生成式AI飛速進步，經濟效益巨大

麥肯錫最新發布的AI報告得出一個核心結論:AI達到人類水平的時間會比想象中要快,中位預測是2030年前。與2017年的預測相比,新報告顯得更加樂觀。

報告指出,AI已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AI僅局限於圍棋遊戲,如今ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品已席卷我們的日常生活。這些AI工具人人可用,無論是創作、作圖還是制作PPT。

短短幾個月內,AI能力突飛猛進。搭載GPT-4的ChatGPT各項性能大幅提升,某AI助手一分鍾可處理約10萬字的內容,是幾個月前的10倍。報告重點關注AI發展的驚人速度。

報告將生成式AI定義爲搭載基礎模型構建的應用。基礎模型在圖像、視頻、音頻、代碼等方面有了大量新功能,原有功能性能也大幅提升。目前我們對生成式AI能力的理解還處於起步階段。

對經濟和社會的影響

報告從兩個視角分析了生成式AI的價值:

1. 對能使用生成AI的企業進行掃描,確定了63個生成式AI用例,涵蓋16種業務功能。如果應用於各行各業,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11-17.7萬億美元增長了15%-40%。

2. 分析了生成式AI對約850種職業的潛在影響,模擬了AI何時能執行構成全球經濟的2100多項工作任務。

報告估計,除去重復計算,生成式AI的總經濟效益每年高達6.1萬億至7.9萬億美元。

未來潛力

生成式AI對大多數業務職能都有影響,但以技術影響佔職能成本比例衡量,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還可以通過改變企業內部知識管理系統,爲整個公司帶來價值。其自然語言處理能力可幫助員工更方便地查詢檢索內部知識,提高決策和戰略制定效率。

報告分析的63個使用案例中,生成式AI有望爲各行各業創造2.6萬億至4.4萬億美元的價值。具體影響取決於多種因素,如不同功能的組合、各自重要性及行業規模等。

例如,生成式AI可爲零售業帶來約3100億美元的額外價值,主要通過提高營銷和客戶運營效率。高科技領域的潛在價值則主要來自於提高軟件開發速度和效率。

報告預計,隨着AI能力的突飛猛進,這些數字會越來越壯觀。與2017年的預測相比,最新預測顯示AI在各方面能力將更快達到人類水平。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。

目前,技術自動化的總潛力已從約50%增加到60-70%。生成式AI對知識工作可能產生最大影響,尤其是涉及決策和協作的活動。專業知識自動化的潛力增長了34個百分點,管理和人才開發自動化潛力從16%上升到49%。

未來展望

報告預計,未來十年內至少有25%-33%的工作會發生改變。對此,不同角色需要採取不同應對:

• 企業領導者需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。

• 政府決策者需思考對未來勞動力規劃的影響,如何爲勞動者提供政策支持,如何制定新政策發揮AI的社會價值等。

• 每個人都需要關注新科技發展,在AI帶來的便利和影響間取得平衡,並在決策中表達訴求。

總之,這份報告全面剖析了生成式AI大爆發對社會經濟的重大影響,爲我們應對未來變革提供了重要參考。