生成式AI的经济潜力:下一个生产力前沿

麦肯锡最新报告显示,生成式AI的发展速度远超预期,其经济效益和社会影响也将远超以往估计。

报告的核心结论是,AI达到人类水平的时间会比想象中要快,中位预测是在2030年前。与2017年的预测相比,新报告对AI发展前景更为乐观。

生成式AI已经渗透到我们生活的方方面面。从ChatGPT到Copilot和Stable Diffusion等工具,这些AI产品正在改变人们的工作和生活方式。与以往不同的是,这些工具都是人人可用的。

报告重点关注AI发展的速度,指出目前我们对生成式AI能力的理解还处于起步阶段。麦肯锡此次报告旨在更透彻地理解生成式AI的未来发展。

在经济影响方面,报告确定了63个生成式AI用例,涵盖16种业务功能。如果应用于各行各业,每年可带来2.6万亿至4.4万亿美元的经济效益。这比2017年预测的11万亿至17.7万亿美元增长了15%至40%。

报告还分析了生成式AI对约850种职业的潜在影响。专家模拟了各种情景,估算生成式AI何时能执行构成全球经济的2100多项工作任务。结果显示,生成式AI的总经济效益每年可达6.1万亿至7.9万亿美元。

在未来潜力方面,生成式AI对大多数业务职能都会产生影响,但影响程度各不相同。客户运营、市场营销和销售、软件工程以及研发这四项职能的年度价值约占生成式AI用例总价值的75%。

生成式AI还可以通过改变企业内部的知识管理系统,为整个公司带来价值。它的自然语言处理能力可以帮助员工更方便地查询和检索公司内部知识,提高决策效率。

报告预计,基于目前生成式AI的性能,其在各方面能力将会比以前估计的更快达到人类水平。例如,技术达到人类自然语言理解能力中间水平的时间,从之前预测的2027年提前到了2023年。

专家预测,生成式AI可能会对知识工作产生最大影响,尤其是涉及决策和协作的活动。专业知识自动化的潜力预计会大幅提升,管理和人才开发自动化的潜力也会显著增加。

报告指出,随着新技术的发展,各利益相关方必须积极应对。对企业领导者而言,需要考虑如何利用好生成式AI的潜在价值,同时管理其带来的风险。对政府决策者而言,则需要考虑生成式AI对未来劳动力规划的影响,以及如何制定相应的政策支持。

对于每个个体而言,我们需要思考如何在生成式AI带来的便捷和影响之间取得平衡,以及如何在决策环节表达我们的诉求。

总的来说,这份报告全面观察了生成式AI大爆发对社会,尤其是经济方面的重大影响,为我们理解和应对AI时代的到来提供了重要参考。