50개 이상의 에픽 생성 AI 통계

Generative AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 고유한 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성할 수 있는 일종의 인공 지능입니다. 명시적인 지시 없이 그렇게 할 수 있습니다.

간단한 프롬프트를 입력할 수 있는 ChatGPT 및 기타 AI 도구의 등장은 일반 대중 사이에서 폭발적으로 증가했으며 서면 콘텐츠, 예술 및 코드를 생성하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다.

그러나 데이터는 이 놀라운 기술에 대해 무엇을 말합니까? 이러한 생성 AI 통계는 성장과 가치, 사용 방법 및 이에 대한 사회의 태도를 탐구합니다.

주요 생성 AI 통계

버클을 채우십시오. 여기에 가장 중요한 생성이 있습니다. AI 통계 모두가 알아야합니다!

• 제너레이티브 AI 시장은 1.3년까지 2032조XNUMX억 달러에 달할 것으로 추산된다.
• OpenAI는 가치와 사용자 측면에서 가장 큰 생성 AI 회사입니다.
• 기업의 60% 이상이 직장에서 생성 AI를 사용합니다.
• 미국 성인의 12%가 ChatGPT를 사용하여 텍스트를 생성했습니다.
• 대규모 조직의 아웃바운드 마케팅 메시지 중 30%는 AI로 생성됩니다.
• 제너레이티브 AI는 워크로드를 60%에서 70%까지 줄여줍니다.

생성 AI 사용 통계

얼마나 많은 사람들이 제너레이티브 AI를 사용하며 무엇을 위해 사용합니까? 이 흥미로운 통계는 채택 방법, 사용자 데모 등을 살펴봅니다.

1. 기업의 60% 이상이 직장에서 생성 AI를 사용합니다.

(출처: 재스퍼 AI)

직원이 61.5~11명인 회사의 약 1000%가 직장에서 생성 AI를 사용하고 있습니다. 시행한 사람의 46.1%가 일주일에 한 번 이상 사용한다. 33% 미만이 매일 사용합니다.

2. 비즈니스 리더의 50% 이상이 콘텐츠 마케팅을 위해 특별히 제너레이티브 AI를 구현했습니다.

(출처: SiegeMedia)

설문 조사에 참여한 비즈니스 리더의 52%는 마케팅 콘텐츠 생성을 돕기 위해 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구를 구현했다고 말했습니다. 64.7%는 2023년 말까지 시도할 계획이다.

3. 미국 성인의 12%가 ChatGPT를 사용하여 텍스트 콘텐츠를 생성했습니다.

(출처: Statista – ChatGPT 사용법)

제너레이티브 AI는 2023년 12월 현재 미국 성인의 38%가 ChatGPT를 사용하여 텍스트를 생성했으며 XNUMX%는 다른 사람이 사용하는 것을 보았습니다. 이는 절반이 기술에 노출되었음을 의미합니다.

4. 영국인의 26%가 생성 AI를 사용했습니다.

(출처: 딜로이트)

영국의 사용률은 미국보다 높으며 52%가 생성 AI에 대해 들어본 적이 있고 26%가 적어도 한 번 시도했습니다. 그것을 사용한 사람들의 28%는 매주 사용하고 9%는 매일 사용합니다. 30%는 한 번만 시도했습니다.

5. 미국 대학생 1명 중 3명이 숙제에 ChatGPT를 사용합니다.

(출처: Intelligent.com)

인간 언어 모델은 ChatGPT가 질문에 답하고 학업을 작성하는 것을 쉽게 만듭니다. 설문조사 데이터에 따르면 미국 대학생의 최대 33%가 숙제에 생성 AI를 사용합니다. ChatGPT 사용을 인정하는 학생의 60%는 전체 과제의 절반 이상에서 사용한다고 말합니다.

6. 영국 대학생의 절반 이상이 교육에 AI를 사용했습니다.

(출처: 딜로이트)

영국에서는 56세에서 16세 사이의 학교 또는 대학생의 19%가 생성 기법을 사용했습니다. 교육용 AI 할당.

7. 마케팅 및 광고 산업은 제너레이티브 AI 채택률이 가장 높습니다.

