В последнем отчете McKinsey о ИИ сделан один ключевой вывод: ИИ достигнет уровня человека быстрее, чем ожидалось, медианное предсказание - до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет выглядит более оптимистично.
Доклад указывает на то, что ИИ уже глубоко проник в все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Сидо, ИИ тогда был ограничен игрой в го, теперь же такие генеративные ИИ-продукты, как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, охватили нашу повседневную жизнь. Эти ИИ-инструменты доступны каждому, будь то создание, рисование или подготовка презентаций.
За короткие несколько месяцев возможности ИИ стремительно увеличились. ChatGPT на базе GPT-4 значительно улучшил свои характеристики, и один ИИ-помощник может обрабатывать около 100 000 слов за минуту, что в 10 раз больше, чем несколько месяцев назад. В отчете подчеркивается удивительная скорость развития ИИ.
Отчет определяет генеративный ИИ как приложение, построенное на базе основных моделей. Основные модели значительно расширили свои функции в таких областях, как изображения, видео, аудио, код и т.д., а их изначальные функции также значительно улучшились. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ еще находится на начальном этапе.
Влияние на экономику и общество
Доклад анализирует ценность генеративного ИИ с двух точек зрения:
Проведен сканирование компаний, использующих генеративный ИИ, определено 63 случая применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применять в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США ежегодно. Это на 15%-40% больше, чем прогнозируемые 11-17,7 трлн долларов США в 2017 году.
Проанализировано потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, смоделировано, когда ИИ сможет выполнять более 2100 рабочих задач, составляющих глобальную экономику.
Доклад оценивает, что, исключая дублирующие расчеты, общая экономическая выгода генеративного ИИ составляет от 6,1 до 7,9 триллионов долларов США в год.
Будущий потенциал
Генеративный ИИ оказывает влияние на большинство бизнес-функций, но если оценивать влияние технологий по доле затрат на функции, то ежегодная ценность четырех функций: клиентская операция, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляет около 75% от общей ценности.
Генеративный ИИ также может изменить системы управления знаниями внутри компании, принося ценность для всей организации. Его возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать и извлекать внутренние знания, повышая эффективность принятия решений и стратегического планирования.
В анализе отчета 63 случаев использования генеративного ИИ ожидается, что он сможет создать стоимость от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов для различных отраслей. Конкретное воздействие зависит от множества факторов, таких как комбинация различных функций, их важность и размер отрасли.
Например, генеративный ИИ может принести дополнительную ценность в размере около 310 миллиардов долларов для розничной торговли, в основном за счет повышения эффективности маркетинга и обслуживания клиентов. Потенциальная ценность в сфере высоких технологий в основном связана с увеличением скорости и эффективности разработки программного обеспечения.
Согласно отчету, ожидается, что с резким ростом возможностей ИИ эти цифры станут все более впечатляющими. По сравнению с прогнозом 2017 года, последние прогнозы показывают, что ИИ достигнет уровня человека в различных областях быстрее. Например, время, необходимое ИИ для достижения уровня понимания естественного языка человека, было перенесено с 2027 года на 2023 год.
В настоящее время общий потенциал автоматизации технологий увеличился с примерно 50% до 60-70%. Генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличился на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырос с 16% до 49%.
Будущее
По прогнозам, в течение следующих десяти лет как минимум 25%-33% рабочих мест изменятся. В связи с этим разные роли должны принимать различные меры:
Руководители предприятий должны учитывать, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками, а также как скорректировать стратегии управления человеческими ресурсами и т.д.
Государственным决策者 необходимо подумать о влиянии на будущее планирования рабочей силы, о том, как предоставить работникам политическую поддержку, как разработать новые политики для реализации социальной ценности ИИ и т.д.
Каждый должен обращать внимание на развитие новых технологий, находить баланс между удобством и влиянием, которое приносит ИИ, и выражать свои требования в процессе принятия решений.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное воздействие взрыва генеративного ИИ на социальную экономику и предоставляет важные рекомендации для подготовки к будущим изменениям.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
3
Поделиться
комментарий
0/400
SmartContractWorker
· 11ч назад
Обратный layoff要开始了
Посмотреть ОригиналОтветить0
RunWithRugs
· 11ч назад
Меня затянул искусственный интеллект, братья.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingerGas
· 11ч назад
Кто посчитает альтернативные издержки пути обновления ИИ? До 2030 года действительно слишком быстро, не так ли?
