Ponad 50 epickich generatywnych statystyk AI

Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj sztucznej inteligencji, która może generować unikalny tekst, obrazy lub inne media, ucząc się wzorców na podstawie istniejących danych. Może to zrobić bez wyraźnych instrukcji.

Popularność ChatGPT i innych narzędzi sztucznej inteligencji, które umożliwiają wprowadzanie prostych podpowiedzi, gwałtownie wzrosła wśród ogółu społeczeństwa i rewolucjonizuje sposób, w jaki tworzymy treści pisane, grafikę i kod.

Ale co dane mówią o tej niezwykłej technologii? Te generatywne statystyki sztucznej inteligencji badają jej rozwój i wartość, sposób jej wykorzystania oraz stosunek społeczeństwa do niej.

Kluczowe statystyki generatywne AI

Zapnij pasy, ponieważ tutaj są najważniejsze generatywne Statystyki sztucznej inteligencji każdy powinien wiedzieć!

• Szacuje się, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji osiągnie wartość 1.3 biliona dolarów do 2032 roku.
• OpenAI to największa firma zajmująca się generatywną sztuczną inteligencją pod względem wartości i użytkowników.
• Ponad 60% firm korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji w miejscu pracy.
• 12% dorosłych Amerykanów używa ChatGPT do generowania tekstu.
• 30% wychodzących wiadomości marketingowych z dużych organizacji będzie generowanych przez sztuczną inteligencję.
• Generatywna sztuczna inteligencja zmniejszy obciążenie pracą o 60% do 70%.

Generatywne statystyki wykorzystania AI

Ile osób korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji i do czego ją wykorzystują? Te fascynujące statystyki pokazują, w jaki sposób jest adoptowany, demonstracje użytkowników i nie tylko.

1. Ponad 60% firm wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję w miejscu pracy.

(Źródło: sztuczna inteligencja Jaspera)

Około 61.5% firm zatrudniających od 11 do 1000 pracowników korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji w miejscu pracy. 46.1% z tych, które ją wdrożyły, korzysta z niej częściej niż raz w tygodniu. Niecałe 33% używa go codziennie.

2. Ponad 50% liderów biznesu wdrożyło generatywną sztuczną inteligencję specjalnie na potrzeby marketingu treści.

(Źródło: SiegeMedia)

52% ankietowanych liderów biznesowych twierdzi, że wdrożyło generatywne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, aby pomóc w generowaniu treści marketingowych. 64.7% planuje wypróbować do końca 2023 roku.

3. 12% dorosłych Amerykanów używa ChatGPT do generowania treści tekstowych.

(Źródło: Statista – Wykorzystanie ChatGPT)

Generatywna sztuczna inteligencja jest tak popularna, że ​​od stycznia 2023 r. 12% dorosłych Amerykanów używało ChatGPT do samodzielnego generowania tekstu, a kolejne 38% widziało, jak używają go inni. Oznacza to, że połowa miała kontakt z technologią.

4. 26% osób w Wielkiej Brytanii korzystało z generatywnej sztucznej inteligencji.

(Źródło: Deloitte)

Wykorzystanie w Wielkiej Brytanii jest wyższe niż w Stanach Zjednoczonych, gdzie 52% słyszało o generatywnej sztucznej inteligencji, a 26% przynajmniej raz ją wypróbowało. 28% osób, które go używały, robi to co tydzień, a 9% codziennie. 30% spróbowało tego tylko raz.

5. 1 na 3 amerykańskich studentów używa ChatGPT do zadawania prac domowych.

(Źródło: Intelligent.com)

Model języka ludzkiego sprawia, że ​​ChatGPT jest łatwy do odpowiadania na pytania i pisania prac szkolnych. Dane ankietowe pokazują, że nawet 33% amerykańskich studentów korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji do zadań domowych. 60% uczniów, którzy przyznają się do korzystania z ChatGPT, twierdzi, że używa go w ponad połowie wszystkich zadań.

