Изкуственият интелект през 2025: бум на инвестиции, трансформация на труда и нова вълна от AI иновации

април 22, 2025

24 minute read

ИИ вече е системна сила – с рекордни инвестиции, бърз напредък и глобално въздействие. Но доверието, етиката и регулацията са следващото голямо предизвикателство.

AI Index Report 2025 на Stanford HAI показва: ИИ вече е глобална сила. От етика до икономика – технологиите изпреварват регулациите. Готови ли сме?

Светът на ИИ навлезе в нова ера през 2024 година – период на масова адаптация, сериозни инвестиции и фундаментални трансформации в икономиката. Това показва новият доклад на Stanford HAI — Artificial Intelligence Index Report 2025.

В публикацита ще се запознаете с най-същественото от доклада в няколко параграфа, след което и най-важното по обособените 8 теми – като обобщение, акценти и изводи. Докладът е с обем от над 400 страници, а някои глави са в обем от над 50 страници, с множество анализи, диаграми, инфографики и др.

Съдържание

Акценти от доклада
Основни изводи
Глава 1: Изследвания и развитие (Research and Development)
Глава 2: Техническа производителност (Technical Performance)
Глава 3: Отговорен изкуствен интелект (Responsible AI)
Глава 4: Икономика (Economy)
Глава 5: Наука и медицина (Science and Medicine)
Глава 6: Политики и управление (Policy and Governance)
Глава 7: Образование
Глава 8: Обществено мнение (Public Opinion)
Заключение

Акценти от доклада

Изкуственият интелект вече не е бъдещ потенциал, а настоящ двигател на бизнес трансформацията – с рекордни инвестиции, масово прилагане и сериозно въздействие върху пазара на труда и автоматизацията.

Исторически ръст на инвестициите

Общите корпоративни инвестиции в изкуствен интелект достигат рекордните 252.3 милиарда долара, което представлява 26% ръст спрямо предходната година. От тях $109.1 милиарда идват от САЩ – 12 пъти повече от Китай и 24 пъти повече от Великобритания. Само в областта на генеративния ИИ са вложени $33.9 милиарда – почти двойно повече от 2022 г.

Използването на ИИ в бизнеса: новият стандарт

Докато през 2023 г. само 55% от компаниите са използвали ИИ, през 2024 тази цифра скача на 78%. Особено впечатляващо е нарастването на използването на генеративния ИИ, като 71% от анкетираните заявяват, че го прилагат поне в една бизнес функция – спрямо 33% година по-рано.

Пазарът на труда се променя

ИИ започва да влияе сериозно върху структурата на заетостта, особено в професии, свързани с администрация, анализи и съдържание. Същевременно се появяват нови роли – като специалисти по ИИ етика, инженери по „prompt design“ и обучители на модели. Компаниите търсят работна сила с „ИИ умения“, но все още има недостиг на квалифицирани кадри.

Роботизация: традиционни и колаборативни роботи

Употребата на индустриални и сервизни роботи расте, особено в сектори като здравеопазване, логистика и търговия. Наблюдава се преминаване от традиционна автоматизация към по-гъвкави колаборативни роботи, които работят съвместно с хора.

Какво означава това за бизнеса?

Липсата на ИИ стратегия е стратегически риск.
ИИ вече не е бъдеще – той е настояще.
Генериративният ИИ променя начина, по който работим, продаваме, създаваме съдържание и анализираме данни.

Основни изводи

Представянето на ИИ по трудни бенчмаркове продължава да се подобрява

През 2023 г. се появиха нови тестове (MMMU, GPQA, SWE-bench), които проверяват границите на напредналите ИИ системи. Само година по-късно резултатите скочиха рязко – с +18.8, +48.9 и +67.3 процентни пункта съответно.

Освен това, ИИ показа сериозен напредък при генериране на висококачествено видео и в някои случаи надмина хората в програмирането с ограничено време.

ИИ все по-често навлиза в ежедневието

От здравеопазване до транспорт – ИИ вече не е само в лабораторията. През 2023 г. FDA одобри 223 медицински устройства с ИИ (само 6 през 2015). Автономните коли вече не са експеримент: Waymo извършва над 150 000 пътувания седмично в САЩ, а Apollo Go на Baidu вече обслужва много китайски градове.

Бизнесът залага масово на ИИ – инвестициите и употребата растат

През 2024 г. частните инвестиции в ИИ в САЩ достигат $109.1 млрд. (почти 12 пъти повече от Китай). Генеративният ИИ привлича $33.9 млрд. глобално – +18.7% спрямо 2023. 78% от организациите използват ИИ (55% предходната година). Изследванията сочат, че ИИ повишава продуктивността и намалява пропастта в уменията.

САЩ водят в разработката на модели – но Китай наваксва

През 2024 г. САЩ създадоха 40 важни ИИ модела, Китай – 15, Европа – 3. Разликите в качеството между китайските и американските модели бързо намаляват. Китай води по научни публикации и патенти, а ИИ разработката става все по-глобална – с важни постижения в Близкия изток, Латинска Америка и Югоизточна Азия.

Екосистемата за отговорен ИИ се развива – но неравномерно

Инцидентите, свързани с ИИ, нарастват, но малко компании правят системни оценки на сигурността. Въпреки това се появяват нови инструменти като HELM Safety и AIR-Bench. Правителствата стават по-активни – OECD, ЕС, ООН и Африканският съюз представиха рамки за надежден ИИ.

