生成式AI的经济潜力:下一个生产力前沿

麦肯锡近期发布了一份重磅报告,对生成式AI的发展及其潜在影响进行了深入分析。报告的核心结论是:AI达到人类水平的时间会比预期更快,中位预测是在2030年前。与2017年的预测相比,新报告对AI发展前景更加乐观。

报告综述

AI技术已深入渗透到我们生活的方方面面。与2016年AlphaGo击败李世石时引发的短暂关注不同,今年ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI产品的出现,让普通人都能亲身体验AI的强大能力。这些工具让人人都可以用AI进行创作、绘图和制作演示文稿等。

GPT-4的各项性能较GPT-3.5有显著提升。Anthropic的Claude一分钟可处理约10万个token(相当于一部小说的长度),性能较今年3月提高了约10倍。报告重点关注了AI在短短几个月内快速发展的态势。

对经济和社会的影响

报告从两个视角分析了生成式AI的潜在价值:

1. 对企业应用场景的分析。报告确定了63个生成式AI用例,涵盖16种业务功能,预计每年可带来2.6-4.4万亿美元的经济效益。这比2017年预测的11-17.7万亿美元增长了15%-40%。

2. 对约850种职业的潜在影响分析。专家模拟了生成式AI执行全球经济中2100多项工作任务的能力,估算了其对劳动生产率的影响。

综合两个视角并去除重叠部分,生成式AI的总经济效益预计每年可达6.1-7.9万亿美元。

未来潜力

生成式AI对大多数业务职能都有影响,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占生成式AI用例总价值的约75%。

生成式AI还可以通过改善企业内部知识管理系统,为整个公司带来价值。其自然语言处理能力可以帮助员工更便捷地检索公司内部知识,提高决策效率。

在63个分析的用例中,生成式AI有望为各行各业创造2.6-4.4万亖美元的价值。具体影响取决于多种因素,如不同功能的组合、各自的重要性以及行业本身的规模。

报告预计,基于目前的性能,生成式AI在各方面能力将比此前估计更快达到人类水平。例如,技术达到人类自然语言理解能力的中间水平的时间,从原预计的2027年提前到了2023年。

理论上,通过整合现有技术,当前自动化的总占比已从约50%增加到60-70%。生成式AI预计会对知识工作产生最大影响,尤其是决策和协作等活动。

未来展望

报告预计,未来十年内至少有四分之一到三分之一的工作会发生变化。这对不同利益相关者都提出了新的挑战:

• 企业领导者需考虑如何利用生成式AI的潜在价值,同时管理风险;如何调整公司的人才策略等。

• 政府决策者需思考生成式AI对劳动力规划的影响;如何为劳动者提供必要的政策支持等。

• 个人需要关注新技术发展,在便利性和影响之间寻求平衡,并在决策过程中表达诉求。

总的来说,这份报告全面分析了生成式AI大爆发对社会经济的重大影响,为各方应对这一变革提供了参考。