6. Ponad połowa brytyjskich studentów korzystała ze sztucznej inteligencji w edukacji.

(Źródło: Deloitte)

W Wielkiej Brytanii 56% uczniów w wieku od 16 do 19 lat korzystało z generatywnego Sztuczna inteligencja dla edukacji zadania.

7. Branża marketingowa i reklamowa ma najwyższy wskaźnik adopcji generatywnej sztucznej inteligencji.

(Źródło: Statista – przyjęcie AI)

Od 2022 roku amerykańskie firmy marketingowe i reklamowe najczęściej korzystały z generatywnej sztucznej inteligencji na podstawie ankiety przeprowadzonej wśród profesjonalistów ze wszystkich branż. Specjaliści zajmujący się technologią mieli drugi najwyższy wskaźnik adopcji (35%), a następnie konsulting (30%).

Mimo opieka zdrowotna mająca wiele aplikacji AI, nie był szczególnie popularnym użytkownikiem generatywnej sztucznej inteligencji. Znalazł się na dole listy z 15-procentowym współczynnikiem adopcji.

8. Około 86% dostawców usług medycznych, firm zajmujących się naukami przyrodniczymi i dostawców technologii korzysta ze sztucznej inteligencji.

(Źródło: Wiadomości IT dotyczące opieki zdrowotnej)

Pomimo tak wysokiego wskaźnika adopcji, wiele z tych branż pojawiło się przed generatywną sztuczną inteligencją. W rzeczywistości opieka zdrowotna była jednym z pierwszych użytkowników innych technologii sztucznej inteligencji. Oczekuje się jednak, że w nadchodzących latach będzie szybko rosnąć dzięki generatywnym asystentom AI.

9. Żadna grupa wiekowa nie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji znacznie częściej niż inne.

(Źródło: Statista – AI Age)

W Stanach Zjednoczonych różne pokolenia używają sztucznej inteligencji mniej więcej w tym samym stopniu. Korzystało z niej 29% młodszego pokolenia Z, ale 28% pokolenia X i 27% milenialsów też tego próbowało.

10. Populacje miejskie są o 15% bardziej narażone na generatywną sztuczną inteligencję niż populacje wiejskie.

(Źródło: Santander)

35% populacji miejskiej jest narażonych na sztuczną inteligencję w porównaniu z 20% ludności wiejskiej. Podąża to tą samą trajektorią, co inne technologie.

Historyczne statystyki generatywne AI

Poniższe generatywne statystyki i fakty dotyczące sztucznej inteligencji dotyczą historii i kamieni milowych tej technologii.

11. Wczesna generatywna sztuczna inteligencja została po raz pierwszy opracowana w latach 1960. XX wieku.

(Źródło: Forbes)

ELIZA była jednym z najwcześniejszych generatywnych chatbotów opracowanych w latach 1960. przez Josepha Weizenbauma, informatyka z MIT. ELIZA została zaprojektowana w celu symulacji rozmowy między użytkownikiem a psychoterapeutą, przy użyciu uproszczonego podejścia polegającego na dopasowywaniu wzorców.

Działało to poprzez rozpoznawanie słów kluczowych i fraz w danych wejściowych użytkownika i generowanie zaprogramowanych odpowiedzi na podstawie tych wzorców. Jednak tak naprawdę nie był to model uczenia się.

12. Generatywna sztuczna inteligencja zrobiła krok naprzód w 2014 r. wraz z wprowadzeniem generatywnych sieci przeciwników.

(Źródło: cel techniczny)

Generative Adversarial Networks (GAN) zostały wprowadzone w 2014 roku przez Iana Goodfellowa. Proces trenuje jednocześnie dwie sieci neuronowe, jedną znaną jako generator, a drugą jako dyskryminator. Generator tworzy dane syntetyczne, podczas gdy zadaniem dyskryminatora jest rozróżnienie danych rzeczywistych od wygenerowanych.