Глобалният оптимизъм за ИИ расте – но има сериозни регионални разлики

В Китай (83%), Индонезия (80%) и Тайланд (77%) мнозинството виждат ИИ като полезен. В Канада, САЩ и Нидерландия – под 40%. Все пак нагласите се променят – в Германия, Франция, Канада, Великобритания и САЩ оптимизмът нараства.

ИИ става по-ефективен, достъпен и евтин

Цената за използване на модел от нивото на GPT-3.5 е паднала над 280 пъти между 2022 и 2024. Хардуерът поевтинява с 30% годишно, а енергийната ефективност се увеличава с 40%. Отворените модели почти настигат затворените по представяне.

Правителствата засилват ролята си – с регулации и инвестиции

През 2024 г. федералните агенции в САЩ въведоха 59 нови ИИ регулации (два пъти повече от 2023). В световен мащаб ИИ се споменава в законодателството с 21.3% повече спрямо предната година. Инвестициите също са мащабни:

Канада: $2.4 млрд.
Китай: $47.5 млрд. фонд за чипове
Франция: €109 млрд.
Индия: $1.25 млрд.
Саудитска Арабия: $100 млрд. (Project Transcendence)

Индустрията води в ИИ – но конкуренцията става все по-ожесточена

Почти 90% от важните ИИ модели през 2024 идват от индустрията (60% през 2023). Академията остава водеща по цитирани изследвания. Скалата на моделите расте – изчислителните ресурси се удвояват на всеки 5 месеца. Разликите в представянето между водещите модели обаче намаляват значително.

ИИ печели престижни награди за научен принос

Нобелова награда по физика – за дълбоко обучение
Нобелова награда по химия – за приложение при сгъване на протеин
Награда Тюринг – за постижения в подсилващото обучение (reinforcement learning)

Сложното логическо мислене остава предизвикателство

ИИ моделите се справят с задачи като тези от Международната математическа олимпиада, но продължават да се затрудняват с комплексни логически тестове (напр. PlanBench). Това ограничава приложимостта им в критични ситуации, където точността е жизненоважна.

Глава 1: Изследвания и развитие (Research and Development)

През последното десетилетие изкуственият интелект (ИИ) преживява значителен растеж в научните изследвания и разработки. Броят на публикациите, свързани с ИИ, почти се утроява, достигайки над 242 000 през 2023 г., което представлява 41.8% от всички публикации в областта на компютърните науки. Този бум в изследванията подчертава нарастващото значение на ИИ в научната общност.

САЩ продължават да водят в разработката на водещи ИИ модели, като през 2024 г. създават 40 значими модела, докато Китай и Европа създават съответно 15 и 3. Въпреки това, китайските модели бързо намаляват разликата в качеството, като представянето им на основни бенчмаркове като MMLU и HumanEval се доближава до това на американските модели. Китай също така води по брой публикации и патенти, свързани с ИИ.

Разработката на ИИ модели става все по-глобална, с важни постижения от Близкия изток, Латинска Америка и Югоизточна Азия. Този глобален растеж подчертава необходимостта от международно сътрудничество и споделяне на знания в областта на ИИ. С нарастващата конкуренция и иновации, бъдещето на ИИ обещава още по-значими постижения и приложения.

Акценти:

Индустрията продължава да прави значителни инвестиции в ИИ и води в разработката на водещи модели, докато академичните институции водят по брой силно цитирани изследвания.
Предимството на индустрията в разработката на водещи ИИ модели, отчетено в последните два доклада, се е задълбочило – през 2024 г. почти 90% от значимите модели произлизат от индустрията (спрямо 60% през 2023 г.). Академичните институции обаче остават водещ източник на силно цитирани (топ 100) публикации през последните три години.
Китай води по общ брой ИИ публикации, а САЩ – по най-влиятелни изследвания.
През 2023 г. Китай е произвел най-много ИИ публикации (23.2%) и цитирания (22.6%) в сравнение с други страни. През последните три години институции от САЩ са автори на най-много от топ 100 най-цитирани ИИ публикации.
Броят на ИИ публикациите продължава да расте и доминира в компютърните науки.
Между 2013 и 2023 г. общият брой ИИ публикации в компютърните и други научни дисциплини почти се е утроил – от около 102 000 до над 242 000. Делът на ИИ в компютърните науки се е увеличил от 21.6% през 2013 г. до 41.8% през 2023 г.
САЩ остават водещ източник на водещи ИИ модели.
През 2024 г. институции, базирани в САЩ, са създали 40 значими ИИ модела, далеч пред Китай (15 модела) и Европа (само 3 общо). През последното десетилетие повече значими модели на машинно обучение произхождат от САЩ, отколкото от която и да е друга страна.
ИИ моделите стават все по-големи, изискват повече изчисления и консумират повече енергия.
Новите изследвания показват, че необходимата изчислителна мощност за обучение на водещи ИИ модели се удвоява приблизително на всеки 5 месеца, размерът на тренировъчните набори за LLM – на всеки 8 месеца, а нужната енергия – всяка година. Големите инвестиции от индустрията продължават да движат скалирането и подобряването на производителността.
ИИ моделите стават все по-достъпни за използване.
Цената за използване на ИИ модел с резултат, еквивалентен на GPT-3.5 (64.8 по MMLU), е спаднала от $20 за милион токени (ноември 2022) до само $0.07 (октомври 2024) – над 280-кратно намаление за 18 месеца. В зависимост от задачата, цените за използване на LLM-и са спаднали между 9 и 900 пъти годишно.
Броят на патентите, свързани с ИИ, расте.
Между 2010 и 2023 г. броят на патентите в областта на ИИ нараства от 3 833 до 122 511. Само за последната година има ръст от 29.6%. Към 2023 г. Китай води с 69.7% от всички издадени ИИ патенти, докато Южна Корея и Люксембург се открояват като водещи на глава от населението.
Хардуерът за ИИ става по-бърз, по-евтин и по-ефективен.
Изследвания показват, че производителността на хардуера за машинно обучение (измерена в 16-битови операции с плаваща запетая) расте с 43% годишно, удвоявайки се на всеки 1.9 години. Цените спадат с 30% годишно, а енергийната ефективност се увеличава с 40% всяка година.
Въглеродните емисии от обучението на ИИ модели нарастват стабилно.
Обучението на ранни ИИ модели като AlexNet (2012) е генерирало около 0.01 тона CO₂. По-новите модели имат значително по-големи емисии: GPT-3 (2020) – 588 тона, GPT-4 (2023) – 5 184 тона, Llama 3.1 405B (2024) – 8 930 тона. За сравнение – средностатистическият американец отделя 18 тона CO₂ на година.

