Экономический потенциал генеративного ИИ: интерпретация последнего отчета McKinsey
Последний отчет McKinsey указывает на то, что генеративный ИИ развивается с беспрецедентной скоростью, и его экономические преимущества и социальное влияние нельзя недооценивать. В отчете прогнозируется, что ИИ может достичь человеческого уровня быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозами 2017 года, новый отчет более оптимистичен относительно перспектив развития ИИ.
Обзор отчета
Технологии ИИ глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от кратковременного внимания, вызванного победой AlphaGo над Ли Сидолем в 2016 году, в этом году появление генеративных ИИ-продуктов, таких как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, позволило обычным пользователям легко использовать ИИ для создания, рисования и подготовки презентаций.
ChatGPT, основанный на GPT-4, значительно улучшил свою производительность, а скорость обработки модели Claude от Anthropic также значительно возросла. В отчете основное внимание уделяется тенденции быстрого развития ИИ за короткий промежуток времени, и генеративный ИИ определяется как приложения, построенные на основе больших языковых моделей. Эти модели продемонстрировали новые функции и улучшение производительности в различных областях, таких как изображения, видео, аудио и код.
Влияние на экономику и общество
Доклад анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух точек зрения:
Применение в бизнесе: определено 63 случая применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если будет широко применяться в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов США в год. Это на 15% до 40% больше, чем прогнозируемые 11 триллионов до 17,7 триллионов долларов США в 2017 году.
Профессиональное влияние: проанализировано потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, оценено время выполнения более 2100 рабочих задач ИИ в глобальной экономике.
Учитывая оба этих фактора, общая экономическая выгода генеративного ИИ может составить от 61 до 79 тысяч миллиардов долларов в год.
Будущий потенциал
Хотя генеративный ИИ оказывает влияние на большинство бизнес-функций, влияние в определенных областях более заметно. Четыре функции: клиентские операции, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляют около 75% общей ценности случаев использования генеративного ИИ.
Генеративный ИИ также может приносить ценность компании, улучшая внутренние системы управления знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно запрашивать и извлекать внутренние знания, что повышает эффективность принятия решений и способность разрабатывать эффективные стратегии.
Отчет прогнозирует, что на основе текущей производительности генеративного ИИ его способности во многих аспектах достигнут уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время, необходимое для достижения промежуточного уровня естественного языка, было перенесено с первоначально прогнозируемого 2027 года на 2023 год.
Влияние на различные отрасли
Степень влияния генеративного ИИ на разные отрасли варьируется. Например:
Розничная торговля (включая автодилеров) может получить около 310 миллиардов долларов дополнительной стоимости за счет улучшения функционала маркетинга и клиентского обслуживания.
Потенциальная ценность в области высоких технологий в основном исходит от способности генеративного ИИ повышать скорость и эффективность разработки программного обеспечения.
Влияние на рынок труда
Отчет прогнозирует, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальную работу, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Ожидается, что потенциал автоматизации экспертных знаний вырастет на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития人才 увеличится с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.
Будущее
В условиях возможностей и вызовов, связанных с генеративным ИИ, отчет призывает всех заинтересованных сторон к действию:
Руководители компаний должны учитывать, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ, одновременно управляя рисками и корректируя стратегию кадров компании.
Государственные决策者 должны обратить внимание на влияние генеративного ИИ на планирование рабочей силы и разработать соответствующую политику поддержки.
Личности следует обращать внимание на развитие новых технологий, сбалансировать удобства и влияние, которые приносит ИИ, и выражать свои требования в процессе принятия решений.
В общем, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на общество (особенно в экономическом плане), предоставляя важные ссылки для нашего понимания и реагирования на изменения в эпоху ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
21 Лайков
Награда
21
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropHarvester
· 19ч назад
真要 разыгрывайте людей как лохов就趁现在了
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterNoLoss
· 08-11 01:06
8 триллионов? Эти данные раздули.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TaxEvader
· 08-10 11:46
А восемь триллионов все еще недостаточно, чтобы мне расслабиться...
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketGardener
· 08-10 11:44
2030 год? Когда работы не станет, я сосредоточусь на выращивании овощей.
Отчет McKinsey: Генеративный ИИ может принести глобальной экономике 8 триллионов долларов
Экономический потенциал генеративного ИИ: интерпретация последнего отчета McKinsey
Последний отчет McKinsey указывает на то, что генеративный ИИ развивается с беспрецедентной скоростью, и его экономические преимущества и социальное влияние нельзя недооценивать. В отчете прогнозируется, что ИИ может достичь человеческого уровня быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозами 2017 года, новый отчет более оптимистичен относительно перспектив развития ИИ.
Обзор отчета
Технологии ИИ глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от кратковременного внимания, вызванного победой AlphaGo над Ли Сидолем в 2016 году, в этом году появление генеративных ИИ-продуктов, таких как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, позволило обычным пользователям легко использовать ИИ для создания, рисования и подготовки презентаций.
ChatGPT, основанный на GPT-4, значительно улучшил свою производительность, а скорость обработки модели Claude от Anthropic также значительно возросла. В отчете основное внимание уделяется тенденции быстрого развития ИИ за короткий промежуток времени, и генеративный ИИ определяется как приложения, построенные на основе больших языковых моделей. Эти модели продемонстрировали новые функции и улучшение производительности в различных областях, таких как изображения, видео, аудио и код.
Влияние на экономику и общество
Доклад анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух точек зрения:
Применение в бизнесе: определено 63 случая применения генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если будет широко применяться в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов США в год. Это на 15% до 40% больше, чем прогнозируемые 11 триллионов до 17,7 триллионов долларов США в 2017 году.
Профессиональное влияние: проанализировано потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, оценено время выполнения более 2100 рабочих задач ИИ в глобальной экономике.
Учитывая оба этих фактора, общая экономическая выгода генеративного ИИ может составить от 61 до 79 тысяч миллиардов долларов в год.
Будущий потенциал
Хотя генеративный ИИ оказывает влияние на большинство бизнес-функций, влияние в определенных областях более заметно. Четыре функции: клиентские операции, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляют около 75% общей ценности случаев использования генеративного ИИ.
Генеративный ИИ также может приносить ценность компании, улучшая внутренние системы управления знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно запрашивать и извлекать внутренние знания, что повышает эффективность принятия решений и способность разрабатывать эффективные стратегии.
Отчет прогнозирует, что на основе текущей производительности генеративного ИИ его способности во многих аспектах достигнут уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время, необходимое для достижения промежуточного уровня естественного языка, было перенесено с первоначально прогнозируемого 2027 года на 2023 год.
Влияние на различные отрасли
Степень влияния генеративного ИИ на разные отрасли варьируется. Например:
Влияние на рынок труда
Отчет прогнозирует, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальную работу, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Ожидается, что потенциал автоматизации экспертных знаний вырастет на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития人才 увеличится с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.
Будущее
В условиях возможностей и вызовов, связанных с генеративным ИИ, отчет призывает всех заинтересованных сторон к действию:
Руководители компаний должны учитывать, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ, одновременно управляя рисками и корректируя стратегию кадров компании.
Государственные决策者 должны обратить внимание на влияние генеративного ИИ на планирование рабочей силы и разработать соответствующую политику поддержки.
Личности следует обращать внимание на развитие новых технологий, сбалансировать удобства и влияние, которые приносит ИИ, и выражать свои требования в процессе принятия решений.
В общем, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на общество (особенно в экономическом плане), предоставляя важные ссылки для нашего понимания и реагирования на изменения в эпоху ИИ.