(출처: Statista – AI 채택)

2022년 현재 미국 마케팅 및 광고 회사는 모든 산업 분야의 전문가를 대상으로 한 설문 조사를 기반으로 생성 AI를 가장 많이 사용했습니다. 기술 관련 전문가는 채택률이 두 번째로 높았고(35%), 컨설팅(30%)이 그 뒤를 이었습니다.

무례 AI 애플리케이션이 많은 헬스케어, 특별히 생성 AI를 많이 채택한 것은 아닙니다. 15%의 채택률로 목록에서 최하위를 차지했습니다.

8. 약 86%의 의료 제공자, 생명 과학 회사 및 기술 벤더가 AI를 사용합니다.

(출처: 헬스케어IT뉴스)

이러한 높은 채택률에도 불구하고 이러한 산업 중 많은 부분이 생성 AI보다 앞서 있었습니다. 실제로 의료 분야는 다른 인공 지능 기술의 얼리 어답터였습니다. 그러나 생성 AI 비서와 함께 향후 몇 년 동안 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

9. 다른 연령대보다 생성 AI를 훨씬 더 많이 사용하는 연령대는 없습니다.

(출처: Statista – AI 시대)

미국에서는 여러 세대가 거의 같은 양의 AI를 사용합니다. 젊은 Z세대의 29%가 사용했지만 X세대의 28%, 밀레니얼 세대의 27%도 사용했습니다.

10. 도시 인구는 농촌 인구보다 생성 AI에 15% 더 많이 노출됩니다.

(출처: 산탄데르)

농촌 인구의 35%에 비해 도시 인구의 20%가 AI에 노출되어 있습니다. 이는 다른 기술과 동일한 궤적을 따릅니다.

역사적 생성 AI 통계

다음 생성 AI 통계 및 사실은 기술의 역사와 이정표를 되돌아 봅니다.

11. 초기 생성 AI는 1960년대에 처음 개발되었습니다.

(출처: 포브스)

ELIZA는 MIT의 컴퓨터 과학자인 Joseph Weizenbaum이 1960년대에 개발한 최초의 생성형 챗봇 중 하나입니다. ELIZA는 단순화된 패턴 일치 방식을 사용하여 사용자와 심리 치료사 간의 대화를 시뮬레이션하도록 설계되었습니다.

이것은 사용자 입력에서 키워드와 구를 인식하고 이러한 패턴을 기반으로 사전 프로그래밍된 응답을 생성하는 방식으로 작동했습니다. 그러나 실제로는 학습 모델이 아니었습니다.

12. Generative AI는 2014년 Generative Adversarial Networks의 도입과 함께 도약했습니다.

(출처: 테크타겟)

GAN(Generative Adversarial Networks)은 2014년 Ian Goodfellow가 소개했습니다. 이 프로세스는 두 개의 신경망을 동시에 훈련합니다. 하나는 생성기로 알려져 있고 다른 하나는 판별자로 알려져 있습니다. 생성기는 합성 데이터를 생성하는 반면 판별자의 역할은 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 것입니다.

학습 과정에서 생성자는 판별자를 속일 수 있는 점점 더 사실적인 데이터를 생성하려고 시도하는 반면 판별자는 실제 데이터와 가짜 데이터를 더 잘 구별하는 방법을 배웁니다.

13. 2016년 DeepMind의 WaveNet은 오디오 생성 AI의 중요한 이정표였습니다.

(출처: 더 버지)

WaveNet은 인간과 유사한 음성을 생성할 수 있었으며, 이를 통해 오늘날 우리가 볼 수 있는 고급 AI 음성 도우미와 매우 정확한 텍스트 음성 합성 도구가 탄생했습니다.

14. 2017년 NVIDIA는 사실적인 이미지 생성을 위한 프로그레시브 GAN을 개발했습니다.

(출처: 엔비디아)

NVIDIA의 GAN은 데이터를 훈련하는 동안 새로운 레이어를 기하급수적으로 추가하여 이전에는 볼 수 없었던 디테일과 선명도로 이미지를 생성할 수 있었습니다. 이것은 우리가 현재 여러 AI 이미지 생성기에서 볼 수 있는 고해상도 이미지를 생성했습니다.