Глава 2: Техническа производителност (Technical Performance)

През 2024 г. изкуственият интелект отбеляза значителен напредък в представянето си по нови бенчмаркове. Например, при SWE-bench, ИИ системите увеличиха успеваемостта си от 4.4% през 2023 г. до 71.7% през 2024 г. Тези подобрения подчертават способността на ИИ да се адаптира и усъвършенства бързо в отговор на нови предизвикателства.

Разликата в производителността между отворени и затворени модели значително намаля. През януари 2024 г. водещият затворен модел превъзхождаше най-добрия отворен модел с 8.04% на Chatbot Arena Leaderboard, но до февруари 2025 г. тази разлика спадна до 1.70%. Това показва, че отворените модели бързо наваксват и стават конкурентоспособни.

Китайските ИИ модели също намалиха разликата в производителността спрямо американските си конкуренти. До края на 2024 г. разликите в представянето на бенчмаркове като MMLU и HumanEval се свиха значително. Това подчертава нарастващата глобална конкуренция и иновации в областта на изкуствения интелект.

Акценти

ИИ постига високи резултати на тестове по-бързо от всякога.
През 2023 г. изследователи въведоха няколко нови предизвикателни бенчмарка – като MMMU, GPQA и SWE-bench – за да тестват границите на напредналите ИИ системи. През 2024 г. представянето на ИИ на тези тестове се подобрява значително: при MMMU и GPQA с ръст от 18.8 и 48.9 процентни пункта съответно. При SWE-bench ИИ е решавал едва 4.4% от задачите през 2023 г., а през 2024 г. – вече 71.7%.
Отворените модели наваксват.
Миналата година водещите модели с отворени тегла значително изоставаха спрямо затворените. През януари 2024 г. водещият затворен модел превъзхождаше най-добрия отворен с 8.04% на класацията Chatbot Arena. До февруари 2025 г. тази разлика се свива до едва 1.70%.
Разликата между китайските и американските модели намалява.
През 2023 г. американските модели значително изпреварваха китайските – например, с 31.6 пункта на HumanEval. В края на 2024 г. тази разлика е спаднала до само 3.7 пункта. Китайските LLM-и бързо догонват своите конкуренти.
Производителността на водещите модели се изравнява.
През 2023 г. разликата в Elo рейтинга между първия и десетия модел в класацията Chatbot Arena е била 11.9%. До началото на 2025 г. тази разлика се свива до 5.4%, а между първите два модела – до едва 0.7%. Това показва, че конкуренцията в ИИ става все по-ожесточена.
Нови парадигми в разсъждението, като изчисление в реално време, подобряват резултатите.
OpenAI представи модели o1 и o3, които разсъждават итеративно. Моделът o1 постига 74.4% на квалификационен изпит за Международната математическа олимпиада, докато GPT-4o – само 9.3%. Подобрението идва с цена: o1 е почти 6 пъти по-скъп и 30 пъти по-бавен от GPT-4o.
Предлагат се все по-трудни бенчмаркове.
Тъй като модели като GPT вече „насищат“ традиционни тестове като MMLU и GSM8K, изследователите търсят по-предизвикателни методи за оценка. Примери са Humanity’s Last Exam (с максимален резултат едва 8.8%), FrontierMath (успешни решения само в 2% от задачите) и BigCodeBench (35.5% точност спрямо 97% за хората).
Генераторите на ИИ видео постигат значителен напредък.
През 2024 г. бяха пуснати напреднали модели за създаване на видео от текст – включително OpenAI SORA, Stable Video 3D/4D, Meta’s MovieGen и Veo 2 от Google DeepMind. Тези системи генерират видео с много по-високо качество от моделите от 2023 г.
По-малки модели водят до по-добри резултати.
През 2022 г. единственият модел с резултат над 60% на MMLU беше PaLM (540 милиарда параметъра). През 2024 г. Microsoft Phi-3-mini постига същото с едва 3.8 милиарда параметъра – 142-кратно намаление на размера.
Сложното разсъждение остава предизвикателство.
Въпреки подобренията чрез техники като “chain-of-thought”, LLM-ите все още не могат надеждно да решават задачи с доказуемо правилни решения, особено когато става дума за по-големи и непознати случаи. Това поставя под въпрос тяхната надеждност в критични приложения с висок риск.
ИИ агентите показват обещаващи резултати.
Новият бенчмарк RE-Bench от 2024 г. оценява способности на ИИ агенти при комплексни задачи. При кратки времеви рамки (2 часа) те превъзхождат човешките експерти 4 пъти, но при по-дълги срокове (32 часа) хората водят два пъти. В определени задачи – като писане на Triton kernels – ИИ агентите вече се изравняват по умения с хората, но са по-бързи и по-евтини.