Podczas procesu uczenia generator próbuje generować coraz bardziej realistyczne dane, które mogą oszukać dyskryminatora, podczas gdy dyskryminator uczy się lepiej odróżniać dane prawdziwe od fałszywych.

13. W 2016 r. WaveNet firmy DeepMind był ważnym kamieniem milowym dla sztucznej inteligencji do generowania dźwięku.

(Źródło: The Verge)

WaveNet był w stanie wygenerować mowę podobną do ludzkiej, co dało początek zaawansowanym asystentom głosowym AI i bardzo dokładnym narzędziom do syntezy tekstu na mowę, które widzimy dzisiaj.

14. W 2017 r. firma NVIDIA opracowała progresywne sieci GAN do generowania fotorealistycznych obrazów.

(Źródło: NVIDIA)

Sieci GAN firmy NVIDIA były w stanie generować obrazy o niespotykanej dotąd szczegółowości i wyrazistości dzięki wykładniczemu dodawaniu nowych warstw podczas uczenia danych. To stworzyło obrazy o wysokiej szczegółowości i rozdzielczości, które teraz widzimy z wielu generatorów obrazów AI.

15. W 2018 roku firma Open AI opracowała pierwszy wstępnie wyszkolony transformator generatywny (GPT).

(Źródło: WEF)

GPT w ChatGPT odnosi się do „Generative Pre-trained Transformer”, który został wprowadzony przez OpenAI w artykule zatytułowanym „Improving Language Understanding by Generative Pre-training”.

Model jest wstępnie przeszkolony na 570 gigabajtach tekstu w 175 miliardach parametrów, co pozwala mu nauczyć się podstawowych wzorców i struktur języka. Następnie jest dopracowywany w zakresie klasyfikacji tekstu, tłumaczenia języka, odpowiadania na pytania itp.

16. Szkolenie GPT-3 kosztowało 3.2 miliona dolarów zasobów komputerowych.

(Źródło: Santander)

Uczenie się na podstawie tych wszystkich danych nie jest bezpłatne. Szacuje się, że trzecie wcielenie GPT pochłonęło moc i zasoby komputerowe o wartości 3.2 miliona dolarów. Po uruchomieniu ChatGPT kosztowało 700,000 XNUMX USD dziennie.

17. Sztuka sztucznej inteligencji pojawiła się w 2021 roku wraz z wydaniem DALL-E.

(Źródło: Arymetria)

OpenAI's DALL-E, który jest grą artysty Salvadora Dali, zastosował wstępnie wyszkolone transformatory do generowania pikseli, a nie tekstu. Pozwoliło to na wygenerowanie wysokiej jakości grafiki AI na podstawie podpowiedzi w języku naturalnym. Wkrótce po DALL-E pojawiły się Midjourney i Stable Diffusion.

18. GhatGPT przekroczył milion użytkowników w mniej niż tydzień.

(Źródło: Reuters)

Dyrektor generalny ChatGPT, Sam Altman, ogłosił na Twitterze, że jego publiczna premiera w listopadzie 2022 r. przekroczyła milion użytkowników w ciągu tygodnia. Aby zilustrować ten błyskawiczny wzrost, sam Twitter nie był tak popularny aż do 2 lat po jego uruchomieniu.

19. Bard stracił wartość akcji Google o 100 miliardów dolarów po tym, jak został zaprezentowany w lutym 2023 r.

(Źródło: Wallstreet Journal)

Nie wszystkie generatywne narzędzia AI zaczynają się z hukiem. Bard, rywal Google dla ChatGPT, spowodował spadek akcji korporacji o 8% po tym, jak został zaprezentowany w transmisji na żywo w lutym 2023 r. i wygenerował niedokładną odpowiedź.

