生成式AI的經濟潛力:下一個生產力前沿

麥肯錫最新發布的AI報告引起廣泛關注。報告的核心結論是:AI達到人類水平的時間會比預期更快,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已深入滲透到我們生活的方方面面。今年尤其顯著,ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品席卷了我們的生活。這些AI工具人人可用,讓所有人都能用AI進行創作、繪圖和制作PPT等。

報告重點關注AI發展的驚人速度。短短幾個月內,AI能力就有了巨大飛躍。目前我們對生成式AI能力的理解還處於起步階段,這也是麥肯錫發布此報告的初衷。

從經濟和社會影響來看,報告從兩個角度進行了分析:

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11萬億至17.7萬億美元增長了15%至40%。

2. 分析了生成式AI對約850種職業的潛在影響。專家模擬了各種情景,估算AI何時能執行構成全球經濟的2100多項工作。結果顯示,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。

報告認爲,生成式AI的經濟效益遠不止於此。從技術影響佔職能成本的比例來看,客戶運營、市場營銷和銷售、軟件工程以及研發這四項職能的年度價值約佔生成式AI用例總價值的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。它的強大自然語言處理能力可以幫助員工更方便地查詢和檢索公司內部知識,提高決策和戰略制定效率。

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,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。

專家預測,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躍升了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%。

報告指出,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。這對企業領導者、政府決策者和每個個體都提出了新的挑戰。我們需要思考如何利用AI的潛在價值,管理風險,調整勞動力規劃,制定相關政策,以及在個人層面如何平衡AI帶來的便利與影響。

總的來說,這份報告全面觀察了生成式AI大爆發對社會尤其是經濟方面的重大影響,爲我們思考AI時代的發展方向提供了重要參考。