Отчет McKinsey: Годовая экономическая выгода от генеративного ИИ достигает 7,9 трлн долларов США
Генеративный ИИ стремительно развивается, экономическая эффективность огромна
В последнем отчете McKinsey о ИИ сделан один ключевой вывод: ИИ достигнет уровня человека быстрее, чем ожидалось, медианное предсказание - до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет выглядит более оптимистично.
Доклад указывает на то, что ИИ уже глубоко проник в все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Сидо, ИИ тогда был ограничен игрой в го, теперь же такие генеративные ИИ-продукты, как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, охватили нашу повседневную жизнь. Эти ИИ-инструменты доступны каждому, будь то создание, рисование или подготовка презентаций.
За короткие несколько месяцев возможности ИИ стремительно увеличились. ChatGPT на базе GPT-4 значительно улучшил свои характеристики, и один ИИ-помощник может обрабатывать около 100 000 слов за минуту, что в 10 раз больше, чем несколько месяцев назад. В отчете подчеркивается удивительная скорость развития ИИ.
Отчет определяет генеративный ИИ как приложение, построенное на базе основных моделей. Основные модели значительно расширили свои функции в таких областях, как изображения, видео, аудио, код и т.д., а их изначальные функции также значительно улучшились. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ еще находится на начальном этапе.
Влияние на экономику и общество
Доклад анализирует ценность генеративного ИИ с двух точек зрения:
Проведен сканирование компаний, использующих генеративный ИИ, определено 63 случая применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применять в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США ежегодно. Это на 15%-40% больше, чем прогнозируемые 11-17,7 трлн долларов США в 2017 году.
Проанализировано потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, смоделировано, когда ИИ сможет выполнять более 2100 рабочих задач, составляющих глобальную экономику.
Доклад оценивает, что, исключая дублирующие расчеты, общая экономическая выгода генеративного ИИ составляет от 6,1 до 7,9 триллионов долларов США в год.
Будущий потенциал
Генеративный ИИ оказывает влияние на большинство бизнес-функций, но если оценивать влияние технологий по доле затрат на функции, то ежегодная ценность четырех функций: клиентская операция, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляет около 75% от общей ценности.
Генеративный ИИ также может изменить системы управления знаниями внутри компании, принося ценность для всей организации. Его возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать и извлекать внутренние знания, повышая эффективность принятия решений и стратегического планирования.
В анализе отчета 63 случаев использования генеративного ИИ ожидается, что он сможет создать стоимость от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов для различных отраслей. Конкретное воздействие зависит от множества факторов, таких как комбинация различных функций, их важность и размер отрасли.
Например, генеративный ИИ может принести дополнительную ценность в размере около 310 миллиардов долларов для розничной торговли, в основном за счет повышения эффективности маркетинга и обслуживания клиентов. Потенциальная ценность в сфере высоких технологий в основном связана с увеличением скорости и эффективности разработки программного обеспечения.
Согласно отчету, ожидается, что с резким ростом возможностей ИИ эти цифры станут все более впечатляющими. По сравнению с прогнозом 2017 года, последние прогнозы показывают, что ИИ достигнет уровня человека в различных областях быстрее. Например, время, необходимое ИИ для достижения уровня понимания естественного языка человека, было перенесено с 2027 года на 2023 год.
В настоящее время общий потенциал автоматизации технологий увеличился с примерно 50% до 60-70%. Генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличился на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырос с 16% до 49%.
Будущее
По прогнозам, в течение следующих десяти лет как минимум 25%-33% рабочих мест изменятся. В связи с этим разные роли должны принимать различные меры:
Руководители предприятий должны учитывать, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками, а также как скорректировать стратегии управления человеческими ресурсами и т.д.
Государственным决策者 необходимо подумать о влиянии на будущее планирования рабочей силы, о том, как предоставить работникам политическую поддержку, как разработать новые политики для реализации социальной ценности ИИ и т.д.
Каждый должен обращать внимание на развитие новых технологий, находить баланс между удобством и влиянием, которое приносит ИИ, и выражать свои требования в процессе принятия решений.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное воздействие взрыва генеративного ИИ на социальную экономику и предоставляет важные рекомендации для подготовки к будущим изменениям.