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麥肯錫發(fā)布生成式AI報(bào)告,預(yù)測(cè)2030可達(dá)人類(lèi)水平

OpenCV學(xué)堂 ? 來(lái)源:新智元 ? 2023-10-17 15:36 ? 次閱讀
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【導(dǎo)讀】麥肯錫AI報(bào)告發(fā)布,生成式AI進(jìn)步飛快,經(jīng)濟(jì)效益巨大,未來(lái)不可小覷。

麥肯錫重磅報(bào)告發(fā)布!

核心結(jié)論就一句話(huà):AI達(dá)到人類(lèi)水平的時(shí)間會(huì)比想象中要快,中位預(yù)測(cè)是2030年前。

要知道,和2017年人們的預(yù)測(cè)相比,新報(bào)告就突出一個(gè)樂(lè)觀。

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上圖是報(bào)告最終的結(jié)果圖,我們后面挨個(gè)細(xì)說(shuō)。

報(bào)告綜述

開(kāi)宗明義,報(bào)告先是對(duì)我們目前生活受科技多大影響進(jìn)行了一個(gè)完美的概括。

總之就是,AI早已滲透到我們生活的方方面面。

2016年DeepMind搞出AlphaGo,擊敗世界冠軍李世石的那會(huì)兒,AI曾經(jīng)鋪天蓋地的進(jìn)入到我們的視野中一次,但因?yàn)閮H僅局限在圍棋游戲,后來(lái)風(fēng)頭一過(guò),就慢慢淡出了。

但今年可不一樣了。

就不提用戶(hù)數(shù)突破天際的ChatGPT,光是Copilot,Stable Diffusion等等這些生成式AI產(chǎn)品,就風(fēng)卷殘?jiān)瓢阆砹宋覀兊纳睢?/p>

這次的不同之處在于,這些AI工具都是人人皆可用。所有人都可以用ChatGPT來(lái)創(chuàng)作,用Midjourney來(lái)作圖,用Copilot來(lái)做PPT。

搭載GPT-4的ChatGPT,各項(xiàng)性能直接從GPT-3.5起飛。還有Anthropic的Claude,一分鐘就能處理100000個(gè)token(差不多一部小說(shuō)的長(zhǎng)度),而今年3月Claude的一代,性能差不多是目前的十分之一。

報(bào)告重點(diǎn)關(guān)注的就是AI發(fā)展的速度,在短短幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi)崛起。

本報(bào)告中,將生成式AI定義為搭載基礎(chǔ)模型構(gòu)建的應(yīng)用。基礎(chǔ)模型在圖像、視頻、音頻、代碼等方面有了大量新功能,原有功能的性能也有巨大的提升。

報(bào)告表示,目前我們對(duì)生成式AI的能力大小的理解還處在起步階段。

這也就是為啥麥肯錫搞了個(gè)報(bào)告出來(lái),為的就是能更加透徹的理解生成式AI的未來(lái)。

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對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的影響

目前,各大企業(yè)都在嘗試應(yīng)用生成式AI,快速調(diào)整工作流來(lái)適應(yīng)新科技帶來(lái)的改變。

報(bào)告指出,我們有必要透徹的認(rèn)識(shí)生成式AI究竟會(huì)給我們整個(gè)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)什么。

下圖中,報(bào)告采用了兩個(gè)互補(bǔ)的視角來(lái)確定,目前生成式AI的能力在哪些領(lǐng)域能帶來(lái)的最大的價(jià)值,以及這些價(jià)值到底有多大。

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上圖中的Lens 1是對(duì)能使用生成AI的企業(yè)的大掃描。這里叫做「用例」。

比方說(shuō),市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的一個(gè)用例是。應(yīng)用生成式AI來(lái)生成個(gè)性化的電子郵件等內(nèi)容,衡量的結(jié)果則包括降低生成此類(lèi)內(nèi)容的成本,以及通過(guò)大規(guī)模提高高質(zhì)量?jī)?nèi)容的有效性來(lái)增加收入。

依此,報(bào)告確定了總計(jì)63個(gè)生成式AI用例,涵蓋了16種業(yè)務(wù)功能,如果應(yīng)用于各行各業(yè),每年可帶來(lái)2.6萬(wàn)億至4.4萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)效益。