20. W maju 2023 r. Claude był w stanie przetworzyć przeciętną powieść w ciągu jednej minuty.

(Źródło: McKinsey)

Generatywna sztuczna inteligencja firmy Anthropic, Claude, zaczęła od zdolności przetwarzania 9,000 2023 tokenów tekstu w marcu 100,000 r. Dwa miesiące później przekroczyła 75,000 XNUMX tokenów, co odpowiada około XNUMX XNUMX słów na minutę lub jednej przeciętnej powieści.

Finansowe statystyki generatywne AI

Te statystyki finansowe dotyczą udziału w rynku generatywnej sztucznej inteligencji, zarabianych pieniędzy i wartości wiodących firm.

21. Szacuje się, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji osiągnie wartość 1.3 biliona dolarów do 2032 roku.

(Źródło: Bloomberg)

W 2022 roku rynek generatywnej sztucznej inteligencji był wart około 40 miliardów dolarów. Niedawna analiza sugeruje, że może wzrosnąć przy skumulowanej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 42%, osiągając 1.3 biliona dolarów do końca następnej dekady.

Co więcej, generatywne oprogramowanie sztucznej inteligencji mogłoby dodać około 280 miliardów dolarów do globalnego rynku oprogramowania.

22. Generatywna sztuczna inteligencja mogłaby dodać równowartość 2.6 do 4.4 biliona dolarów do światowej gospodarki.

(Źródło: McKinsey)

Dodatkowa produktywność przypisywana generatywnej sztucznej inteligencji może każdego roku zwiększyć globalną gospodarkę o od 2.6 do 4.4 bilionów dolarów. 75% tej wartości obejmuje operacje związane z klientami, marketing i sprzedaż, inżynierię oprogramowania oraz badania i rozwój.

23. Ameryka Północna jest wiodącym rynkiem generatywnej sztucznej inteligencji według regionu.

(Źródła: Precence Research, Statista – AI US)

Ameryka Północna jest liderem rynku według regionu, odpowiadając za 41% udziału w przychodach w 2022 r. Wyniosło to nieco poniżej 10 miliardów dolarów. Na kolejnych miejscach uplasowała się Europa (26%), Azja i Pacyfik (22%), Ameryka Łacińska (8%) i Bliski Wschód/Afryka (3%).

24. W 2022 r. segment mediów i rozrywki posiadał 34% światowego rynku generatywnej sztucznej inteligencji.

(Źródła: Badania precedensowe)

Segment mediów i rozrywki przekroczył 1.5 miliarda dolarów i miał 34% udziału w przychodach w 2022 roku. Przypisano to generatywnym kampaniom reklamowym AI. Oczekuje się, że w ciągu następnej dekady segment usług biznesowych i finansowych będzie rósł w najszybszym tempie 36.4%.

25. OpenAI jest największą firmą zajmującą się generatywną sztuczną inteligencją pod względem wartości i użytkowników.

(Źródła: Reuters 2-3, LikeWeb 1-2, DailyAlts)

OpenAI to firma stojąca za popularnym chatbotem AI ChatGPT i generatorem obrazów DALL-E. Obecnie jest to odnosząca największe sukcesy firma zajmująca się generatywną sztuczną inteligencją na świecie, której wycena w kwietniu 27 r. wyniosła od 29 do 2023 mld USD.

W czerwcu 1.7 r. miał również ponad 2023 miliarda użytkowników. Dla porównania, Google Bard miał około 140 milionów użytkowników i czasami tracił pieniądze korporacji.

Anthropic, firma zajmująca się sztuczną inteligencją, ostatnio wyceniana na 4.1 miliarda dolarów, niedawno uruchomiła swój drugi generatywny model chatbota Claude 2. Jednak jej baza użytkowników jest znacznie mniejsza niż ChatGPT.