Глава 3: Отговорен изкуствен интелект (Responsible AI)

Развитието на отговорния ИИ остава неравномерно – въпреки нарастващата осведоменост, малко организации използват стандартизирани оценки за сигурност и етика. През 2024 г. се появиха нови бенчмаркове като HELM Safety и AIR-Bench, но повечето големи езикови модели все още не преминават през формални RAI оценки. В същото време, броят на инцидентите с ИИ достигна рекордните 233 случая – с 56% ръст спрямо предходната година.

Организациите осъзнават ключовите рискове от неточности, регулаторни несъответствия и киберзаплахи, но действията за справяне с тях често изостават. Прозрачността при разработката на базови модели леко се подобрява – средният резултат по индекс на прозрачност е нараснал от 37% до 58% за по-малко от година. В същото време, академичният интерес към отговорния ИИ расте, като броят на научните статии по темата се е увеличил с близо 29%.

Появяват се нови предизвикателства като дезинформация, генерирана от ИИ по време на избори, и имплицитни предразсъдъци в моделите, въпреки обучения за безпристрастност. Жените се свързват повече с хуманитарни науки, а мъжете с лидерство, докато расовите стереотипи продължават да се проявяват в резултатите. Свиването на публичните данни за обучение поставя допълнителни предизвикателства за етично и балансирано развитие на бъдещите модели.

Акценти

Интересът на академичната общност към отговорния ИИ расте.
Броят на научните статии по темата, приети на водещи конференции за ИИ, се е увеличил с 28.8% – от 992 през 2023 г. до 1 278 през 2024 г. Тази тенденция продължава ежегодния ръст от 2019 г. насам и показва, че темата придобива все по-голяма важност в научните среди.
Оценяването на ИИ системи по критерии за отговорен ИИ все още е рядкост, но се появяват нови бенчмаркове.
Миналогодишният доклад подчерта липсата на стандартизирани бенчмаркове за отговорен ИИ при големите езикови модели (LLM). Въпреки че проблемът остава, нови тестове като HELM Safety и AIR-Bench започват да запълват тази празнина.
Броят на инцидентите, свързани с ИИ, продължава да расте.
Според базата данни за инциденти с ИИ, през 2024 г. са докладвани 233 случая – рекордно високо ниво и увеличение с 56.4% спрямо 2023 г.
Организациите признават рисковете от ИИ, но действията за справяне с тях изостават.
Проучване на McKinsey показва, че много организации идентифицират основни рискове – като неточности, съответствие с регулации и киберсигурност, но само част от тях предприемат активни мерки. Съответно 64%, 63% и 60% от анкетираните лидери посочват тези рискове като ключови.
Политиците по света проявяват засилен интерес към отговорния ИИ.
През 2024 г. международното сътрудничество в областта на управлението на ИИ се засили, с фокус върху създаване на общи принципи за отговорен ИИ. Организации като OECD, Европейския съюз, ООН и Африканския съюз публикуваха рамки, които засягат теми като прозрачност, обяснимост и надеждност.
Общодостъпните данни за обучение на ИИ бързо намаляват.
ИИ моделите разчитат на големи количества публични уеб данни, но ново изследване показва, че между 2023 и 2024 г. значително са се увеличили ограниченията за използването на такива данни. В активно поддържаните домейни от набора C4 (Common Crawl), делът на ограничените токени е скочил от 5–7% на 20–33%, което застрашава разнообразието на данните, адаптивността на моделите и възможностите за мащабиране.
Прозрачността при изследванията на базовите модели се подобрява, но има още работа.
Индексът за прозрачност на базовите модели отчита, че средният резултат за прозрачност сред водещите разработчици се е повишил от 37% (октомври 2023 г.) до 58% (май 2024 г.). Въпреки напредъка, остават значителни възможности за подобрение.
Появяват се по-добри бенчмаркове за фактологичност и истинност.
По-старите тестове като HaluEval и TruthfulQA не успяха да се наложат широко. В отговор се появиха нови и по-комплексни оценки, като обновеният Hughes Hallucination Evaluation Model, FACTS и SimpleQA.
Свързаната с ИИ дезинформация по избори се разпространява глобално, но ефектът ѝ остава неясен.
През 2024 г. бяха наблюдавани множество случаи на дезинформация, генерирана с помощта на ИИ, в над дузина държави и над 10 социални платформи – включително по време на президентските избори в САЩ. Въпреки това въздействието остава трудно измеримо и изглежда по-слабо от очакваното.
LLM-и, обучени да бъдат безпристрастни, все още проявяват имплицитни предразсъдъци.
Макар модели като GPT-4 и Claude 3 Sonnet да са проектирани с мерки за ограничаване на откритите пристрастия, те все още демонстрират имплицитни такива. Те по-често свързват отрицателни термини с чернокожи, жени с хуманитарни науки вместо STEM, и мъже с лидерски роли – което засилва расови и полови стереотипи.