看著不少吧。

這比目前所估計(jì)的11萬(wàn)億至17.7萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,要增漲了15%至40%。而后者是2017年麥肯錫的預(yù)測(cè)。

Lens 2則是對(duì)Lens 1的補(bǔ)充,報(bào)告分析了生成式AI對(duì)大約850種職業(yè)的潛在影響。

專(zhuān)家模擬了各種情景,以估算生成式AI何時(shí)能夠執(zhí)行構(gòu)成全球經(jīng)濟(jì)的2100多項(xiàng)工作中的每一項(xiàng)——這其中可能包括與他人就運(yùn)營(yíng)計(jì)劃或活動(dòng)進(jìn)行溝通等等的任務(wù)。

這樣,我們就可以估算出,以現(xiàn)有的能力,生成式AI會(huì)如何影響當(dāng)前全球所有勞動(dòng)力所從事的所有工作的勞動(dòng)生產(chǎn)率。

其中一些影響和Lens 1里提到的成本降低重疊了,報(bào)告因此假定,成本降低是勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的結(jié)果。

除去這種重疊,生成式AI的總經(jīng)濟(jì)效益每年高達(dá)6.1萬(wàn)億至7.9萬(wàn)億美元,如下圖所示。

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未來(lái)潛力

雖然目前所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益已經(jīng)很可觀了,但報(bào)告表示,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止。

下面就要聊到潛力了。

生成式AI可能會(huì)對(duì)大多數(shù)業(yè)務(wù)的職能產(chǎn)生影響。但是,如果我們以技術(shù)影響占職能成本的比例來(lái)衡量,少數(shù)職能能脫穎而出,如下圖所示。

麥肯錫對(duì)16項(xiàng)業(yè)務(wù)職能進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)只有客戶(hù)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售、軟件工程以及研發(fā)這四項(xiàng)職能的年度價(jià)值約占生成式AI用例總價(jià)值的75%。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),從工作本身的技術(shù)角度來(lái)看,并不是所有的業(yè)務(wù)在很大程度上都受益于AI。

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報(bào)告指出,在此前對(duì)AI的各項(xiàng)用例進(jìn)行評(píng)估時(shí),包括制造業(yè)和供應(yīng)鏈在內(nèi)的若干工作領(lǐng)域內(nèi),生成式AI的潛在價(jià)值要低得多。

主要原因還是在于生成式AI本身的性質(zhì)使然。

除了在特定的用例中,生成式AI能帶來(lái)潛在價(jià)值外,生成式AI還可以通過(guò)徹底改變企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)管理系統(tǒng),為整個(gè)公司帶來(lái)價(jià)值。

我們都知道,生成式AI的自然語(yǔ)言處理能力很強(qiáng),可以幫助員工更方便的查詢(xún)并檢索公司存儲(chǔ)的內(nèi)部知識(shí)。

顯然,這可以增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)快速獲取相關(guān)信息的能力,使他們能夠迅速做出更明智的決策并制定有效的戰(zhàn)略。

在生成式AI出現(xiàn)前,同樣的工作可能要花費(fèi)勞動(dòng)者一整天的時(shí)間來(lái)做,而生成式AI承擔(dān)了這些任務(wù)以后,一定是能產(chǎn)生巨大的效益的。

此外,生成式AI還可以通過(guò)與勞動(dòng)者合作來(lái)提升價(jià)值,加快他們工作效率,增強(qiáng)他們的工作能力。

誰(shuí)的DNA動(dòng)了我不說(shuō),甚至這篇文章都是小編用AI生成的(不是)。

報(bào)告分析的63個(gè)使用案例中,生成式AI有可能為各行各業(yè)創(chuàng)造共計(jì)2.6萬(wàn)億至4.4萬(wàn)億美元的價(jià)值。

當(dāng)然,具體多少影響取決于多種因素,比如不同功能的組合,各自的重要性,還有更重要的——行業(yè)本身的收入規(guī)模,如下圖所示。

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例如,據(jù)報(bào)告統(tǒng)計(jì),生成式AI可以通過(guò)提高營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)運(yùn)營(yíng)等功能,為零售行業(yè)(包括汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商)帶來(lái)大約3100億美元的額外價(jià)值。

