人工智能或许在2023年初吸引了你的注意，但这个概念本身已有七十余年的历史。.
早在1950年代，人们甚至尚未完全接受“人工智能”这一术语。”
那只是一个大胆的前卫概念，更像是科幻小说而非现实。.
快进到今天，人工智能无处不在。它已如此深入我们的生活，以至于我们几乎意识不到自己开始多么依赖它，有时甚至比我们自己的“人类智慧”更甚。”
但我们是如何走到这一步的？人工智能究竟是如何、何时变得如此普及，以至于数百万用户每天都用它来写论文、生成图像、编写代码，甚至进行对话？
在本篇博客中，我们将探讨人工智能究竟何时变得如此风靡。.
我们将探讨人工智能的早期发展阶段、其蓬勃兴起的浪潮、广受欢迎的三大原因、持续发展的动因，以及未来的发展前景。.
让我们深入了解一下。
主要收获
- 人工智能的突破性时刻出现在2022年底，ChatGPT的推出仅用两个月就吸引了1亿用户。.
- 生成式人工智能何时开始流行？这场热潮始于2022年8月，当时人工智能艺术作品在比赛中夺冠，随后ChatGPT于2022年11月问世。.
- 人工智能普及的三大核心驱动力：易用性（免费工具人人可用）、生产力飞跃（编码速度提升551倍，写作效率提升601倍）以及社交媒体的病毒式传播。.
- 2020年代催生了完美风暴：变压器技术、强劲GPU、海量数据集、新冠疫情下的数字化加速，以及1万亿7千亿4千亿+的人工智能投资同时汇聚。.
- 人工智能的未来正超越屏幕，迈向可穿戴设备、增强现实眼镜以及具备自主能力的智能系统——到2030年，这些系统将能够独立完成复杂任务。.
人工智能的早期发展
人工智能的故事可以追溯到 1956年达特茅斯学院的小型研讨会.
约翰·麦卡锡正是在此处召集了少数几位研究人员，并抛出了一个未来主义的构想：
“如果我们能如此精确地描述人类智能的每个部分，以至于机器能够理解它，会怎样？”
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
听起来大胆而富有诗意。他给这个想法取了个名字：人工智能。但事实是，当时世界尚未做好准备。这个理念远远超前于时代。.
一年后，即1957年，赫伯特·西蒙自信地宣称：“二十年内，机器将能够完成人类所能完成的任何工作。”
剧透：他差了几十年（说实话……我们至今仍未完全实现）。.
有 人工智能的六个时期 在2023年成为主流之前：
第一阶段：火花（1956–1966）
这些最初的几年里取得了一些令人印象深刻的突破。.
- 逻辑理论家（1956年）：它解决了数学难题，甚至得出了比数学家发表的解决方案更优的解法。.
- 亚瑟·塞缪尔的跳棋程序（1950年代）：它通过自我对弈实现学习。1956年电视演示时，IBM股价飙升15点——其新颖魔力可见一斑。.
- ELIZA（1966年）：一个伪装成心理治疗师的初级聊天机器人。最离奇的是？人们竟相信它能理解自己。连开发者的秘书都对它产生了依恋。.
但这份兴奋并未持续太久。.
第二阶段：首次人工智能寒冬（1974–1980）
各国政府期待奇迹，却只得到原型机和空头承诺。英国发布了严苛的莱特希尔报告，指出人工智能尚未交付任何值得资助的成果。.
钱不见了，足足少了近90%。.
在美国，ALPAC报告指出机器翻译速度慢、准确性低且成本高于人工翻译，即便投入了1.72亿美元资金。该领域的资金也随之枯竭。人工智能似乎已走向终结。.
第三阶段：人工智能的首次明星时刻（1997年）
然后是1997年。.
IBM的超级计算机深蓝击败了世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。.
这是人工智能首次成为公众焦点。深蓝每秒分析2亿步棋，不仅赢得了比赛，甚至推动了IBM股价的上涨。.
