2024年のAI指数レポートは、業界がフロンティアのAI研究をリードし続けていることを強調しています。2023年には、業界が51の注目すべきマシンラーニングモデルを生み出した一方で、アカデミアは15モデルしか生み出していません。さらに、業界とアカデミアの共同研究から21の注目すべきモデルが生まれ、新しい高みに達しました。

このようにフロンティアのAI研究を業界が主導し続けるという傾向は、さらに強まっています。このレポートは、政府がAIプロジェクトにより関与すべきかどうかという問題を提起しています。民間部門の主導的な役割が将来的に懸念すべき力の不均衡を生み出す可能性があるためです。

さらに、レポートは2023年に公開されたファウンデーションモデルの数が2022年に比べて倍増し、そのうち65%がオープンソースであると指摘しています。これは2022年の44%、2021年の33%から増加しており、GPT-4やその後継モデルのような最先端の限定モデルがクローズドソースのままであるにもかかわらず、オープンソースのAIへの傾向が高まっていることを示しています。

レポートはまた、これらのモデルの学習コストの見積もりも提供しています。GPT-4は7800万ドル、Gemini Ultraは1億9100万ドルと推定されており、これらの高度なAIシステムを開発するための膨大な投資が必要であることが明らかになっています。

全体として、このレポートは業界がフロンティアのAI研究をリードし続けている一方で、オープンソースモデルが台頭し、AIの分野における力の不均衡に対処するために政府の関与が必要となる可能性があることを示しています。