26. Generatywna platforma artystyczna AI Stable Diffusion jest warta ponad 1 miliard dolarów.

(Źródła: Forbes 2, iNews)

Generatory AI mogą tworzyć obrazy i dzieła sztuki nie tylko odpowiedzi tekstowe. Stable Diffusion jest obecnie wiodącym generatorem obrazów z ponad 10 milionami użytkowników dziennie i wartością ponad 1 miliarda dolarów. Jego najbliższym rywalem jest własny generator obrazu DALL-E firmy OpenAI, choć jest to za zaporą płatną.

Połączenia Rynek sztuki AI jest trudny do oszacowania. Jednak najwyżej wycenione NFT wygenerowane przez sztuczną inteligencję sprzedano za 1.1 miliona dolarów, a inne zwykłe dzieła sztuki AI sprzedano na aukcjach za setki tysięcy.

27. Zebrano kapitał wysokiego ryzyka o wartości 1.7 miliarda USD na rozwiązania sztucznej inteligencji inne niż ChatGPT.

(Źródło: Gartner)

Wszyscy wiedzą o ChatGPT, ale od 1.7 roku inwestorzy venture capital sfinansowali ponad 2020 miliarda dolarów w generatywną technologię sztucznej inteligencji, przy czym najwięcej zainwestowano w odkrycie nowych leków i kodowanie oprogramowania.

28. Oczekuje się, że do końca 3.7 roku wartość oprogramowania Generative AI będzie warta 2023 miliarda dolarów.

(Źródło: S&P Global)

Szacuje się, że na podstawie 263 firm zajmujących się generatywną sztuczną inteligencją rynek oprogramowania do generatywnej sztucznej inteligencji będzie wart około 3.7 miliarda dolarów do końca 2023 roku.

29. Generatory kodu to najszybciej rozwijające się generatywne narzędzia sztucznej inteligencji.

(Źródło: S&P Global)

Podczas gdy ogólne chatboty są obecnie najczęściej używaną formą generatywnej sztucznej inteligencji, oczekuje się, że boty, które mogą generować kod komputerowy, będą miały najszybsze tempo wzrostu w ciągu najbliższych 5 lat. Szacuje się, że łączna roczna stopa wzrostu generatorów kodu wyniesie 72.9%.

Generatory obrazów AI są drugim najszybciej rozwijającym się typem generatywnej sztucznej inteligencji, z CAGR na poziomie 65.8%.

30. Australijski sektor opieki zdrowotnej mógłby zyskać 13 miliardów dolarów na przyjęciu generatywnej sztucznej inteligencji.

(Źródło: Microsoft)

Badania przeprowadzone przez firmę Microsoft sugerują, że wprowadzenie urządzeń do noszenia pacjentów, diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji oraz oszczędność czasu dzięki automatyzacji zadań administracyjnych mogą zwiększyć wartość australijskiego sektora opieki zdrowotnej o od 5 do 13 miliardów dolarów.

Postawy wobec generatywnych statystyk AI

Poniższe statystyki i opinie pokazują, jak profesjonaliści i opinia publiczna myślą o rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji.

31. Prawie 100% menedżerów na całym świecie uważa, że ​​sztuczna inteligencja będzie ważna w ich strategiach.

(Źródło: Accenture)

98% ankietowanych menedżerów z całego świata twierdzi, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać kluczową rolę w strategii ich firmy w ciągu najbliższych 3 do 5 lat.

32. Mężczyźni mają większe zaufanie do generatywnej sztucznej inteligencji niż kobiety.

(Źródło: Insider Intelligence)

Spośród ankietowanych dorosłych w USA ci, którzy silnie ufają generatywnej sztucznej inteligencji, mają od 60% mężczyzn do 40% kobiet. Tymczasem wśród osób, które wyraziły silną nieufność, było 53% kobiet do 47% mężczyzn.

33. ChatGPT ma podział 60/40 między mężczyznami i kobietami.

(Źródło: PodobneWeb)

Od czerwca 2023 r. Ruch internetowy ChatGPT to 59.69% mężczyzn i 40.31% kobiet. Wygląda na to, że mężczyźni używają sztucznej inteligencji i ufają jej bardziej niż kobietom.