然而，即便取得了这场胜利，人工智能仍未能融入日常生活。它价格昂贵且属于学术范畴。科学家们刻意回避“人工智能”这一术语，因为它已与失败紧密相连。.
第四阶段：隐形阶段（2000年代至2010年代）
随后十年间，人工智能悄然融入日常生活，人们却浑然不觉。.
- 拼写检查器
- 谷歌搜索排名
- Netflix推荐
- 垃圾邮件过滤器
- 欺诈检测
这些产品都由人工智能驱动，但企业都刻意回避这个词。即便在2011年Siri问世时，苹果也未强调“人工智能”，而是聚焦于功能特性。.
2012年，深度学习在ImageNet项目上取得了重大突破，但在科技圈之外，几乎无人关注。.
人工智能正悄然进步，但尚未在文化领域引发轰动。.
人工智能究竟何时变得如此流行？这便是转折点。.
第五阶段：爆发前的缓慢积聚（2021–2022）
人们以为人工智能在2023年因ChatGPT而风靡，其实其发展早在2021至2022年间就已悄然兴起。.
- 2021年6月：GitHub Copilot将人工智能引入编程领域。.
- 2021–2022年：GPT-3的API使开发者能够将智能语言模型嵌入到工具中。.
- 2022年1月：DALL·E 2引发了人工智能艺术的首次病毒式传播浪潮。.
- 2022年7月：Midjourney横空出世，艺术家们为之倾倒。.
- 2022年8月：Stable Diffusion开源，世界突然拥有了笔记本电脑上的图像生成能力。.
然后一切都变了。.
第六阶段：文化冲击时刻（2022年8月）
人工智能艺术何时开始风靡？当杰森·艾伦将一幅Midjourney创作的作品提交至科罗拉多州博览会时……它斩获了头名。推特炸开了锅。各大新闻频道纷纷报道。.
突然间，人工智能成为了真实文化辩论的一部分：
- 这是艺术吗？
- 什么是创造力？
- 机器是否在与人类竞争？
人工智能终于进入了主流讨论。.
当人工智能开始流行起来时
2022年11月30日，太平洋标准时间凌晨12:00：ChatGPT正式上线。.
短短5天内，用户数突破百万大关。两个月后，用户数达到一亿，成为史上增长最快的消费类应用。.
为提供背景信息，, 它达到该里程碑的速度比Instagram快50倍，比TikTok快4倍以上。. 对于一个看起来像普通小文本框的聊天机器人来说，这表现还不错。.
快进到2025年11月，ChatGPT已成为全球巨头。其每周活跃用户达8亿，每日处理查询量超过20亿次，现已成为全球访问量排名第五的网站。.
更令人难以置信的是：OpenAI在营销方面根本没花一分钱。.
人们自己传播开来。界面极其简单，只要你会打字……恭喜你，就能使用世界级的AI。而且它是免费的。.
2023年1月，学校重新开学。从西雅图到巴黎的学区一夜之间封禁了ChatGPT。.
教师们发现了一些字迹工整的作文，这些作文带着一种可疑的“机械般的精妙”。.
Turnitin后来披露了令人震惊的数据：
- 在超过2亿份学生论文中，有2200万份显示出至少20%由人工智能撰写的迹象，另有600万份论文的AI生成比例高达80%以上。.
生成式人工智能的报道量较2022年激增逾800%。人工智能成为热议话题。.
就这样，人工智能几乎在一夜之间风靡全球，从冷门研究课题跃升为文化力量、课堂变革者、商业革命者，并开启了新技术时代的序幕。.
人工智能热潮：2020年代及未来
我们早已知晓人工智能存在数十年之久。它并非新生事物。但很长一段时间里，直到2020年代来临，人们才真正接受“AI”这个词。.
这正是生成式人工智能开始风靡的时期。.
那么，人工智能为何恰恰在这个十年迎来爆发？如今发生了什么变化，而过去却并非如此？
事实证明，有五大突破性进展是前所未有的，在任何历史时期都未曾出现过。.