Глава 4: Икономика (Economy)

През 2024 г. глобалните частни инвестиции в изкуствен интелект достигнаха рекордните $252.3 милиарда, отбелязвайки ръст от 26% спрямо предходната година. САЩ затвърдиха лидерската си позиция с $109.1 милиарда инвестиции, което е почти 12 пъти повече от Китай и 24 пъти повече от Обединеното кралство. Особено впечатляващо е нарастването на инвестициите в генеративен ИИ, които достигнаха $33.9 милиарда, представлявайки над 20% от всички частни инвестиции в ИИ.

Използването на ИИ в бизнеса се увеличава значително, като през 2024 г. 78% от организациите съобщават, че използват ИИ, в сравнение с 55% през 2023 г. Особено бързо расте използването на генеративен ИИ, като 71% от анкетираните компании го прилагат поне в една бизнес функция, спрямо 33% година по-рано. Въпреки това, повечето компании все още са в началните етапи на внедряване, като финансовите ползи често са под 10% от спестяванията или приходите.

Регионалните различия в използването на ИИ също са значителни. Докато Северна Америка запазва лидерството си, Голям Китай показва едно от най-значителните годишни увеличения в използването на ИИ от организациите, с ръст от 27 процентни пункта. Европа следва с увеличение от 23 процентни пункта, което показва бързо развиващ се глобален пейзаж на ИИ и засилваща се международна конкуренция в прилагането на ИИ.

Акценти

ИИ увеличава продуктивността и помага за преодоляване на разликата в уменията.
Миналогодишният доклад беше сред първите, които отчетоха позитивно влияние на ИИ върху продуктивността. През 2025 г. нови изследвания потвърждават тези резултати – ИИ не само повишава ефективността, но и помага да се намали разликата между ниско- и висококвалифицираните кадри.
Глобалните частни инвестиции в ИИ достигат рекордни нива с ръст от 26%.
През 2024 г. корпоративните инвестиции в ИИ достигат $252.3 милиарда, като частните инвестиции нарастват с 44.5%, а сливанията и придобиванията – с 12.1% спрямо предходната година. Общите инвестиции са се увеличили над 13 пъти от 2014 г. насам.
Финансирането на генеративен ИИ се изстрелва нагоре.
През 2024 г. частните инвестиции в генеративен ИИ достигат $33.9 милиарда – ръст от 18.7% спрямо 2023 г. и над 8.5 пъти повече спрямо 2022 г. Секторът вече представлява над 20% от всички частни инвестиции в ИИ.
САЩ увеличават преднината си в глобалните частни инвестиции в ИИ.
През 2024 г. частните инвестиции в ИИ от САЩ възлизат на $109.1 милиарда – почти 12 пъти повече от Китай ($9.3 млрд.) и 24 пъти повече от Обединеното кралство ($4.5 млрд.). В генеративния ИИ САЩ надхвърлят комбинираните инвестиции на Китай, ЕС и Великобритания с $25.4 милиарда.
Използването на ИИ достига безпрецедентни нива.
През 2024 г. делът на организациите, използващи ИИ, скача до 78% спрямо 55% през 2023 г. Делът на организациите, които използват генеративен ИИ поне в една бизнес функция, също се удвоява – от 33% до 71%.
ИИ започва да носи финансова полза, но повечето компании са още в начален етап.
Най-често ползите се отчитат като ниски – под 10% спестени разходи. 49% от организациите отчитат спестявания в обслужването, 43% в логистиката и 41% в софтуерното инженерство. Относно приходите, най-много печалби се наблюдават в маркетинг и продажби (71%), но обикновено ръстовете са под 5%.
Използването на ИИ се променя драстично по региони – Китай набира скорост.
Северна Америка остава водеща, но „Голям Китай“ отбелязва най-голям ръст с 27 процентни пункта. Европа следва с ръст от 23 пункта, което говори за бързо променящ се и конкурентен глобален пейзаж.
Китай запазва доминацията си в индустриалната роботика въпреки леко забавяне.
През 2023 г. Китай е инсталирал 276 300 индустриални робота – шест пъти повече от Япония и 7.3 пъти повече от САЩ. Делът му от световните инсталации достига 51.1%, въпреки лек спад спрямо предходни години.
Колаборативните и интерактивни роботи стават все по-разпространени.
През 2017 г. те представляват едва 2.8% от всички нови инсталации, а през 2023 г. вече са 10.5%. Нараства и използването на сервизни роботи във всички сектори, с изключение на медицинската роботика.
ИИ води до сериозни промени в енергийните източници, като насочва вниманието към ядрената енергия.
Microsoft обяви сделка за $1.6 милиарда за възстановяване на ядрения реактор Three Mile Island за захранване на ИИ. Google и Amazon също сключиха договори за ядрена енергия в подкрепа на своите ИИ операции.

Глава 5: Наука и медицина (Science and Medicine)

ИИ трансформира научните изследвания и медицината, като ускорява откритията и подобрява грижата за пациентите. Моделите за предсказване на протеинови структури, като AlphaFold, революционизират биологията, улеснявайки разработката на нови лекарства. В клиничната практика, ИИ се използва за диагностика, персонализирано лечение и оптимизация на здравните процеси.

В медицината, ИИ подпомага ранното откриване на заболявания и предлага персонализирани терапевтични подходи. Алгоритмите анализират медицински изображения и данни, предоставяйки точни диагнози и прогнози. Това води до по-добри резултати за пациентите и по-ефективно използване на ресурсите в здравеопазването.

В научните изследвания, ИИ ускорява анализа на големи обеми данни, откривайки нови закономерности и хипотези. Използването на ИИ в симулации и моделиране позволява по-бързо тестване на научни теории. Това значително намалява времето и разходите за провеждане на експерименти и разработки.

