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如果不是学术界的开创性工作，人工智能 (AI) 目前的繁荣可能就不会存在。如今日常使用的许多技术，例如机器学习和自然语言处理，都是由几十年前对人工神经网络的学术研究支撑的。但可以肯定的是，人工智能领域许多最新的前沿和高调研究并非在大学实验室进行，而是在私营公司的幕后进行。德国亚琛工业大学的人工智能研究员 Holger Hoos 表示：“我们越来越多地看到，顶尖的人工智能研究主要在少数几家主要位于美国的公司的研究实验室内进行。”这些研究大部分没有发表在领先的同行评议科学期刊上。2023 年，企业研究仅占美国自然指数人工智能总产出的 3.84%。但来自其他来源的数据表明，公司在研究中发挥着越来越重要的作用。在去年发表在《Science 1》上的一篇论文中，在剑桥麻省理工学院研究创新和人工智能的 Nur Ahmed 和他的同事发现，在领先的人工智能会议上，有一位或多位行业合著者参与的研究文章占比从 2000 年的 22% 增长到 2020 年的 38%。行业在最大、因而也是最强大的人工智能模型中的份额从 2010 年的 11% 增长到 2021 年的 96%。在用于评估人工智能模型性能的一组 20 个基准测试中（例如它们在图像识别、情感分析和机器翻译方面的能力），在 2017 年之前，仅行业或与大学合作就拥有领先模型的概率为 62%，自 2020 年以来，这一比例已增长到 91%。“行业在该领域日益占据主导地位，”Ahmed 说。人工智能研究成果日益占据主导地位，很大程度上得益于行业在资金方面的巨大优势。2021 年，美国政府机构（不包括国防部）在人工智能研发上花费了 15 亿美元，欧盟委员会
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