15. Open AI는 2018년에 최초의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)를 개발했습니다.

(출처: 세계경제포럼)

ChatGPT의 GPT는 OpenAI가 "Improving Language Understanding by Generative Pre-training"이라는 논문에서 소개한 'Generative Pre-trained Transformer'를 말합니다.

이 모델은 570억 개의 매개변수에 걸쳐 175GB의 텍스트로 사전 훈련되어 언어의 기본 패턴과 구조를 학습할 수 있습니다. 그런 다음 텍스트 분류, 언어 번역, 질의 응답 등을 미세 조정합니다.

16. GPT-3는 훈련하는 데 3.2만 달러의 컴퓨터 리소스가 필요했습니다.

(출처: 산탄데르)

모든 데이터로부터 학습하는 것은 무료가 아닙니다. GPT의 세 번째 화신은 3.2만 달러 상당의 컴퓨터 성능과 리소스를 소비한 것으로 추정됩니다. 출시 후 ChatGPT를 실행하는 데 하루에 $700,000의 비용이 듭니다.

17. AI 아트는 2021년 DALL-E 출시와 함께 등장했다.

(출처: Arimetrics)

OpenAI의 DALL-E는 아티스트 Salvador Dali를 모방한 것으로 사전 훈련된 변환기를 텍스트가 아닌 픽셀 생성에 적용했습니다. 이를 통해 자연어 프롬프트에서 고품질 AI 아트를 생성할 수 있었습니다. DALL-E는 곧 Midjourney와 Stable Diffusion이 뒤따랐습니다.

18. GhatGPT는 일주일도 안되어 사용자 XNUMX만 명을 돌파했습니다.

(출처: 로이터)

ChatGPT CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 트위터를 통해 2022년 2월 공개 출시 일주일 만에 사용자 XNUMX만 명을 돌파했다고 발표했습니다. 이러한 급격한 상승을 설명하기 위해 Twitter 자체는 출시 후 XNUMX년이 될 때까지 그다지 인기가 없었습니다.

19. Bard는 100년 2023월 Google을 선보인 후 Google의 주식 가치 XNUMX억 달러를 잃었습니다.

(출처: 월스트리트저널)

모든 생성 AI 도구가 강타로 시작되는 것은 아닙니다. ChatGPT의 Google 라이벌인 Bard는 8년 2023월 라이브 스트림을 통해 선보인 후 회사 주가가 XNUMX% 폭락하고 부정확한 답변을 생성했습니다.

20. 2023년 XNUMX월 Claude는 평균 소설 한 편을 XNUMX분 만에 처리할 수 있었습니다.

(출처: 맥킨지)

Anthropic의 생성 AI인 Claude는 9,000년 2023월에 100,000개의 텍스트 토큰을 처리할 수 있는 능력으로 시작했습니다. 두 달 후에는 분당 약 75,000단어 또는 평균 소설 한 편에 해당하는 XNUMX개의 토큰을 넘어섰습니다.

재무 생성 AI 통계

이러한 재무 통계는 생성 AI 시장 점유율, 수익 창출 및 선도 기업의 가치를 살펴봅니다.

21. 제너레이티브 AI 시장은 1.3년까지 2032조 XNUMX천억 달러에 이를 것으로 추정됩니다.

(출처 : Bloomberg)

2022년 제너레이티브 AI 시장은 약 40억 달러 규모였다. 최근 분석에 따르면 연평균 성장률(CAGR)이 42%로 증가하여 향후 1.3년 말까지 XNUMX조 XNUMX억 달러에 이를 수 있습니다.

또한 생성 AI 소프트웨어 제품은 글로벌 소프트웨어 시장에 약 280억 달러를 추가할 수 있습니다.

22. 제너레이티브 AI는 세계 경제에 2.6조 4.4억 달러에서 XNUMX조 XNUMX억 달러에 해당하는 금액을 추가할 수 있습니다.

(출처: 맥킨지)

생성 AI로 인한 추가 생산성은 매년 세계 경제에 2.6조 4.4억 달러에서 75조 XNUMX억 달러를 추가할 수 있습니다. 이 가치의 XNUMX%는 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링 및 R&D에 걸쳐 있습니다.

23. 북미는 지역별로 선도적인 생성 AI 시장입니다.