让我们看看他们：
- 变压器突破改变了一切
2017年，谷歌发布了《注意力即一切》论文。该论文最终成为本世纪最具影响力的科学论文之一，目前已被引用173,000次。.
那张纸上写了什么？
一个颠覆性的新理念： 早期神经网络像人类慢读一样逐词处理文本。Transformers模型颠覆了这种方式，它们能一次性读取整个序列，并通过注意力机制识别关键信息。.
由于这种并行处理，它们的训练速度大幅提升。首个变压器模型仅用12小时就完成了训练，这在以前是无法实现的。.
这一项突破性进展，开启了后续所有进展：
- BERT（2018）——一夜之间让搜索引擎变得更智能
- GPT-2（2019）——以流畅的文本生成能力令众人惊叹
- GPT-3（2020）——参数数量跃升至1750亿
- ChatGPT（2022）——将人工智能直接交付到人们手中
在变压器出现之前，人工智能模型面临扩展性限制。随着变压器的出现，这些限制不复存在。.
- 硬件跟上了
人工智能对海量计算能力、高速内存以及在训练过程中不会过热的机器有着极高的需求。.
幸运的是，2020年代堪称硬件行业的完美风暴。.
GPU的发展早已超越游戏领域。英伟达的安培架构（2020年）实现了性能的飞跃性提升。.
谷歌凭借其专为人工智能设计的TPU芯片更进一步，最新推出的Trillium芯片在性能上提升了4.7倍，功耗却比早期版本降低了30倍。.
到2024年，英伟达的增长如此疯狂，以至于它成为历史上首家市值突破1万亿美元的公司。与此同时，计算成本大幅下降。.
曾经耗资数千万的训练跑，如今对小型团队也变得负担得起。.
借助AWS、Google Cloud和Azure等云平台提供的按需付费GPU计算时长，任何人（真的任何人）只要有想法就能开始构建。.
人工智能发展首次实现了民主化。.
- 世界产生的数据量前所未有
人工智能从数据中学习，而世界创造的数据量远超人类所能处理的极限。.
- 2010年：2泽字节
- 2020年：64.2泽字节
- 2025年：394泽字节
短短15年间增长了197倍。.
ChatGPT本身是在约3000亿个单词上训练而成的，这些单词来自书籍、网站、代码库等多种来源。.
传统的人工智能需要人类手动编码规则（“如果这样，那么那样”）。.
现代人工智能仅仅是从人类在网上的集体书面输出中学习而来。.
- 新冠疫情使数字化进程提前数年实现
随后疫情爆发，一切活动一夜之间都转移到了线上。.
抵制自动化的企业被迫接受了它。远程办公让人工智能驱动的工具成为主流：文字转录、内容摘要、虚拟协作、自动化支持。.
一项重大调查报告显示，新冠疫情期间数字化转型进程加速了5.3年。另一项研究将其描述为 “短短数月，两年蜕变。”
到2022年末ChatGPT问世时，世界早已习惯了：
- 视频通话
- 云应用
- 数字工作流
- 自动化
公众早已蓄势待发。ChatGPT并非创造了需求，它只是在恰到好处的时机满足了需求。.
- 资金开始以前所未有的速度涌入人工智能领域
投资是燃料，而人工智能获得了大量燃料。.
全球人工智能支出从2014年的1.7718万亿美元跃升至2021年的1.19万亿美元。疫情过后，该数字再度翻倍。预计到2025年，企业将在人工智能基础设施上投入1.4万亿美元。.
但最重大的信号是什么？是2025年1月宣布的"星门计划"——这项由OpenAI、软银、甲骨文和MGX共同参与的巨额合作项目，投资规模高达1万亿7500亿美元。.
商业模式也变得真实起来：
- 免费增值+订阅模式（免费层级→每月$20的专业版）被证明极具盈利能力。.
- GitHub Copilot的营收现已超过微软收购GitHub时的水平。.
- 921家《财富》500强企业正在使用ChatGPT企业版。.
- 90% 使用 GitHub Copilot。.