相比之下,高科技領(lǐng)域的大部分潛在價(jià)值,都來(lái)自于生成式AI提高軟件開(kāi)發(fā)速度和效率的能力,如下圖所示。

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報(bào)告估計(jì),這個(gè)數(shù)字在未來(lái)會(huì)越來(lái)越壯觀——因?yàn)锳I的能力算得上突飛猛進(jìn)。

麥肯錫全球研究院從2017年開(kāi)始,就在分析技術(shù)的自動(dòng)化對(duì)不同工作活動(dòng)的影響,他們還對(duì)采用技術(shù)的各種情景進(jìn)行了建模。

彼時(shí),他們估計(jì)勞動(dòng)者至少有一半的時(shí)間都花在了調(diào)整已有技術(shù),使其實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的進(jìn)程上,也就是我們所說(shuō)的技術(shù)自動(dòng)化潛力。

專(zhuān)家還模擬了一系列可能出現(xiàn)的情況,以確定這些技術(shù)的采用速度,并對(duì)全球經(jīng)濟(jì)中的工作活動(dòng)產(chǎn)生影響。

首先,技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用不會(huì)一蹴而就。實(shí)驗(yàn)室中的技術(shù)轉(zhuǎn)化為特定工作活動(dòng)的自動(dòng)化,是需要時(shí)間的。

同時(shí),如果自動(dòng)化的成本高過(guò)人力成本,那顯然也是不可行的。

最后,就算真行,在更大的范圍內(nèi)推廣也需要時(shí)間。

而報(bào)告聚焦的點(diǎn)也就在于此。生成式AI究竟對(duì)生產(chǎn)生活中的自動(dòng)化有多大潛力,提高多少工作效率。

報(bào)告預(yù)計(jì),基于目前生成式AI的性能,其在各方面能力將會(huì)比比以前估計(jì)的更快達(dá)到人類(lèi)性能,如下圖所示。

研究院之前認(rèn)為,2027年是技術(shù)可能達(dá)到人類(lèi)自然語(yǔ)言理解能力中間水平的最早年份,但在最新的報(bào)告中,這個(gè)時(shí)間提前到了2023年。

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理論上,通過(guò)整合目前已有的技術(shù),現(xiàn)階段自動(dòng)化的總占比已經(jīng)從約50%增加到了60-70%。

并且,由于生成式AI自然語(yǔ)言能力的急速發(fā)展,技術(shù)發(fā)展?jié)摿Φ那€(xiàn)是相當(dāng)陡峭的。

下圖展示了2017年的預(yù)測(cè)和最新的預(yù)測(cè),從曲線(xiàn)中我們可以很容易的看出,「樂(lè)觀」二字是怎么寫(xiě)的。

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最新預(yù)測(cè)

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2017年預(yù)測(cè)

下圖是報(bào)告中對(duì)勞動(dòng)者每天從事的活動(dòng)會(huì)發(fā)生多大變化的曲線(xiàn)圖,上邊是最新預(yù)測(cè),下邊則是2017年的預(yù)測(cè)。

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最新預(yù)測(cè)

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2017年預(yù)測(cè)

專(zhuān)家預(yù)測(cè),生成式AI可能會(huì)對(duì)知識(shí)工作產(chǎn)生最大影響,尤其是涉及決策和協(xié)作的活動(dòng),而這些活動(dòng)以前的自動(dòng)化潛力最低,如下圖所示。

報(bào)告中估計(jì),專(zhuān)業(yè)知識(shí)自動(dòng)化的潛力躍升了34個(gè)百分點(diǎn),而管理和人才開(kāi)發(fā)自動(dòng)化的潛力則從2017年的16%上升到了2023年的49%。

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此外,生成式AI還能夠理解自然語(yǔ)言并將其用于各種活動(dòng)和任務(wù),這在很大程度上解釋了為什么自動(dòng)化的潛力如此之大。