(출처: Precedence Research, Statista – AI US)

북미는 41년에 2022%의 수익 점유율을 차지하는 지역별 시장 리더입니다. 이는 10억 달러에 조금 못 미치는 금액입니다. 유럽(26%), 아시아 태평양(22%), 라틴 아메리카(8%), 중동/아프리카(3%)가 그 뒤를 이었습니다.

24. 2022년 미디어 및 엔터테인먼트 부문은 전 세계 제너레이티브 AI 시장의 34%를 차지했습니다.

(출처: Precedence Research)

미디어 및 엔터테인먼트 부문은 1.5년에 34억 달러를 초과하고 2022%의 수익 점유율을 차지했습니다. 이는 생성 AI 광고 캠페인에 기인합니다. 향후 36.4년 동안 비즈니스 및 금융 서비스 부문은 XNUMX%의 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

25. OpenAI는 가치와 사용자 측면에서 가장 큰 생성 AI 회사입니다.

(출처: Reuters 2-3, SimilarWeb 1-2, DailyAlts)

OpenAI는 인기 있는 AI 챗봇 ChatGPT와 이미지 생성기 DALL-E의 배후에 있는 회사입니다. 27년 29월에 2023억 달러에서 XNUMX억 달러 사이의 가치로 평가된 현재 세계에서 가장 성공적인 생성 AI 회사입니다.

또한 1.7년 2023월에 140억 명 이상의 사용자가 있었습니다. 이에 비해 Google Bard는 약 XNUMX억 XNUMX천만 명의 사용자가 있었고 때때로 회사 자금을 잃었습니다.

지난 평가액이 4.1억 달러에 달하는 AI 회사인 Anthropic은 최근 두 번째 생성형 챗봇 모델인 Claude 2를 출시했습니다. 하지만 사용자 기반은 ChatGPT보다 훨씬 작습니다.

26. 제너레이티브 AI 아트 플랫폼 Stable Diffusion은 1억 달러 이상의 가치가 있습니다.

(출처: Forbes 2, iNews)

AI 생성기는 이미지와 아트웍을 만들 수 있습니다. 텍스트 응답뿐만 아니라 Stable Diffusion은 현재 하루 10만 명이 넘는 사용자와 1억 달러 이상의 가치를 지닌 최고의 이미지 생성기입니다. 가장 가까운 경쟁자는 OpenAI의 자체 DALL-E 이미지 생성기이지만 유료화 뒤에 있습니다.

XNUMXD덴탈의 AI 아트마켓 정량화하기 어렵습니다. 그러나 가장 가치 있는 AI 생성 NFT는 1.1만 달러에 팔렸고 다른 일반 AI 예술 작품은 경매에서 수십만 달러에 팔렸습니다.

27. 비 ChatGPT AI 솔루션을 위해 1.7억 달러의 벤처 캐피털이 모금되었습니다.

(출처 : Gartner)

모두가 ChatGPT에 대해 알고 있지만, 벤처 캐피탈리스트는 1.7년부터 생성 AI 기술에 2020억 달러 이상을 투자했으며, 신약 발견과 소프트웨어 코딩이 가장 많은 투자를 받았습니다.

28. 제너레이티브 AI 소프트웨어는 3.7년 말까지 2023억 달러의 가치가 있을 것으로 예상됩니다.

(출처: S&P 글로벌)

263개의 생성 AI 소프트웨어 회사를 기준으로 생성 AI 소프트웨어 시장은 3.7년 말까지 약 2023억 달러의 가치가 있을 것으로 추정됩니다.

29. 코드 생성기는 가장 빠르게 성장하는 생성 AI 도구입니다.

(출처: S&P 글로벌)

일반 챗봇은 현재 가장 많이 사용되는 생성형 AI 형태이지만 컴퓨터 코드를 생성할 수 있는 봇은 향후 5년 동안 가장 빠른 성장 속도를 보일 것으로 예상됩니다. 코드 생성기는 연평균 72.9%의 성장률을 보일 것으로 추정됩니다.

AI 이미지 생성기 CAGR이 65.8%로 두 번째로 빠르게 성장하는 생성 AI 유형입니다.

30. 호주의 의료 부문은 제너레이티브 AI를 채택하여 13억 달러의 가치를 얻을 수 있습니다.