这一切听起来令人兴奋……直到你看到其弊端。世界正被内容所淹没。.
如今，人工智能能够生成所有这些内容。这意味着分辨真假比以往任何时候都更困难。.
正如每种毒液都有对应的解毒剂，人工智能领域也需要检测工具来保障安全。.
诸如以下工具：
- 真相扫描深度伪造检测 — 验证图像、面部、声音和视频
- 检测不到的人工智能 人工智能检查器 — 标记AI生成的文本
随着人工智能在内容创作方面日益强大，世界需要同样强大的验证工具。如今，创作与验证已密不可分。.
人工智能为何风靡一时
人工智能之所以如此流行，主要源于三个核心原因：
无障碍访问与易用性
毫无疑问，这正是人工智能如此风靡的最大原因。此前，人工智能仿佛遥不可及的梦想，只有专家才能触及。.
你需要学习TensorFlow、Python、无尽的命令行，以及一大堆其他技术知识，才能开始上手。.
随后ChatGPT横空出世，彻底改变了局面。你只需用普通英语输入问题，甚至可以用母语提问，就能立即获得精妙的解答。.
定价策略同样精妙绝伦。任何能上网的人都能免费试用GPT-3.5。.
资深用户每月仅需支付$20即可订阅ChatGPT Plus，这比专业软件便宜得多。.
其API成本也大幅降低，在2023年7月至2025年7月期间下降了83%，使初创企业能够大规模部署人工智能。.
截至2023年6月，移动应用程序正式上线，使人工智能变得更加触手可及。.
ChatGPT的iOS应用在超过813,600条评论中获得4.9/5星的评分，并在短短两个月内被下载1600万次。.
它不仅人人都能使用，而且极其简单易用。.
生产力与个性化
任何使用人工智能的人都注意到它对生产力的影响。.
平均而言，使用生成式人工智能的员工每周可节省5.4%的工作时间，相当于每周40小时工作制中减少2.2小时。.
当员工主动使用人工智能时，其生产力可提升33%。.
以编程为例。. GitHub Copilot彻底改变了游戏规则。在对95名专业程序员的测试中，使用Copilot完成任务的速度提升了55.81倍。.
但这不仅仅是编程。斯坦福大学与世界银行的一项研究考察了18项常见工作任务，发现人工智能平均将完成时间缩短了60%以上。.
写作作业的时间从80分钟缩短至仅25分钟。.
教师每周节省6小时，低技能工人生产力提升高达14%。人工智能通过增强人类能力，正在缩小能力差距。.
接下来是个性化，其重要性正与生产力不相上下。人们钟爱那些充满个人色彩的体验，当有人真正“懂”他们时。人工智能让这一切变得轻而易举。.
例如
在电子商务领域，推荐引擎能使平均订单价值提升10%至15%，点击率提高21%，并降低25%的购物车放弃率。.
B2B企业也获得了类似成果，通过人工智能驱动的个性化服务，其转化率提升了80%。.
人工智能也在助力日常的职业和学术生活：
- 学生可以使用该工具更快地完成论文和作业。 论文作者.
- 内容撰稿人和博主可借助此工具生成SEO优化的博客。 搜索引擎优化写作 工具
- 求职者可通过此渠道发送个性化申请。 人工智能职位申请器 工具
- 求职信生成器 该工具能自动为每个职位量身定制申请材料，既节省时间又提升效果。.
这些工具之所以有效，是因为它们能带来真实、可触摸的成果：更快的作业完成速度、更优质的内容产出、更多的面试机会以及更高的生产力。.
病毒式传播与媒体报道
ChatGPT一经推出便迅速走红。人人都争相展示它如何为他们节省编写代码、完成作业或创建博客的数小时。.
与此同时，人工智能艺术在网络上风靡一时。Midjourney的逼真创作充斥着Instagram，而DALL-E生成的图像既令人惊叹又时而滑稽。.
社交媒体让热潮更甚。在TikTok平台上，2023至2024年间AI内容无处不在，累计获得数十亿次观看。仅"#香水"话题标签在2023年初就收获了393亿次浏览量。.