在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,勞動(dòng)者所從事的活動(dòng)中約有40%,至少需要達(dá)到人類(lèi)理解自然語(yǔ)言的中位水平。

因此,許多涉及溝通、監(jiān)督、記錄和與人互動(dòng)的工作活動(dòng)都有可能通過(guò)生成式AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,從而加速教育和技術(shù)等職業(yè)的工作轉(zhuǎn)型,而這些職業(yè)的自動(dòng)化潛力以前預(yù)計(jì)會(huì)較晚出現(xiàn),如下圖所示。

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除了上述這些內(nèi)容,麥肯錫報(bào)告中還從其它維度進(jìn)行了分析。

受限于篇幅,故不一一列舉。

何去何從?

上面的這些分析可以說(shuō)全部聚焦于行業(yè)整體的樣貌。

為了體現(xiàn)報(bào)告的接地氣,最后一個(gè)部分是生成式AI對(duì)個(gè)人的影響,以及我們每個(gè)人應(yīng)該如何面對(duì)。

報(bào)告表示,隨著新技術(shù)的發(fā)展,利益相關(guān)者必須行動(dòng)起來(lái),以便為應(yīng)對(duì)機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)做好準(zhǔn)備。

主要關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)也是我們老生常談的,比如幻覺(jué)問(wèn)題,訓(xùn)練中選用數(shù)據(jù)的知識(shí)版權(quán)問(wèn)題等等。

報(bào)告預(yù)計(jì),中位預(yù)測(cè)下,未來(lái)十年內(nèi)至少有四分之一到三分之一的工作會(huì)發(fā)生改變。對(duì)于不同人的不同角色來(lái)說(shuō),我們所要做出的應(yīng)對(duì)截然不同。

對(duì)公司和企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō),他們要考慮的是,如何利用好生成式AI的潛在價(jià)值,同時(shí)管理其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)?

在未來(lái)幾年里,生成式AI和其他AI技術(shù)將如何改變公司勞動(dòng)力所需的職業(yè)和技能組合?公司將如何在招聘計(jì)劃、再培訓(xùn)計(jì)劃和人力資源的其他方面實(shí)現(xiàn)這些轉(zhuǎn)變?

在確保技術(shù)不被用于可能危害社會(huì)的消極方面,公司是否可以發(fā)揮作用?

企業(yè)又該如何以透明的方式與政府和社會(huì)分享其在行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間推廣使用生成式AI的經(jīng)驗(yàn)?

這些問(wèn)題都需要管理者去進(jìn)行探索。

對(duì)于政府部門(mén)的決策者而言,生成式AI對(duì)未來(lái)的勞動(dòng)力規(guī)劃意味著什么?

當(dāng)勞動(dòng)者的活動(dòng)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化時(shí),如何為他們提供必要的政策支持?

能否制定新政策或修訂現(xiàn)有的政策,使AI實(shí)現(xiàn)更大的社會(huì)價(jià)值?

最后,作為每一個(gè)勞動(dòng)者,消費(fèi)者,公民個(gè)體而言,我們應(yīng)該如何去關(guān)注新科技的發(fā)展?我們?cè)搹哪睦铽@取正確、公正的信息?

個(gè)人如何在生成式AI帶來(lái)的便捷和影響之間取得平衡?

我們作為個(gè)體,如何在決策環(huán)節(jié)表達(dá)我們的訴求?

諸多問(wèn)題,都亟待我們的深入思考。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),這篇報(bào)告全面觀察了生成式AI大爆發(fā)對(duì)我們社會(huì)的(尤其是經(jīng)濟(jì)方面)重大影響。

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原文標(biāo)題:麥肯錫發(fā)布生成式AI報(bào)告,預(yù)測(cè)2030可達(dá)人類(lèi)水平

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    從Gartner報(bào)告看Atlassian在生成AI領(lǐng)域的創(chuàng)新路徑與實(shí)踐價(jià)值