(출처: 마이크로소프트)

Microsoft의 연구에 따르면 환자 웨어러블, AI 기반 진단 및 관리 작업 자동화로 절약된 시간의 채택이 호주 의료 산업에 5억 ~ 13억 달러의 가치를 추가할 수 있다고 합니다.

생성 AI 통계에 대한 태도

다음 통계 및 의견은 전문가와 대중이 생성 AI의 부상에 대해 어떻게 느끼는지 살펴봅니다.

31. 거의 100%의 글로벌 경영진이 AI가 전략에 중요할 것이라고 생각합니다.

(출처: 액센츄어)

전 세계에서 설문 조사를 실시한 임원의 98%가 AI가 향후 3~5년 동안 회사 전략에서 핵심 역할을 할 것이라고 말했습니다.

32. 남성은 여성보다 생성 AI를 더 신뢰합니다.

(출처: 내부 정보)

설문조사에 참여한 미국 성인 중 생성 AI를 강력하게 신뢰하는 사람들은 남성 60%, 여성 40%로 편향되어 있습니다. 한편 강한 불신을 표현한 사람은 여성 53%, 남성 47%였다.

33. ChatGPT는 남녀 비율이 60/40입니다.

(출처: 유사웹)

2023년 59.69월 현재 ChatGPT의 웹 트래픽은 남성 40.31%, 여성 XNUMX%입니다. 남성이 여성보다 AI를 더 많이 사용하고 신뢰하는 것 같습니다.

34. 기술 전문가의 68.4%는 생성 AI로 인해 자신의 직업이 위험에 처했다고 생각하지 않습니다.

(출처: 재스퍼 AI)

500개 부서의 12명의 기술 전문가를 대상으로 한 설문 조사에서 68.4%는 생성 AI 도구가 자신의 직업을 위험에 빠뜨린다고 생각하지 않았습니다. 또한 전체 응답자의 73%는 이러한 도구가 안전하고 윤리적이라고 생각합니다.

35. 직원의 82%는 해커가 생성 AI를 사용하여 사기 이메일을 작성하고 있다고 걱정합니다.

(출처: IT 프로)

2023년 연구에 따르면 새로운 사회 공학 기반 이메일 공격의 수가 급증했으며 이는 생성 AI 봇의 증가와 관련이 있습니다. 이 때문에 직원의 82%가 AI로 생성된 사기 이메일이 직장에서 걱정이라고 말했다.

36. 미국 성인의 50% 이상이 AI가 생성한 텍스트 콘텐츠가 부정확하거나 오해의 소지가 있을 수 있다고 우려합니다.

(출처: 내부자 인텔리전스 2)

대다수가 제너레이티브 AI가 직장에서 시간과 비용을 절약할 수 있다는 데 동의하지만, 설문 응답자의 56%는 작성된 콘텐츠에 편향과 부정확성이 포함될 수 있다는 점에 강하게 동의하거나 어느 정도 동의했습니다.

여기에는 정보가 완전히 잘못되었거나 문법이 잘못되었거나 ChatGPT와 같은 도구가 2021년 XNUMX월 이후 실제 데이터에 대해 교육되지 않았다는 사실이 포함됩니다.

37. 영국 제너레이티브 AI 사용자의 43%는 그것이 항상 진실을 말한다고 믿습니다.

(출처: 텔레콤)

영국에서는 일반 생성 AI 사용자의 43%가 항상 사실에 입각한 정확한 답변을 생성한다고 신뢰하는 반면 아직 AI를 사용하지 않은 사람은 19%에 그쳤습니다.

38. 대부분의 사람들은 정확도가 시간이 지남에 따라 향상될 것이라는 데 동의합니다.

(출처: 재스퍼 AI)

부정확성에 대한 현재의 두려움에도 불구하고 83%는 AI 모델이 시간이 지남에 따라 결과를 개선할 것으로 기대하며 이는 기계 학습의 기본 기능입니다.

39. 미국인의 75%가 딥페이크에 대해 우려하고 있습니다.

(출처: MITRE-Harris)

더욱 우려되는 점은 AI가 생성한 사진, 비디오 및 오디오의 품질이 너무 좋아서 사람들이 실제인 것처럼 속일 수 있다는 것입니다. 이른바 딥페이크는 유명인이나 정치인과 같은 실제 사람의 모습을 AI를 사용하여 제작자가 원하는 대로 행동하고 말하도록 합니다.

