganger større enn antall muligheter i 2013.

Helseinvesteringer i AI øker betydelig – De største AI-investeringene i 2020 ble gjort i kategorier som legemidler, legemiddelforskning og kreftforskning. Disse feltene mottok over 13,8 milliarder dollar i investeringer kombinert, som er mer enn 4,5 ganger mengden penger investert i samme felt i 2019. Rapportens forfattere peker på eksempler på maskinlæringsalgoritmer brukt i forskning med medisinske anvendelser, som DeepMinds AlphaFold-system som nylig gjorde et større gjennombrudd i protein-folding.

Generative modeller er overalt – AI-applikasjoner er nå i stand til å generere bilder, lyd og tekst som er så sofistikert at mennesker har vanskelig for å skille mellom menneskeskapt media og AI-generert media.

Utlendingsproblemer i AI-etikken og mangfold – Ifølge rapportens forfattere var ca. 45% av alle nye AI-doktorgradsstudenter hvite, med bare 3,2% hispanicske og 2,4% afroamerikanske. Mens mer oppmerksomhet har blitt rettet mot etiske bekymringer, mangler fremdeles innsats for å løse etiske bekymringer. Likhet og rettferdighet i AI mottar fortsatt relativt liten oppmerksomhet fra selskaper sammenlignet med andre problemer som bruker AI.

AI-konferansedeltagelse har økt – Flere mennesker deltar nå på AI-konferanser (virtuelt) enn noensinne før. Det er mulig at Covid-19-pandemien faktisk har ført til flere deltakere på konferanser, da fokuset på virtuelle konferanser så store økninger i konferansedeltagelse.

Flere forskningspublikasjoner enn noen gang før – Antall publikasjoner fra AI-tidsskrifter økte dramatisk i 2020, med en økning på 34,5% sammenlignet med publikasjoner i 2019. Over de siste seks årene økte arXivs antall AI-relaterte publikasjoner fra 5 478 til 34 736. Ifølge rapportens forfattere var ca. 4% av alle fagfellevurderte publikasjoner AI-relaterte i 2019.