    Atlassian入選Gartner 2025生成AI技術(shù)"新興領(lǐng)導(dǎo)者"!其核心AI產(chǎn)品Rovo依托Teamwork Graph,支持從團(tuán)隊(duì)知識(shí)庫(kù)中提取情境化的個(gè)性答案與洞察
    的頭像 發(fā)表于 06-05 15:59 ?1153次閱讀
    從Gartner<b class='flag-5'>報(bào)告</b>看Atlassian在<b class='flag-5'>生成</b><b class='flag-5'>式</b><b class='flag-5'>AI</b>領(lǐng)域的創(chuàng)新路徑與實(shí)踐價(jià)值

    利用NVIDIA 3D引導(dǎo)生成AI Blueprint控制圖像生成

    AI 賦能的圖像生成技術(shù)突飛猛進(jìn),從早期模型會(huì)生成手指過(guò)多的人類(lèi)圖像,到現(xiàn)在能創(chuàng)造出令人驚嘆的逼真視覺(jué)效果。即使取得了如此飛躍,仍然存在一個(gè)挑戰(zhàn):實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意掌控。
    的頭像 發(fā)表于 06-05 09:24 ?913次閱讀

    SAP與亞馬遜云科技推出AI聯(lián)合創(chuàng)新計(jì)劃,打造生成AI解決方案,助力客戶(hù)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)與供應(yīng)鏈復(fù)雜性

    企業(yè)認(rèn)識(shí)到生成AI具有變革業(yè)務(wù)的潛力,卻苦于無(wú)從入手。通過(guò)將先進(jìn)的生成AI技術(shù)與核心系統(tǒng)中的
    的頭像 發(fā)表于 05-26 16:54 ?579次閱讀

    SAP與亞馬遜云科技推出AI聯(lián)合創(chuàng)新計(jì)劃,打造生成AI解決方案, 助力客戶(hù)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)與供應(yīng)鏈復(fù)雜性

    認(rèn)識(shí)到生成AI具有變革業(yè)務(wù)的潛力,卻苦于無(wú)從入手。通過(guò)將先進(jìn)的生成AI技術(shù)與核心系統(tǒng)中的企業(yè)
    發(fā)表于 05-26 11:44 ?1170次閱讀

    生成人工智能認(rèn)證:重構(gòu)AI時(shí)代的人才培養(yǎng)與職業(yè)躍遷路徑

    當(dāng)人類(lèi)站在生成人工智能(Generative AI)的技術(shù)奇點(diǎn)上回望,會(huì)發(fā)現(xiàn)這場(chǎng)革命早已超越了工具迭代的范疇——它正在重新定義人類(lèi)與技術(shù)的
    的頭像 發(fā)表于 05-23 09:29 ?875次閱讀

    生成人工智能認(rèn)證:重塑AI職業(yè)生態(tài)的底層邏輯

    在人工智能技術(shù)滲透至社會(huì)毛細(xì)血管的今天,生成人工智能(Generative AI)的崛起正在改寫(xiě)人類(lèi)與技術(shù)的協(xié)作范式。從ChatGPT引爆的全球熱潮,到Sora模型推動(dòng)的文生視頻革命
    的頭像 發(fā)表于 05-23 09:17 ?838次閱讀

    AI時(shí)代:不可替代的“人類(lèi)+”職業(yè)技能

    當(dāng)生成人工智能能夠撰寫(xiě)報(bào)告、編寫(xiě)代碼甚至設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí),一個(gè)根本性的焦慮開(kāi)始蔓延:人類(lèi)工作者是否正在被算法取代?這個(gè)問(wèn)題的答案或許比簡(jiǎn)單的“是”或“否”更為復(fù)雜——
    的頭像 發(fā)表于 05-20 16:13 ?787次閱讀

    Banana Pi 發(fā)布 BPI-AI2N &amp; BPI-AI2N Carrier,助力 AI 計(jì)算與嵌入開(kāi)發(fā)

    RZ/V2N——近期在嵌入世界2025上新發(fā)布,為 AI 計(jì)算、嵌入系統(tǒng)及工自動(dòng)化提供強(qiáng)大支持。這款全新的計(jì)算平臺(tái)旨在滿(mǎn)足開(kāi)發(fā)者和企業(yè)用戶(hù)對(duì)高性能、低功耗和靈活擴(kuò)展的需求。 [](
    發(fā)表于 03-19 17:54