34. 68.4% specjalistów ds. technologii nie uważa, że ​​ich praca jest zagrożona z powodu generatywnej sztucznej inteligencji.

(Źródło: sztuczna inteligencja Jaspera)

W ankiecie przeprowadzonej wśród 500 specjalistów technicznych w 12 działach 68.4% nie uważało, że generatywne narzędzia sztucznej inteligencji zagrażają ich pracy. Co więcej, 73% wszystkich respondentów uważa, że ​​takie narzędzia są bezpieczne i etyczne.

35. 82% pracowników obawia się, że hakerzy używają generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia fałszywych wiadomości e-mail.

(Źródło: IT Pro)

Badania przeprowadzone w 2023 r. wykazały ogromny wzrost liczby nowych ataków e-mail opartych na inżynierii społecznej, co korelowało z rozwojem generatywnych botów AI. Z tego powodu 82% pracowników stwierdziło, że fałszywe e-maile generowane przez sztuczną inteligencję są zmartwieniem w pracy.

36. Ponad 50% dorosłych Amerykanów obawia się, że treść tekstowa generowana przez sztuczną inteligencję może być niedokładna lub wprowadzająca w błąd.

(Źródło: Insider Intelligence 2)

Chociaż większość zgadza się, że generatywna sztuczna inteligencja może zaoszczędzić czas i pieniądze w miejscu pracy, 56% respondentów zdecydowanie zgodziło się lub w pewnym stopniu zgodziło się, że jej treść pisemna może zawierać uprzedzenia i nieścisłości.

Może to obejmować uzyskanie całkowicie błędnych informacji, błędną gramatykę lub fakt, że narzędzia takie jak ChatGPT nie były szkolone na rzeczywistych danych po wrześniu 2021 r.

37. 43% generatywnych użytkowników sztucznej inteligencji w Wielkiej Brytanii uważa, że ​​zawsze mówi ona prawdę.

(Źródło: Telekomunikacja)

W Wielkiej Brytanii 43% regularnych generatywnych użytkowników sztucznej inteligencji ufa, że ​​zawsze generuje ona dokładne odpowiedzi, w porównaniu z zaledwie 19% osób, które jeszcze nie korzystały z sztucznej inteligencji.

38. Większość zgadza się, że z czasem dokładność będzie się poprawiać.

(Źródło: sztuczna inteligencja Jaspera)

Pomimo obecnych obaw o nieścisłości, aż 83% oczekuje, że modele AI poprawią swoje wyniki w miarę upływu czasu, co jest natywną funkcją uczenia maszynowego.

39. 75% Amerykanów jest zaniepokojonych deepfake'ami.

(Źródło: MITRE-Harris)

Jeszcze większym problemem jest to, że jakość zdjęć, filmów i dźwięku generowanych przez sztuczną inteligencję jest tak dobra, że ​​ludzie mogą oszukać ludzi, którzy myślą, że są prawdziwe. Tak zwane deepfake'i polegają na podobiznie prawdziwej osoby, takiej jak celebryta lub polityk, i wykorzystują sztuczną inteligencję, aby skłonić ją do zrobienia i powiedzenia wszystkiego, czego chce twórca.

Rodzi to szereg problemów związanych z propagandą, fałszywymi wiadomościami, prywatnością i naruszeniem praw autorskich.

40. 88% marketerów oszczędza czas i pieniądze dzięki Generative AI.

(Źródło: Insider Intelligence 3)

Większość marketerzy mówią o generatywnej sztucznej inteligencji sprawia, że ​​ich firma jest bardziej wydajna i opłacalna. 88% również wierzy Zawartość AI może być równie dobre, a nawet lepsze niż to, co produkują ludzie.

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji

Te generatywne statystyki AI badają wzrost rynku i prognozy na przyszłość.