이로 인해 선전, 가짜 뉴스, 개인 정보 보호 및 저작권 침해와 관련된 여러 가지 문제가 제기됩니다.

40. 마케팅 담당자의 88%가 Generative AI로 시간과 비용을 절약합니다.

(출처: 내부자 인텔리전스 3)

대부분의 마케팅 담당자는 생성 AI를 말합니다. 회사를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만들고 있습니다. 88%도 믿는다 AI 콘텐츠 인간이 생산하는 것보다 좋거나 더 나을 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 미래

이러한 제너레이티브 AI 통계는 시장의 성장과 미래에 대한 예측을 탐색합니다.

41. 제너레이티브 AI는 작업량을 60%에서 70%까지 줄여줍니다.

(출처: 맥킨지, 액센추어)

반복적인 작업을 자동화하고 보다 복잡한 작업을 강화함으로써 생성적 AI는 평균 작업자의 현재 작업량을 60%에서 70%까지 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 하루 전체 근무 시간의 40%에 해당합니다.

그러한 수치는 AI 일자리 대체, AI가 자동화할 수 없는 더 중요한 작업을 위한 시간을 확보할 수도 있습니다.

42. 사무직과 관리직은 자동화의 위험에 가장 많이 노출되어 있습니다.

(출처 : Goldman Sachs)

연구에 따르면 관리적이고 반복적이며 데이터 기반 작업이 생성 AI로 대체될 위험이 가장 높습니다.

역할 측면에서 사무 및 관리 지원 업무의 46%가 자동화될 것입니다. 그 뒤를 법조계(44%), 아키텍처 및 엔지니어링(37%).

육체 노동은 로봇공학에 의해 더 많은 자동화에 직면할 수 있지만, AI의 생성적 형태의 영향을 가장 적게 받습니다.

43. 제너레이티브 AI는 남성보다 여성 근로자에게 더 많은 영향을 미칠 것입니다.

(출처: 케난 연구소)

최근 연구에 따르면 여성의 80%가 생성 AI에 의한 자동화에 많이 노출된 직업에 종사하고 있습니다. AI가 작업의 XNUMX분의 XNUMX 이상을 수행할 수 있는 위치입니다.

남성의 60%만이 비슷한 역할을 하고 있는데, 이는 AI가 남성보다 더 많은 여성을 일자리에서 옮길 수 있음을 의미합니다.

44. 제너레이티브 AI는 잠재적으로 연간 3.3%의 노동 생산성 증가에 기여할 것입니다.

(출처: 맥킨지)

생성 AI, 다른 형태의 AI 및 기타 자동화 기술이 결합되어 매년 노동 생산성이 0.2%에서 3.3% 증가합니다. 이러한 성장은 2040년까지 꾸준할 것으로 예상됩니다.

45. 은행 부문은 생산성이 2.8% 이상 향상될 것입니다.

(출처: 맥킨지)

제너레이티브 AI는 은행 업계의 큰 전망입니다. 부문의 연간 수입을 기준으로 2.8%에서 4.7% 사이의 생산성이 증가할 것으로 예상됩니다.

46. ​​AI로 인해 고객 서비스에서 문제 해결이 15% 더 빨라질 수 있습니다.

(출처: NBER)

5,000명의 고객 서비스 직원을 대상으로 한 연구에 따르면 AI를 채택하면 문제 해결 속도가 15% 증가하는 것으로 나타났습니다. 또한 주어진 문제를 처리하는 데 소요되는 시간을 10% 줄였습니다.

47. 대기업의 아웃바운드 마케팅 메시지의 30%는 AI로 생성됩니다.

(출처: Gartner, 인플루언서 마케팅 허브)

AI는 30년까지 대기업 아웃바운드 마케팅 메시지의 2025%를 생성할 것으로 예상됩니다. 2022년에는 이 비율이 2%에 불과했습니다.

이것이 마케팅 전문가의 35.6%가 AI가 마케터의 업무에 위험이 될 수 있다고 믿는 이유 중 하나일 수 있습니다.