Акценти

Появяват се по-големи и по-добри модели за предсказване на протеини.
През 2024 г. бяха пуснати няколко мащабни и високоефективни модела за анализ на протеини, включително ESM3 и AlphaFold 3. С времето тези модели значително нарастват по размер, което води до постоянно подобрение в точността на предсказване.
ИИ продължава да ускорява научните открития.
Ролята на ИИ в научния прогрес продължава да се разширява. Докато 2022 и 2023 бяха началото на пробивите, движени от ИИ, 2024 г. донесе още по-големи постижения, включително Aviary (обучава LLM агенти за биологични задачи) и FireSat (подобрява прогнозата за горски пожари).
Клиничните знания на водещите LLM-и продължават да се подобряват.
Наскоро пуснатият o1 модел на OpenAI постигна нов връх с 96.0% точност на бенчмарка MedQA – с 5.8 процентни пункта повече от най-добрия резултат през 2023 г. От края на 2022 г. насам представянето се е подобрило с 28.4 пункта. MedQA обаче може би доближава своя предел, което подсказва нуждата от по-предизвикателни тестове.
ИИ надминава лекарите в ключови клинични задачи.
Ново проучване показва, че GPT-4 надминава лекари – както самостоятелно, така и в комбинация с тях – при диагностика на сложни клинични случаи. Други изследвания показват, че ИИ се справя по-добре при откриване на рак и идентифициране на пациенти с висок риск от смъртност. Някои ранни данни сочат, че най-добри резултати се постигат при съвместна работа между ИИ и лекари.
Броят на одобрените от FDA медицински устройства с ИИ рязко нараства.
FDA одобрява първото медицинско устройство с ИИ през 1995 г. До 2015 г. са одобрени едва шест такива устройства, но до 2023 г. броят им скача до 223.
Синтетичните данни показват голям потенциал в медицината.
Проучвания от 2024 г. показват, че синтетичните данни, генерирани с ИИ, могат да помогнат за по-добро разпознаване на социални детерминанти на здравето, да подобрят предсказуемостта при опазване на лични данни и да подпомогнат откриването на нови лекарствени съединения.
Публикациите по етика на медицинския ИИ се увеличават всяка година.
Броят на научните публикации по темата етика и ИИ в медицината се е увеличил четирикратно – от 288 през 2020 г. до 1 031 през 2024 г.
Базовите модели навлизат в медицината.
През 2024 г. се появи вълна от мащабни медицински базови модели – от мултимодални модели като Med-Gemini до специализирани модели като EchoCLIP (ехокардиология) и ChexAgent (радиология).
Публично достъпните протеинови бази данни растат бързо.
От 2021 г. насам броят на записите в основните научни бази данни за протеини значително е нараснал: UniProt (+31%), PDB (+23%) и AlphaFold (+585%). Това разширение има ключово значение за научния прогрес.
ИИ печели две Нобелови награди.
През 2024 г. научни постижения, свързани с ИИ, получиха най-високи отличия – две Нобелови награди. Demis Hassabis и John Jumper от Google DeepMind печелят наградата по химия за работата си по AlphaFold, а John Hopfield и Geoffrey Hinton получават Нобелова награда по физика за фундаменталния си принос към невронните мрежи.

Глава 6: Политики и управление (Policy and Governance)

Глобалният интерес към регулиране на изкуствения интелект нараства. През 2024 г. беше приета първата международна правно обвързваща конвенция за ИИ, насочена към защита на човешките права и демократичните ценности. Организации като ООН, ЕС и Африканския съюз разработиха рамки за управление на ИИ, подчертавайки необходимостта от прозрачност и надеждност.

Националните правителства увеличават инвестициите и регулирането в областта на ИИ. САЩ въведоха 59 нови регулации, докато Канада, Франция, Индия и Саудитска Арабия обявиха мащабни инвестиционни програми. Тези действия отразяват стремежа към балансиране на иновациите с етичните и правни съображения.

Различията в подходите към управлението на ИИ между регионите остават. Докато ЕС прилага предпазлив, основан на риска подход, САЩ предпочитат секторно регулиране, а Китай следва централизирана стратегия. Тези различия подчертават необходимостта от международно сътрудничество и хармонизиране на стандартите.

Американските щати поемат водеща роля в законодателството за ИИ, докато на федерално ниво напредъкът е бавен.
През 2016 г. е приет само един щатски закон, свързан с ИИ, докато през 2023 г. броят им достига 49. Само за последната година този брой се е увеличил над два пъти – до 131. Въпреки че и на федерално ниво има повече предложения за закони, приетите остават малко.
Правителства по света инвестират в инфраструктура за ИИ.
Канада обяви пакет за ИИ инфраструктура на стойност $2.4 милиарда, а Китай стартира фонд от $47.5 милиарда за производство на полупроводници. Франция се ангажира с €109 милиарда, Индия обеща $1.25 милиарда, а проектът „Transcendence“ на Саудитска Арабия представлява инвестиционна инициатива в размер на $100 милиарда.
В световен мащаб се увеличават споменаванията на ИИ в законодателната дейност.
В 75 водещи държави броят на законодателните препратки към ИИ е нараснал с 21.3% през 2024 г., достигайки 1 889 в сравнение с 1 557 през 2023 г. От 2016 г. насам общият брой на споменаванията е нараснал над девет пъти.
Институтите за безопасност на ИИ се разширяват и координират по целия свят.
През 2024 г. много държави стартираха международни институти за безопасност на ИИ. Първите такива бяха създадени в САЩ и Великобритания през ноември 2023 г. след първата AI Safety Summit. По време на AI Seoul Summit през май 2024 г. се поеха ангажименти за още институти в Япония, Франция, Германия, Италия, Сингапур, Южна Корея, Австралия, Канада и Европейския съюз.
Броят на федералните регулации за ИИ в САЩ рязко се увеличава.
През 2024 г. са въведени 59 федерални регулации, свързани с ИИ – над два пъти повече от 25-те през 2023 г. Те са издадени от 42 различни агенции, в сравнение с 21 агенции предходната година.
Американските щати разширяват регулациите за deepfake съдържание.
Преди 2024 г. само пет щата – Калифорния, Мичиган, Вашингтон, Тексас и Минесота – имаха закони, регулиращи deepfake съдържание в изборите. През 2024 г. още 15 щата, включително Орегон, Ню Мексико и Ню Йорк, въведоха подобни мерки. До края на 2024 г. общо 24 щата са приели регулации, насочени срещу deepfake технологии.