41. Generatywna sztuczna inteligencja zmniejszy obciążenie pracą o 60% do 70%.

(Źródła: McKinsey, Accenture)

Automatyzując powtarzalne zadania i rozszerzając bardziej złożone zadania, generatywna sztuczna inteligencja może potencjalnie zmniejszyć bieżące obciążenie pracą przeciętnego pracownika o 60% do 70%. Odpowiada to 40% wszystkich godzin pracy w ciągu dnia.

Podczas gdy takie liczby wywołują strach Zastępstwa AI, może to również zwolnić czas na ważniejsze zadania, których sztuczna inteligencja nie może zautomatyzować.

42. Najbardziej zagrożone automatyzacją są prace biurowe i administracyjne.

(Źródło: Goldman Sachs)

Badania sugerują, że zadania administracyjne, powtarzalne i oparte na danych są najbardziej narażone na zastąpienie przez generatywną sztuczną inteligencję.

Jeśli chodzi o role, 46% zadań wsparcia biurowego i administracyjnego zostanie zautomatyzowanych. Na drugim miejscu plasują się zawody prawnicze (44%) oraz architektura i inżynieria (37%).

Chociaż praca fizyczna może zostać zautomatyzowana przez robotykę, jest ona w najmniejszym stopniu dotknięta generatywnymi formami sztucznej inteligencji.

43. Generatywna sztuczna inteligencja będzie miała większy wpływ na pracownice niż na mężczyzn.

(Źródło: Instytut Kenana)

Niedawne badanie wykazało, że 80% kobiet wykonuje zawody, które są bardzo narażone na automatyzację przez generatywną sztuczną inteligencję. Są to stanowiska, na których AI może wykonać co najmniej jedną czwartą zadań.

Tylko 60% mężczyzn pełni podobne role, co oznacza, że ​​sztuczna inteligencja może wyprzeć z pracy więcej kobiet niż mężczyzn.

44. Generatywna sztuczna inteligencja przyczyni się do potencjalnego wzrostu wydajności pracy o 3.3% rocznie.

(Źródło: McKinsey)

Generatywna sztuczna inteligencja, inne formy sztucznej inteligencji i inne technologie automatyzacji będą wspólnie generować wzrost wydajności pracy o 0.2% do 3.3% każdego roku. Oczekuje się, że wzrost ten będzie stały do ​​2040 r.

45. Sektor bankowy odnotuje wzrost produktywności o ponad 2.8%.

(Źródło: McKinsey)

Generative AI to wielka perspektywa dla branży bankowej. Przewiduje się wzrost produktywności od 2.8% do 4.7% w oparciu o roczny dochód sektora.

46. ​​Rozwiązywanie problemów można rozwiązać o 15% szybciej w obsłudze klienta dzięki sztucznej inteligencji.

(Źródło: NBER)

Badania obejmujące firmę zatrudniającą 5,000 pracowników obsługi klienta wykazały, że przyjęcie sztucznej inteligencji spowodowało 15% wzrost szybkości rozwiązywania problemów. Zmniejszyło to również czas poświęcony na rozwiązanie danego problemu o 10%.

47. 30% wychodzących komunikatów marketingowych z dużych organizacji będzie generowanych przez sztuczną inteligencję.

(Źródła: Gartner, Influencer Marketing Hub)

Oczekuje się, że do 30 r. sztuczna inteligencja będzie generować 2025% wychodzących komunikatów marketingowych dużych organizacji. W 2022 r. było to tylko 2%.

Może to być jeden z powodów, dla których 35.6% specjalistów ds. marketingu uważa, że ​​sztuczna inteligencja może stanowić zagrożenie dla pracy marketerów.

48. 10% wszystkich danych będzie w przyszłości generowanych przez sztuczną inteligencję.

(Źródło: Gartner 2)

Do 2025 r. treści generowane przez sztuczną inteligencję będą stanowić 10% wszystkich danych, czyli znacznie więcej niż obecny 1%.