新闻媒体也大量报道了人工智能。在2022年底至2023年期间，CNBC、CNN、福克斯和MSNBC等频道每天都在播放人工智能相关报道。.
诸如“生成式人工智能”、“人工智能模型”、“人工智能安全”和“负责任的人工智能”等词汇开始随处可见。.
起初，媒体头条对人工智能的能力感到惊叹。.
到2023年中期，关注点转向了风险：失业、校园作弊、深度伪造技术，甚至选举操纵。.
好莱坞编剧和演员部分因人工智能问题发起罢工，艺术家和作家们也开始提起法律诉讼。欧盟加速推进《人工智能法案》以确保人工智能的安全监管。.
人工智能普及的未来
我们已经见证了人工智能何时变得如此流行，但人工智能的未来会是什么样子？
当下，头戴设备和可穿戴设备正成为下一个重要领域。人工智能正从屏幕延伸至物理和虚拟世界。.
谷歌、Meta和苹果等公司正在研发人工智能驱动的眼镜和头戴设备，这些设备能够看到你所看到的景象，听到你所听到的声音，并实时提供帮助。.
虚拟现实市场规模将从2023年的177.35亿美元跃升至2024年的177.45亿美元，头显设备销量将突破1400万台。.
人工智能现已能生成完整的虚拟世界，创造智能角色（NPC），并动态调整体验。仅VR游戏市场到2027年就可能达到1.745万亿美元规模。.
增强现实+人工智能正将智能辅助融入日常生活：
- 实时翻译叠加层
- 物体识别与即时信息检索
- 情境感知导航
- 工业应用，如维护和员工培训
这些智能眼镜可能让人工智能像智能手机一样普及，但会更无缝地融入我们的日常生活。.
展望更远的未来（2025–2030年），最大的飞跃将是具有能动性的人工智能。这类系统能够自主完成多步骤任务。.
如今，人工智能仍需我们一步步引导。未来，它将能够独立规划、执行和管理复杂的工作流程，不再仅仅是工具，更将成为值得信赖的同事。.
检测的下一阶段
随着人工智能在生成文本、图像、视频乃至自主完成任务方面日益精进，人类与机器创作的界限正变得越来越模糊。.
这就是为什么检测和透明度至关重要。.
有助于实现这一目标的工具包括：
- 真相扫描 – 检测深度伪造内容，验证图像、面部、声音和视频的真实性。.
- 人工智能探测器 – 标记人工智能生成的文本，以便您知晓其是否由机器撰写。.
- 人道主义者 – 有助于使人工智能生成的文本更具人性化。.
请在下面的小工具中试用我们的人工智能检测器和 Humanizer！
结论
那么，人工智能究竟何时开始风靡？官方时间是2023年初，但它建立在七十年的研究、失败、坚持和突破性时刻之上。.
生成式人工智能何时开始流行起来？
这场变革分两波浪潮展开：首先是2022年8月，人工智能艺术作品在比赛中夺冠震惊世界；随后在2022年11月，ChatGPT让所有能上网的人都能接触到人工智能技术。.
人工智能艺术何时开始风靡？当创造力本身遭到质疑时，这一时刻便降临了——当机器生成的图像赢得州博览会艺术竞赛时。.
2020年代之所以与以往所有十年不同，并非源于某一单一因素。而是人工智能腾飞的时机恰到好处，机遇恰逢其时。.
但人工智能不仅爆发式发展，更持续发挥着作用。它不仅存在于实验室或技术演示中，更融入了日常生活。.
它几乎适用于任何场景：撰写论文、创作艺术、编写代码，甚至整理工作。.
请记住，这场繁荣才持续了短短两三年，我们却已见证了如此多的变化。试想未来将会带来什么。.
这次，不仅天空是极限，整个银河都是极限。.
为实现可靠的人工智能检测与人性化处理，确保内容真实可信，请尝试 检测不到的人工智能 今天。