Глава 7: Образование

Глобалният достъп до компютърни науки (CS) в училищата се разширява, но остават значителни неравенства. През 2024 г. две трети от страните предлагат или планират да предложат CS образование в K–12, което е двойно повече спрямо 2019 г.

Най-голям напредък се наблюдава в Африка и Латинска Америка, но в много африкански държави достъпът остава ограничен поради липса на електричество и инфраструктура. В САЩ участието в CS курсове леко се е увеличило, но продължават да съществуват разлики по отношение на раса, пол, доходи и география.

Учителите по компютърни науки в САЩ са мотивирани да преподават ИИ, но се чувстват неподготвени. 81% от тях смятат, че ИИ трябва да бъде част от основното CS образование, но по-малко от половината се чувстват готови да го преподават. Това подчертава необходимостта от професионално развитие и ресурси, за да се интегрира ефективно ИИ в учебната програма.

Броят на завършилите магистърски програми по ИИ в САЩ почти се е удвоил между 2022 и 2023 г. Въпреки че нарастването на бакалавърските и докторските степени е по-бавно, увеличението на магистърските програми може да предвещава бъдеща тенденция за всички нива на образование.

САЩ продължават да бъдат световен лидер в производството на ИКТ специалисти на всички образователни нива, следвани от страни като Испания, Бразилия и Обединеното кралство.

Акценти

Достъпът и записванията в курсове по компютърни науки в американските гимназии са се увеличили леко спрямо предходната учебна година, но остават неравенства.
Участието на ученици варира според щата, раса/етническа принадлежност, големина на училището, географско разположение, доходи, пол и наличие на увреждания.
Учителите по компютърни науки в САЩ искат да преподават ИИ, но не се чувстват подготвени.
Въпреки че 81% от учителите по компютърни науки смятат, че използването на ИИ и обучението по ИИ трябва да бъдат част от основната учебна програма, по-малко от половината от гимназиалните учители се чувстват готови да преподават тази тема.
Две трети от страните по света предлагат или планират да предложат образование по компютърни науки за ученици от K–12.
Този дял се е удвоил от 2019 г. насам, като най-голям напредък се наблюдава в африканските и латиноамериканските държави. Въпреки това учениците в много африкански страни имат най-ограничен достъп до компютърно образование поради липса на електричество в училищата.
Броят на завършилите магистърски програми по ИИ в САЩ почти се е удвоил между 2022 и 2023 г.
Макар нарастването при бакалавърските и докторските степени да е по-бавно, този скок в магистърските програми може да подсказва бъдеща тенденция за всички образователни нива.
САЩ продължават да бъдат световен лидер в обучението на специалисти в областта на информационните и комуникационните технологии (ИКТ) на всички образователни нива.
Испания, Бразилия и Обединеното кралство следват САЩ като водещи производители на ИКТ кадри на различни нива. Турция се откроява като страната с най-добро равенство между половете в тази сфера.

Глава 8: Обществено мнение (Public Opinion)

Глобалното обществено мнение за ИИ става все по-положително, но остава неравномерно. През 2024 г. 55% от анкетираните вярват, че продуктите и услугите, използващи ИИ, ще променят значително ежедневието им в следващите 3–5 години, което е увеличение с 6% спрямо 2022 г.

Най-голям ръст в оптимизма се наблюдава в Канада (+17%) и Германия (+15%), докато Индия, Малайзия и Полша отбелязват спад. Въпреки това, в страни като САЩ само 39% от хората виждат ИИ като положително явление, в сравнение с 83% в Китай и 80% в Индонезия.

Хората очакват ИИ да промени работата им, но се притесняват от загуба на работни места. Глобално, 60% от анкетираните смятат, че ИИ ще промени начина, по който вършат работата си през следващите пет години, докато 36% се опасяват, че ИИ ще замени работата им.

Младите поколения, като поколението Z и милениалите, са по-склонни да вярват в трансформиращата роля на ИИ в сравнение с по-възрастните поколения. Въпреки това, сред всички възрастови групи се наблюдава нарастващо съгласие, че ИИ ще промени начина на работа в близко бъдеще.

Общественото мнение за въздействието на ИИ върху различни аспекти на живота е смесено. Около 55% от анкетираните вярват, че ИИ ще намали времето, необходимо за изпълнение на задачи, а 51% смятат, че ще подобри възможностите за забавление.

