生成式人工智能在使用和复杂程度方面都在迅速发展。自2022年11月OpenAI的大型基于语言的聊天机器人ChatGPT公开发布以来，尝试生成式人工智能的人数迅速增长。在最初的五天里，该平台的用户就超过了100万。
根据Insider Intelligence的预测，到2023年底，美国将有25%的互联网用户（近8000万人）至少每月使用生成式人工智能，相比2022年底的8%有所增长。该比例预计将在2024年上升至33%。Insider Intelligence表示，大多数人将在办公室尝试使用人工智能。与许多新技术不同，使用人群中55至64岁的用户比12至17岁的用户更多，因为使用集中在工作场所。
人工智能现象并不局限于美国。Salesforce对美国、英国、澳大利亚和印度的4000人进行的一项调查发现，其中一半人使用过生成式人工智能。印度处于领先地位，近四分之三的受访者尝试过这项技术。自公开发布以来，生成式人工智能模型的功能得到了改进。他们的理解力、对自然语言的再现和准确性都更好。
科技促增长论坛
Yext数字体验平台的首席数据官克里斯蒂安•沃德(Christian Ward)表示，生成式人工智能能够理解人类语言的事实起到了帮助作用。他说，随着互联网搜索的发展，用户学会了“说关键词...改变他们与计算机的行为方式”。有了生成式人工智能，人们不再需要精通技术，尽管它拥有先进的技术。人工智能“懂人类”，使我们能够自然地与其交流，使其更易于接触。
沃德说：“过去，精通计算机的人有优势。“现在电脑已经精通人类，这一优势正在被民主化。这绝对是很长一段时间以来我们在技术领域看到的最大突破之一。”
他补充说，一旦搜索功能达到我们可以像对待人类一样与它们对话的程度，“这种结构就会以一种我们从未经历过的方式(打开)”。
牛津大学(Oxford university)计算机科学教授迈克尔•伍尔德里奇(Michael Wooldridge)称2023年是生成式人工智能的“分水岭”。他说，这项技术将像微处理器一样具有变革性，微处理器使个人电脑、网络和智能手机成为可能。虽然这些需要几个月或几年的时间才能流行起来，但生成式人工智能的发展速度非常快，很难想象它的全面影响。
术语表
大型语言模型/LLM：一种深度学习算法，能够吸收大量内容并产生类似人类的文字或逼真的图像。
深度伪造：一种逼真的伪造媒体，通常是视频，声称展示了一位著名人物说过或做过的事情，而实际上他们从未说过或做过。其中最著名的之一就是这个Buzzfeed视频中的巴拉克•奥巴马(Barack Obama)深度伪造。
护栏：一种允许或指示生成AI不遵循某些命令或执行某些任务的编程功能，例如复制某人的作品或其创作风格，或生成仇恨言论。
尽管这项技术还很年轻，但它已经渗透到商业领域。对它可能为全球经济带来的价值的估计各不相同，从高盛(Goldman Sachs)经济学家约瑟夫•布里格斯(Joseph Briggs)预测的10年内占国内生产总值(GDP)的7%(7万亿美元)，到麦肯锡(McKinsey)预测的每年2.6万亿至4.4万亿美元(相比之下，英国2022年的GDP为2.7万亿美元)。银行业、生命科学和高科技行业可能是收益最大的行业。市场营销、销售和客户体验都将受到深刻影响。
人工智能对自然语言的使用意味着其基于语言的大型版本特别适合创造性工作。今天的工具可以帮助生成文本、音频、视频、音乐、代码、图像和设计。例如，基于利用在线数据宝库的模型，生成式人工智能对句子可能走向的各种方向有足够的把握，似乎能够无限次地创造出完全原创的作品。
除了文字之外，生成式人工智能还可以根据文字描述生成图像。这些图像比人们想象的更加逼真，甚至可以包含3D透视和阴影。在音频和音乐方面，生成式人工智能还有潜力创作出以现有艺术家为特色的新作品，而无需他们的参与。生成式人工智能的输出已经引起了版权问题，但考虑到音乐行业尤其存在的抄袭指控，人们对于人类每次都能创作出原创作品的怀疑也是有道理的。
可以说，生成式人工智能在创意领域的应用比在科学领域(如研究和工程)的应用更大，因为科学领域的准确性和可靠性更为重要。这颠覆了几年前的预期，当时机器被认为是在繁重或机械的任务中增加最大价值的。据预测，它们将增强人类的身体能力，或者以比我们更快的速度分析数据。创造力被认为是人类的专利：一些人说它是定义人类的本质。