49. Apple planuje wypuścić własnego bota GPT, co spowoduje wzrost akcji o 71 miliardów dolarów.

(Źródła: The Verge, Fortune)

Nazywany przez media Apple GPT, producent iPhone'a opracowuje obecnie własny duży model językowy dla sztucznej inteligencji. Co ciekawe, korzysta z platformy uczenia maszynowego JAX firmy Google. Kiedy wiadomość o projekcie została upubliczniona, wartość akcji Apple wzrosła o 71 miliardów dolarów.

50. Google dodaje generatywną sztuczną inteligencję, aby ulepszyć streszczenia artykułów Asystenta.

(Źródło: Android Police)

Czy każdy używał asystenta głosowego Google do przeczytania artykułu w sieci, tylko po to, by wypluł wszystko, co jest napisane na stronie? Ci, którzy mają bystre oko, węszyli w najnowszym kodzie i znaleźli włączenie generatywnej sztucznej inteligencji, która pomoże mu pominąć puch i przeczytać tylko odpowiednią treść.

51. Głosowe „deepfake” były wykorzystywane do popełniania przestępstw.

(Źródła: TechFinitive, Business Insider)

Wraz z ewolucją generatywnej sztucznej inteligencji musi również ewoluować bezpieczeństwo. Na początku tego roku reporterowi udało się ominąć aktywowany głosem krok bezpieczeństwa Lloyds Bank, wykorzystując sztuczną inteligencję do naśladowania własnego głosu na podstawie publicznie dostępnych nagrań.

W innym przypadku pewna kobieta została oszukana, myśląc, że jej córka została porwana dla okupu po tym, jak wykorzystali ją przestępcy Sztuczna inteligencja do generowania przekonującego nagrania głosowego o niej w nieszczęściu.

52. Wykazano, że filmy Deepfake wytwarzają fałszywe wspomnienia.

(Źródło: New Scientist)

Niedawny eksperyment dotyczący wpływu deepfake'ów na widza ujawnił, że większość z nich cierpi z powodu fałszywych wspomnień. Po obejrzeniu klipu filmowego AI z fałszywą Charlize Theron jako postacią w Captain Marvel, 70% widzów pomyślało, że film naprawdę istnieje.

Wnioski

Generatywna sztuczna inteligencja szturmem podbiła świat, a narzędzia tego typu zostały w jakiejś formie przyjęte w prawie każdej branży i sektorze.

Przy ogromnym rynku, który będzie rósł wykładniczo, i modelach sztucznej inteligencji, które mogą stać się bardziej zaawansowane, jedyne pytanie brzmi: jak społeczeństwo się dostosuje?

Źródła

1. Jaspis AI
2. SiegeMedia
3. Statista – Użycie ChatGPT
4. Deloitte
5. Inteligentny
6. Statista – przyjęcie AI
7. Wiadomości IT dotyczące opieki zdrowotnej
8. Statista – Wiek AI
9. Santander
10. Forbes
11. Cel technologiczny
12. Poboczy
13. NVIDIA
14. WEF
15. Arymetria
16. Reuters
17. Dziennik "Wall Street
18. McKinsey
19. Bloomberg
20. Badania nad pierwszeństwem
21. Statista – AI USA
22. Reutera 2
23. Reutera 3
24. PodobneWeb 1
25. PodobneWeb 2
26. DzienneAlty
27. Forbes 2
28. iNews
29. Gartner
30. S&P Global
31. Microsoft
32. Accenture
33. Inteligencja poufna
34. Informatyk
35. Inteligencja wewnętrzna 2
36. Telekomunikacja
37. MITRE-Harris
38. Inteligencja wewnętrzna 3
39. Goldman Sachs
40. Instytut Kenana
41. NBER
42. Influencer Marketing Hub
43. Gartnera 2
44. Krawędź 2
45. Majątek
46. Android Police
47. TechFinish
48. Insider Biznes
49. New Scientist