麥肯錫報告：生成式AI的經濟潛力

麥肯錫最新發布的重磅報告指出，生成式AI的發展速度和經濟影響力都超出預期。報告的核心結論是：AI達到人類水平的時間可能比想象中更快，中位預測爲2030年前。與2017年的預測相比，新報告對AI的發展前景更爲樂觀。

生成式AI已經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僅限於圍棋領域，如今ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品已經成爲人人可用的工具，涵蓋創作、繪圖、制作演示文稿等多個方面。

報告重點關注了AI發展的驚人速度。短短幾個月內，AI在圖像、視頻、音頻、代碼等領域都取得了巨大進步。目前我們對生成式AI能力的理解仍處於起步階段，這也是麥肯錫進行此項研究的原因。

對經濟和社會的影響

報告從兩個視角分析了生成式AI的經濟價值：

1. 對企業用例的分析：確定了63個生成式AI用例，涵蓋16種業務功能。如果在各行業廣泛應用，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. 對職業影響的分析：研究了生成式AI對約850種職業的潛在影響，估算了AI執行全球經濟中2100多項工作任務的能力。

綜合這兩個視角，生成式AI的總經濟效益每年可達6.1萬亖至7.9萬億美元。

未來潛力

雖然目前帶來的經濟效益已經相當可觀，但報告認爲這遠遠不是極限。在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用例總價值的約75%。

生成式AI不僅能在特定用例中創造價值，還能通過改善企業內部知識管理系統爲整個公司帶來價值。它強大的自然語言處理能力可以幫助員工更方便地檢索公司內部知識，提高決策效率。

報告分析的63個使用案例顯示，生成式AI有潛力爲各行各業創造2.6萬億至4.4萬亖美元的價值。具體影響取決於多種因素，包括不同功能的組合、各自的重要性以及行業本身的收入規模。

麥肯錫預計，基於目前生成式AI的性能，其在各方面能力將會比以前估計的更快達到人類水平。例如，他們認爲AI達到人類自然語言理解能力的中間水平的最早時間點已從2027年提前到了2023年。

理論上，通過整合現有技術，當前階段的自動化總佔比已從約50%增加到60-70%。專家預測，生成式AI可能對知識工作產生最大影響，特別是在決策和協作方面。

應對之策

隨着新技術的發展，各利益相關者需要積極行動，爲應對機遇和風險做好準備。報告預計，在未來十年內，至少有四分之一到三分之一的工作會發生改變。

對企業領導者而言，需要考慮如何利用生成式AI的潛在價值並管理風險，如何調整公司的人才策略，以及如何負責任地使用這項技術。

對政府決策者來說，需要思考生成式AI對未來勞動力規劃的影響，如何爲勞動者提供必要的政策支持，以及如何制定或修訂政策以實現AI的更大社會價值。

作爲個人，我們需要關注新技術的發展，在享受AI帶來便利的同時權衡其影響，並在決策過程中表達我們的訴求。

這份報告全面展示了生成式AI大爆發對社會，尤其是經濟方面的重大影響，爲我們理解和應對AI時代的到來提供了重要參考。