48. 미래에는 모든 데이터의 10%가 AI에 의해 생성될 것입니다.

(출처: 가트너 2)

2025년까지 AI로 생성된 콘텐츠는 전체 데이터의 10%를 차지할 것이며, 이는 현재 1%보다 훨씬 더 많은 것입니다.

49. 애플은 자체 GPT 봇을 출시하여 71억 달러의 주가 급등을 일으킬 계획입니다.

(출처: 더 버지, 포춘)

미디어에서 Apple GPT라는 별명을 가진 iPhone 제조업체는 현재 AI를 위한 자체 대규모 언어 모델을 개발하고 있습니다. 흥미롭게도 Google의 JAX 기계 학습 프레임워크를 사용하고 있습니다. 프로젝트 소식이 공개되자 애플의 주가는 71억 달러 상승했다.

50. Google은 어시스턴트의 기사 요약을 개선하기 위해 생성 AI를 추가하고 있습니다.

(출처: 안드로이드 폴리스)

Google의 음성 어시스턴트를 사용하여 웹 기사를 읽고 페이지에 쓰여진 모든 내용을 분출하기 위해서만 사용합니까? 예리한 눈을 가진 사람들은 최신 코드를 스누핑하고 보풀을 건너뛰고 관련 콘텐츠만 읽는 데 도움이 되는 생성 AI가 포함되어 있음을 발견했습니다.

51. 음성 '딥페이크'는 범죄를 저지르는 데 사용되었습니다.

(출처: TechFinitive, Business Insider)

생성 AI가 진화함에 따라 보안도 함께 진화해야 합니다. 올해 초 한 기자는 공개적으로 사용 가능한 녹음을 기반으로 AI를 사용하여 자신의 목소리를 모방함으로써 Lloyds Bank의 음성 활성화 보안 단계를 우회할 수 있었습니다.

또 다른 경우에는 한 여성이 자신의 딸이 범죄자들이 이용된 후 몸값을 위해 납치되었다고 생각하도록 속였습니다. 설득력있는 음성 녹음을 생성하는 AI 고민에 빠진 그녀.

52. 딥페이크 비디오는 거짓 기억을 생성하는 것으로 나타났습니다.

(출처: 뉴 사이언티스트)

딥페이크가 시청자에게 미치는 영향에 대한 최근 실험에서 대부분이 거짓 기억으로 고통받는 것으로 나타났습니다. 가짜 샤를리즈 테론이 캡틴 마블의 캐릭터로 등장하는 AI 영화를 본 후 시청자의 70%는 영화가 실제로 존재한다고 생각했습니다.

결론

제너레이티브 AI는 전 세계를 강타했으며 이러한 유형의 도구는 거의 모든 산업과 부문에서 어떤 형태로든 채택되었습니다.

기하급수적으로 성장할 거대한 시장과 더욱 발전할 수 밖에 없는 AI 모델에서 유일한 질문은 사회가 어떻게 적응할 것인가 하는 것입니다.

지우면 좋을거같음 . SM

1. 재스퍼 AI
2. SiegeMedia
3. Statista – ChatGPT 사용법
4. 딜로이트
5. 지능형
6. Statista – AI 채택
7. 의료 IT 뉴스
8. Statista – AI 시대
9. 산탄데르
10. 포브스
11. 기술 대상
12. 직전
13. NVIDIA
14. WEF
15. 산술
16. 로이터
17. 월 스트리트 저널
18. 맥킨지
19. 블룸버그 게시물에서
20. 선행 연구
21. Statista – AI 미국
22. 로이터 2
23. 로이터 3
24. 유사웹 1
25. 유사한 웹 2
26. DailyAlts
27. 포브스 2
28. 아이 뉴스
29. 가트너
30. S & P 글로벌
31. Microsoft
32. Accenture
33. 내부자 정보
34. ITPro
35. 내부자 인텔리전스 2
36. 통신
37. MITRE-해리스
38. 내부자 인텔리전스 3
39. 골드만 삭스
40. 케난 연구소
41. NBER
42. 인플 루 언서 마케팅 허브
43. 가트너 2
44. 더 버지 2
45. 운
46. 안드로이드 경찰
47. TechFinitive
48. 사업 내부자
49. 새로운 과학자