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月公开发布OpenAI 基于语言的大型聊天机器人 ChatGPT 以来，尝试生成式 AI 的人数迅速增长。在推出的前五天内，该平台的用户数量就超过了一百万。
Insider Intelligence 预测，到2023年底，美国25%的互联网用户（近 8000 万人）每月都会部署生成式人工智能，高于2022年底的8%。据称，到2024年，这一比例将上升至33%。
与许多新技术不同的是，55岁至64岁的用户多于12岁至17岁的用户，因为前者会在办公室尝试人工智能。
人工智能现象不仅限于美国。Salesforce分别在美国、英国、澳大利亚和印度等四个国家，进行人口调查，其中一半人使用过生成式人工智能。而印度处于领先地位，有近四分之三的受访者尝试过该技术。
自公开发布以来，生成式人工智能模型的功能得到了改进，对自然语言的理解、再现和准确性都变得更好。数字体验平台 Yext 首席数据官 Christian Ward 表示，尽管技术先进，但有了生成式人工智能，人们不再需要精通技术。人工智能“懂人类”，让人类能够自然地与它沟通，使其更容易使用。
牛津大学计算机科学教授 Michael Wooldridge 称2023年是生成式人工智能的“分水岭年”。
这项技术将像微处理器一样具有变革性，使其在个人电脑、网络和智能手机的应用成为可能。虽然这些需要数月或数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，很难想象其全部效果。
尽管该技术还很年轻，但它已经渗透到商业领域。高盛经济学家约瑟夫·布里格斯 (Joseph Briggs) 预测10年内，它能为全球经济带来的价值将占国内生产总值 (GDP) 的 7%（7万亿美元），而麦肯锡 (McKinsey) 的预测则为每年2.6万亿美元至4.4万亿美元。银行、生命科学和高科技可能是收益最大的行业。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的工作。当今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，基于利用大量在线数据的模型，生成式人工智能充分掌握句子的各种方向，似乎能够无数次地创造出完全原创的作品。
除了书面文字之外，生成式人工智能还将根据文本描述创建图像，而人工智能生成的输出也引发了版权问题。
可以说，生成式人工智能在创意领域的应用比在科学（研究和工程）领域的应用更大，因为科学领域的准确性和可靠性更为关键。这颠覆了几年前的期望，当时机器被认为可以在繁重或死记硬背的任务中增加最大价值。
凭借其意想不到的创造力，生成式人工智能可以承担曾经被认为是技术无法触及的工作。高盛估计，美国和欧洲四分之一的工作任务可以通过生成人工智能实现自动化。在其潜力的上限下，行政和法律行业40%以上的任务可以实现自动化。
