生成式AI發展迅猛，經濟效益可觀

麥肯錫最新發布的AI報告指出,生成式AI正在以驚人的速度發展,其經濟效益和社會影響不容小覷。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技術已深入滲透到我們生活的方方面面。不同於2016年AlphaGo擊敗李世石那次轟動一時但影響有限,今年ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品席卷各行各業,讓普通人也能輕鬆使用AI進行創作和工作。

報告重點關注了AI發展的速度。短短幾個月內,搭載GPT-4的ChatGPT性能大幅提升,Anthropic的Claude處理速度也提高了10倍。目前我們對生成式AI能力的理解還處於起步階段,有必要深入研究其未來潛力。

從經濟效益角度看,報告通過兩個視角分析了生成式AI的價值:

1. 對企業用例的分析。報告確定了63個生成式AI用例,涵蓋16種業務功能,預計每年可帶來2.6萬億至4.4萬億美元的經濟效益。這比2017年的預測高出15%至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,估算其對全球2100多項工作的影響。結果顯示,生成式AI的總經濟效益每年可達6.1萬億至7.9萬億美元。

從業務功能來看,客戶運營、市場營銷和銷售、軟件工程以及研發這四項職能佔生成式AI用例總價值的75%。生成式AI還可以通過改善企業知識管理系統,爲整個公司帶來價值。

從行業來看,零售業可能獲得約3100億美元的額外價值,主要來自營銷和客戶運營的改善。高科技行業則主要受益於軟件開發效率的提升。

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以前估計的更快達到人類水平。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。

生成式AI對知識工作的影響最大,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16%上升到49%。

面對AI的快速發展,報告建議各方積極應對:

• 企業領導者需考慮如何利用AI創造價值,同時管理風險,調整人力資源策略。
• 政府決策者需考慮勞動力規劃、政策支持等問題。
• 個人需要關注新技術發展,在AI帶來的便利和影響之間尋求平衡。

總的來說,這份報告全面分析了生成式AI大爆發對社會經濟的重大影響,值得各界深入思考。