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随着AIGC的爆火，企业越来越多地开始采用生成式人工智能、自然语言处理 (NLP) 和神经网络来扩展功能，增强用户体验。但这种变化引出了一个复杂的挑战：如何理解和应用生成人工智能统计数据来优化产品，同时维持人工智能支出。在本文中，我们收集了对企业有用的前 30 个生成人工智能统计数据。
生成型人工智能市场状况
据Acumen称，到2030年，全球生成人工智能市场将达到约1110亿美元(Acumen)。
生成式人工智能行业历年发展
1、根据麦肯锡研究的63个用例，生成式人工智能每年给全球经济带来的潜在增量可能在2.6 万亿美元到 4.4万亿美元之间。相比之下，2021年英国的GDP总额为3.1万亿美元。
2、生成式人工智能的影响将使人工智能的总体影响增加15%至40%。
3、生成式人工智能带来的潜在价值大约75%集中在四个主要领域：客户运营、营销和销售、软件开发以及研发（以上来自麦肯锡）。
4、在过去三年中，风险投资公司已向生成式人工智能技术投入了超过17亿美元，主要投资方向是人工智能药物发现和人工智能软件编码领域。
5、到2025年，预计生成式人工智能技术将用于系统地发现超过30%的新药物和新材料，和现在相比会显著增加 （以上来自Gartner）。
生成式人工智能对各行业的影响
生成式人工智能在不同行业的采用和影响
6、最近一项涉及500多名顶级IT领导者的调查显示，约70%的人计划在未来18个月内将生成式人工智能作为其业务的优先事项。此外，三分之一(33%) 的人认为这是一个主要问题。
7、 调查中三分之一的 IT受访者认为生成式人工智能被“过度夸大”或“过度炒作”。
8、71% 的受访IT领导者认为，生成式人工智能的实施可能会给他们的数据带来新的安全漏洞。（以上来自Salesforce）
9、如果完全执行，该技术在整个银行业的实施每年可以贡献2000亿至3400亿美元的附加值。
10、生成式人工智能为银行业带来巨大潜力，它可以将行业年收入的生产率提高2.8%至4.7%。
11、零售和消费品行业也将从生成式人工智能技术中获益匪浅，每年潜在收益在4000亿美元到6600亿美元之间。
12、生成式人工智能具有提高营销生产力的潜力，其价值相当于整个营销支出的5%至15%。
13、生成式人工智能对软件工程生产力的直接影响可能相当于该功能现有年度支出增加20%至45%。
14、一项研究发现，与不使用该工具的软件开发人员相比，使用 Microsoft GitHub Copilot 的软件开发人员完成任务的速度要快56%。
15、研究表明，生成式人工智能技术可以提高生产力，其价值占总体研发成本的10％至15％。
生成式人工智能对人类劳动的影响
16、目前的生成式人工智能工具和相关技术有潜力实现目前占用员工60%至70% 时间的工作任务的自动化。
17、 根据技术采用的步伐以及将工人时间重新分配到其他任务中的情况，到 2040 年，生成式人工智能可能会促进每年劳动生产率增长0.1%至0.6%。
18、在教育领域，生成式人工智能自动化将主要影响研究生和本科生（以上来自麦肯锡）。
19、在美国，该技术可能会取代7% 的工作岗位，同时预计将改善63% 的工作岗位。与此同时，预计 30% 的工作岗位将不会受到人工智能的影响。（高盛）
20、一项研究发现，在一家雇用 5,000 名客户服务代表的公司中，生成式 AI 的实施使问题解决率每小时增加约15% ，并且还减少了管理问题所花费的时间约10%（美国国家经济研究局）
生成式人工智能自动化对教育职位的影响
AI生成的内容
21、到2025年，来自主要组织的约30%的出站营销信息将由人工智能完成，较2022年观察到的不到2%大幅增加。
22、预计到2030年，一部重要的大片将上映，其中大约90%的电影内容（从文本到视频）将由人工智能生成。
23、预计到2025年，生成式人工智能将占全球生成数据总量的约10%（以上来自Gartner）。
24、根据一项调查，近一半的受访者表示他们对人工智能生成的书面内容缺乏信任，并表示他们认为人类书写的文本更优越。
25、26-56% 的调查参与者认为人工智能生成的内容存在偏见或不准确（以上来自Insider）。
ChatGPT统计数据
美国公司因采用生成式人工智能而节省的资金
26、截至 2023年2月，使用ChatGPT 的公司大多节省了5万美元以上（Statista）。
27、在一项调查中，33% 的美国商界领袖表示，他们坚信 ChatGPT 的使用将导致到2023年底裁员增加。另有26% 的人回应称情况很可能如此。
28、此外，32% 的受访者估计ChatGPT的使用肯定会在未来五年内导致更多裁员（Statista）。
29、近63%的人认为ChatGPT最终将使Google被淘汰。
30、人们最常委托给 ChatGPT 的任务是编写代码(27%) 、准备工作面试(24%)以及用简单的术语解释复杂的概念(25%)（Tidio）。
原文地址：Top 30 Must Know Generative AI Stats in 2023
原文作者：Cem Dilmegani
翻译 & 整理：开放隐私计算 & PrimiHub