25 個讓你大吃一驚的 AI 寫作統計數據和事實

您是否考慮過將 AI 寫作納入您的內容策略，但不確定是否值得付出努力？

隨著人工智能技術的飛速發展，許多擔憂開始浮出水面，包括谷歌是否會懲罰人工智能內容，人工智能是否會在未來取代文案。

然而，Alexa、Siri 和 Cortana 已經成為我們日常生活的一部分，對吧？

有這麼多人工智能圍繞著我們，“人工智能寫作”的現象最終會發生是很自然的。

此外，許多專業的內容編寫者已經使用人工智能寫作來提高內容創建速度和發布效率。

為了減輕您對將 AI 寫作納入內容策略的擔憂，我們將為您提供 25 個可靠的 AI 寫作統計數據，證明它們在 2022 年的有效性和實用性。

讓我們開始！

25 個最佳 AI 寫作統計數據將說服你使用它

#1 人工智能在日常生活中的好處

根據 Statista 的說法，以下是美國成年人認為是日常生活中人工智能的 12 大好處：

1. 72% 認為 AI 可以處理重複性任務

您是否知道，銀行業中由 AI 機器人處理的大多數工作和交互預計有 90% 的準確率？

2. 71% 的人認為人工智能是更智能的技術

大約 71% 的人認為人工智能比人類更具創新性。

3. 71% 的人發現 AI 提高了技術效率

您是否知道54% 的使用 AI 的企業表示他們的生產力有所提高？ 然而，80% 的企業高管認為AI 可以提高生產力。

4. 70% 的人表示人工智能允許更廣泛地使用技術

您是否知道，到 2021 年，使用 AI/ML的企業中有 57%想要提升客戶體驗？

5. 70% 的人認為人工智能可以降低危險工作的風險

在工作場所安全方面，利用物聯網 (IoT) ，人工智能可以將威脅減少十倍，並有助於創造更安全的工作環境。

6. 70% 投票贊成 24/7 可用性

不用說，一旦擁有它，您就可以在需要時依靠 AI 技術為您提供幫助 (24/7)。

7. 66% 的人聲稱人工智能減少了人為錯誤

人工智能 (AI) 可以通過執行繁重的解析、分析、挖掘和剖析大量數據來成功克服人為錯誤。

8. 64% 認為人工智能增加了創新

您知道到 2025 年，農業機器人業務將價值206 億美元嗎？

總計 62 億美元將用於無人機或 UAV （無人飛行器）。

9. 58% 的人發現人工智能增加了技術領域的就業機會

根據世界經濟論壇的未來就業報告，到 2025 年，人工智能機器將取代 8500 萬個工作崗位。

儘管該統計數據可能會讓您感到緊張，但確切的估計表明，到 2025 年，人工智能將創造 9700 萬個新就業崗位。

10. 58% 的人認為人工智能有助於做出更一致的決策

通過利用人工智能數據集，企業和公司可以做出更快、更準確和一致的決策。

11. 53% 的人表示人工智能提供了更好的工作條件

根據《經濟學人》的一份報告，在招聘和補償員工時，人工智能將有助於消除無意識和有意識的偏見。

此外，它強調了在工作場所使用人工智能將如何以其他方式使工人受益，例如通過複雜的掃描技術確保佩戴適當的安全設備。

12. 49% 的人投票支持人工智能促進經濟繁榮

您是否知道 AI 可以將客戶服務行業的通話時間減少 70%，從而節省 40% 到 60% 的成本？

#2 2022 年全球 AI 寫作統計數據

13. 40% 的企業表示簡化客戶體驗是採用新技術的最重要驅動力

人工智能目前在客戶體驗 (40%)、業務分析 (33%)、安全 (25%) 以及銷售和營銷 (16%) 方面使用最多。

14. 44% 的企業使用人工智能技術來降低運營成本

大多數使用過人工智能的公司的高管聲稱，它增加了使用人工智能的業務部門的收入，44% 的人報告說它降低了成本。

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15. 在銷售部門實施人工智能可以將潛在客戶的產生率提高 50% 以上。

