生成式AI發展速度超乎想象，經濟效益或高達8萬億美元

麥肯錫近期發布了一份關於生成式AI的重磅報告。報告的核心結論是:AI達到人類水平的時間會比預期更快,中位預測是在2030年之前。與2017年的預測相比,新報告對AI的發展前景更爲樂觀。

報告指出,AI已經深入滲透到我們生活的方方面面。今年,ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品席卷了我們的生活。這些AI工具的特點是人人可用,所有人都可以利用它們來創作、作圖、制作PPT等。

搭載GPT-4的ChatGPT性能有了質的飛躍。Anthropic的Claude處理速度也大幅提升,一分鍾可處理約10萬個token,相當於一部小說的長度。報告重點關注了AI在短短幾個月內快速發展的現象。

麥肯錫的報告從兩個視角分析了生成式AI的經濟價值:

1. 對企業應用場景的分析。報告確定了63個生成式AI用例,涵蓋16種業務功能。如果廣泛應用,每年可爲經濟帶來2.6-4.4萬億美元的效益。這比2017年的預測增長了15%-40%。

2. 對職業影響的分析。報告分析了生成式AI對約850種職業的潛在影響,模擬了AI執行全球經濟中2100多項工作任務的情況。

綜合這兩個視角,報告估計生成式AI每年可爲經濟帶來6.1-7.9萬億美元的效益。

從技術影響佔職能成本的比例來看,客戶運營、市場營銷和銷售、軟件工程以及研發四項職能佔生成式AI用例總價值的75%左右。

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創造價值。它強大的自然語言處理能力可以幫助員工更便捷地查詢和檢索公司內部知識,提高決策和戰略制定效率。

報告預計,基於目前的性能,生成式AI在各方面能力將比此前預期更快達到人類水平。例如,AI達到人類自然語言理解能力的時間從原先預測的2027年提前到了2023年。

目前,通過整合現有技術,自動化的總佔比已從約50%增至60-70%。由於生成式AI自然語言能力的快速發展,技術發展潛力曲線變得更加陡峭。

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上升了34個百分點,管理和人才開發自動化的潛力從2017年的16%增至2023年的49%。

報告認爲,未來十年內至少有四分之一到三分之一的工作會發生改變。對此,不同角色需要採取不同的應對措施:

• 企業領導者需要考慮如何利用生成式AI的潛在價值並管理風險,如何調整人力資源策略等。

• 政府決策者需要考慮生成式AI對未來勞動力規劃的影響,以及如何制定相關政策支持。

• 個人需要關注新技術發展,在便利與影響之間尋求平衡,並在決策中表達訴求。

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,爲各界應對AI發展提供了參考。