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麥肯錫報告:生成式AI年創7.9萬億美元價值 2030年或達人類水平
麥肯錫發布重磅AI報告:生成式AI經濟效益巨大,發展速度超預期
麥肯錫最新發布的AI報告指出,生成式AI正以超乎想象的速度發展,其經濟效益和潛力巨大。報告預測,AI達到人類水平的時間可能會比預期更早,中位數預測爲2030年前。與2017年的預測相比,新報告對AI發展前景更爲樂觀。
報告強調,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僅局限於圍棋領域,如今ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品已席卷各行各業。這些AI工具的普及度很高,人人都可以使用。
搭載GPT-4的ChatGPT性能有了質的飛躍,Anthropic的Claude一分鍾可處理10萬個token(相當於一部小說的長度)。報告重點關注了AI在短短幾個月內的迅猛發展。
目前許多企業正在嘗試應用生成式AI,快速調整工作流程以適應新技術帶來的變革。報告指出,我們有必要深入認識生成式AI對整個社會和經濟發展的影響。
報告從兩個互補視角分析了生成式AI的潛在價值:
對能使用生成AI的企業進行全面掃描,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。
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多項工作任務的影響。
報告預計,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。
在分析的16項業務職能中,客戶運營、市場營銷和銷售、軟件工程以及研發這四項佔生成式AI用例總價值的75%左右。生成式AI還可以通過改善企業知識管理系統爲整個公司帶來價值。
不同行業受生成式AI影響的程度不同。例如,零售業可通過改善營銷和客戶運營獲得約3100億美元的額外價值,而高科技行業的價值主要來自於提高軟件開發效率。
報告預計,基於目前生成式AI的性能,其在各方面能力將比以前估計的更快達到人類水平。例如,自然語言理解能力達到人類水平的時間從2027年提前到了2023年。
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增加了34個百分點,管理和人才開發自動化的潛力從2017年的16%上升到2023年的49%。
報告預測,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,企業領導者、政府決策者和普通個人都需要積極應對,深入思考如何在享受生成式AI帶來便利的同時管理其風險。
總的來說,這份報告全面分析了生成式AI大爆發對社會特別是經濟方面的重大影響,展現了AI發展的巨大潛力和挑戰。