根據哈佛商業評論的研究，在銷售中使用人工智能的組織增加了 50% 以上的潛在客戶，減少了 60-70% 的通話時間，並實現了 40-60% 的成本節約。

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16. 28% 的公司將人工智能用於營銷目的

根據 AI 數據，雖然人工智能在眾多業務領域越來越受歡迎，但只有 28% 的頂級組織將其用於營銷。

然而，84% 的營銷人員認為人工智能比任何其他技術都更重要。

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17. 到 2024 年，人工智能在教育中的應用預計價值 60 億美元

根據 Global Market Insights 的數據，全球市場增長將受到投資增加的進一步推動，到 2024 年將超過 60 億美元的水平。

此外，人工智能在亞太地區的應用將導致過度增長，預計到 2024 年銷售額將以每年 51% 的速度增長。

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18. 到 2027 年，80% 的零售公司預計會在一定程度上使用人工智能

為了提升客戶體驗，80% 的零售業 CEO 希望他們的企業到 2027 年能夠利用人工智能支持的智能自動化。

據我們目前所知，28% 的美國製造商、30% 的日本製造商和 51% 的歐洲製造商已經將 AI 納入其運營。

#3 2022 年有趣的 AI 寫作統計

19. 2010 年至 2021 年間，教育和非營利組織之間的合作產生了最多的 AI 出版物

在 2010 年至 2021 年期間，教育和非營利組織之間的合作產生了最多的 AI 出版物，其次是私營公司和教育機構之間的合作以及教育和政府機構之間的合作。

20. 2021 年提交的人工智能專利申請是 2015 年的 30 倍

2021 年的 AI 專利申請量年復合增長率為 76.9%，是 2015 年的 30 倍。

21. 人類在 aNLI 上的表現比 AI 高 1%

儘管 AI 系統目前在諸如溯因自然語言推理 (aNLI) 等更難的語言問題上的表現不如人類，但差距正在穩步縮小。

在 2019 年的 aNLI 上，人類的表現要好 9%。 到 2021 年，這一差異已降至 1%。

22. 人工智能係統在更一般的強化學習任務上提高了 129%

在過去的十年中，人工智能係統已經掌握了有限的強化學習任務，預計它們可以最大限度地提高單一技能的性能，比如國際象棋。

Magnus Carlsen 的最高 ELO 分數目前比最好的國際象棋計算機程序高出 24%。

然而，在過去的兩年裡，人工智能係統在更一般的任務上也取得了 129% 的進步，這些任務要求它們在不熟悉的情況下運行並且性質更廣泛。

這一發展指向最終創建可以獲得更廣闊視野的人工智能係統。

23. 分類系統的人工智能訓練提高了 94.4%，而訓練成本降低了 63.3%

自 2018 年以來，訓練圖像分類系統的成本降低了 63.6%，而訓練時間增加了 94.4%，使 AI 更易於訪問和更有效。

其他 MLPerf 工作類別，如推薦、對象檢測和語言處理，顯示出類似的訓練成本降低但訓練時間更快的趨勢。

這種趨勢鼓勵了人工智能技術更廣泛的商業部署。

24. 2021 年創建的 2800 億參數模型顯示誘導毒性增加了 29%

新的研究表明，巨大的語言模型正在打破技術標準的記錄，並且還可以更好地反映訓練數據中的偏差。

截至 2018 年，超過 1.17 億個參數模型被認為是最先進的，2021 年創建的 2800 億個參數模型顯示誘導毒性增加了 29%。

這些系統正變得越來越強大，但隨著它們的力量增長，其偏見的潛在嚴重性也在增加。

25. 2021年人工智能領域私人投資超過935億美元

雖然新資助的人工智能初創公司數量持續下降，從 2019 年的 1051 家公司到 2020 年的 762 家公司，再到 2021 年的 746 家公司，但 2021 年人工智能領域的私人投資達到了超過 935 億美元，是 2020 年私人投資總額的兩倍多。

此外，2020 年的四輪融資總額達到或超過 5 億美元，2021 年的融資總額為 15 輪。

總結一下

這些統計事實證明，內容創建和管理是成功的重要工具。

為了利用上述機會，您需要建立品牌認知度，產生新想法並與目標受眾分享。

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