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麥肯錫報告:生成式AI經濟效益將達7.9萬億美元 2030年或超人類水平
生成式AI發展迅速,潛力巨大
麥肯錫最新發布的AI報告顯示,生成式AI正以驚人的速度發展,其潛在的經濟效益遠超先前預期。報告預測,AI達到人類水平的時間可能會比想象中更快,中位數預測爲2030年前。
與2017年的預測相比,新報告對AI發展前景更爲樂觀。報告指出,AI已經深入滲透到我們生活的方方面面。不同於2016年AlphaGo擊敗李世石時引發的短暫關注,今年ChatGPT等生成式AI產品的出現帶來了更廣泛和持久的影響。這些工具可供所有人使用,從創作到作圖再到制作PPT,AI正在改變我們的工作方式。
報告重點關注AI發展的速度,指出在短短幾個月內,AI在圖像、視頻、音頻、代碼等方面都有了巨大進步。目前我們對生成式AI能力的理解還處於起步階段,這也是麥肯錫進行此次研究的原因。
從經濟影響來看,報告確定了63個生成式AI應用場景,涵蓋16種業務功能。如果在各行各業廣泛應用,每年可帶來2.6萬億至4.4萬億美元的經濟效益。這比2017年預測的11萬億至17.7萬億美元增長了15%至40%。
報告還分析了生成式AI對約850種職業的潛在影響。專家模擬了各種情景,估算AI何時能夠執行構成全球經濟的2100多項工作任務。結果顯示,生成式AI的總經濟效益每年可高達6.1萬億至7.9萬億美元。
從潛力來看,生成式AI對大多數業務職能都會產生影響,但以技術影響佔職能成本的比例衡量,客戶運營、市場營銷和銷售、軟件工程以及研發這四項職能的年度價值約佔總價值的75%。
生成式AI還可以通過改善企業內部知識管理系統爲整個公司帶來價值。它的自然語言處理能力可以幫助員工更方便地查詢和檢索公司內部知識,提高決策效率。
報告預計,基於目前生成式AI的性能,其在各方面的能力將比先前估計更快達到人類水平。例如,AI達到人類自然語言理解能力的時間從2027年提前到了2023年。
專家預測,生成式AI可能對知識工作產生最大影響,尤其是涉及決策和協作的活動。專業知識自動化的潛力躍升了34個百分點,管理和人才開發自動化的潛力從2017年的16%上升到2023年的49%。
面對AI的快速發展,報告呼籲各利益相關者積極應對。企業領導者需要考慮如何利用AI的潛在價值並管理風險,政府決策者需要爲勞動力變化制定相應政策,每個人都需要思考如何在AI帶來的便利和影響之間取得平衡。
總的來說,這份報告全面分析了生成式AI大爆發對社會尤其是經濟方面的重大影響,爲我們理解和應對AI時代的變革提供了重要參考。