Оптимизмът относно въздействието на ИИ върху икономиката и здравеопазването е по-нисък, с 36% и 38% съответно. Страни като Китай и Индонезия са по-оптимистични, докато в страни като Япония и Канада скептицизмът е по-силен.

Акценти

Светът става предпазливо оптимистичен относно продуктите и услугите с изкуствен интелект.
От 26 държави, анкетирани от Ipsos през 2022 и 2024 г., в 18 се наблюдава увеличение на дела на хората, които вярват, че ИИ продуктите и услугите носят повече ползи, отколкото вреди. Глобално този дял нараства от 52% през 2022 г. до 55% през 2024 г.
Очакванията и осъзнаването на въздействието на ИИ върху ежедневния живот се засилват.
Около две трети от хората в световен мащаб вече вярват, че ИИ ще има значително влияние върху ежедневието им в рамките на следващите 3 до 5 години – ръст от 6 процентни пункта спрямо 2022 г. Всички държави, с изключение на Малайзия, Полша и Индия, отбелязват увеличение в това възприятие, като най-големите скокове са в Канада (+17%) и Германия (+15%).
Скептицизмът относно етичните практики на ИИ компаниите расте, докато доверието в безпристрастността на системите спада.
На глобално ниво доверието, че ИИ компаниите защитават личните данни, е спаднало от 50% през 2023 г. до 47% през 2024 г. Също така по-малко хора вярват, че ИИ системите са безпристрастни и свободни от дискриминация спрямо миналата година.
Регионалните различия в оптимизма към ИИ се запазват.
Както беше отбелязано още в доклада от 2023 г., значителните разлики между регионите продължават. В страни като Китай (83%), Индонезия (80%) и Тайланд (77%) преобладава мнението, че ИИ носи повече ползи, докато в Канада (40%), САЩ (39%) и Нидерландия (36%) това мнение споделят само малцинство.
Хората в САЩ остават недоверчиви към автономните автомобили.
Проучване на American Automobile Association показва, че 61% от американците се страхуват от самоуправляващи се коли, а само 13% им имат доверие. Въпреки че този страх е спаднал спрямо пика от 68% през 2023 г., той все още е по-висок от нивото през 2021 г. (54%).
Съществува широка подкрепа за регулация на ИИ сред местните американски политици.
През 2023 г. 73.7% от местните американски управници – на ниво град, община и окръг – подкрепят идеята ИИ да бъде регулиран, което е значително увеличение спрямо 55.7% през 2022 г. Подкрепата е по-силна сред демократите (79.2%) в сравнение с републиканците (55.5%), макар че и двете групи отбелязват ръст спрямо предходната година.
Оптимизмът към ИИ рязко се увеличава в държавите, които преди това бяха най-скептични.
Глобално се наблюдава ръст в позитивното отношение към ИИ продукти и услуги, най-силно в страни, които преди това бяха песимистично настроени. През 2022 г. Великобритания (38%), Германия (37%), САЩ (35%), Канада (32%) и Франция (31%) бяха сред най-скептичните; оттогава оптимизмът е нараснал с 8%, 10%, 4%, 8% и 10% съответно.
Работещите очакват ИИ да промени работата им, но страхът от заместване остава по-нисък.
В световен мащаб 60% от анкетираните вярват, че ИИ ще промени начина, по който изпълняват работата си през следващите пет години. Само 36% обаче смятат, че ИИ ще замести работата им през този период.
Сред местните американски политици съществуват остри разногласия относно приоритетите на ИИ политиката.
Макар да има широка подкрепа за регулиране на ИИ, приоритетите варират значително. Най-силна е подкрепата за по-строги правила за поверителност на данните (80.4%), преквалификация на безработни (76.2%) и регулации за внедряване на ИИ (72.5%). Значително по-слаба е подкрепата за забрана на лицево разпознаване от полицията (34.2%), субсидии за спад в заплатите (32.9%) и универсален базов доход (24.6%).
ИИ се възприема като средство за пестене на време и подобряване на развлеченията, но има съмнения за икономическите ползи.
55% вярват, че ИИ ще спестява време, а 51% очакват по-добри развлекателни възможности. Само 38% смятат, че ИИ ще подобри здравеопазването, 36% – че ще подобри националната икономика, 31% – че ще има положително въздействие върху пазара на труда, а 37% – че ще подобри собствената им работа.

Заключение

Изкуственият интелект вече не е просто нововъведение – той е системен фактор, трансформиращ икономиката, науката, образованието и публичния живот. През 2024 г. ИИ отбеляза рекорден ръст в инвестициите, бързо усъвършенстване на технологичните си възможности и навлизане във все повече бизнеси и обществени сфери. Моделите стават по-достъпни, ефективни и точни – с потенциал да променят начина, по който работим, лекуваме, учим и управляваме обществата си.

Въпреки това, предизвикателствата пред отговорното и справедливо развитие на ИИ остават сериозни. Неравномерният напредък в етиката, безопасността, прозрачността и регулациите показва, че технологичният прогрес трябва да върви ръка за ръка със социална и политическа зрялост. Намаляващият достъп до обучителни данни, продължаващите имплицитни пристрастия и опасностите от дезинформация подчертават нуждата от глобални рамки и координирани усилия.

В основата на всичко стои доверието – между хората, институциите и технологиите. За да се възползваме от възможностите на ИИ и да избегнем рисковете, обществото трябва да инвестира не само в иновации, но и в образование, регулации и етично лидерство. Годината 2024 беляза прехода от потенциал към реалност. Въпросът е – как ще продължим оттук нататък?