Будущее развитие и влияние генеративного ИИ: Глубина анализа
Последний отчет McKinsey дает очень оптимистичный прогноз по перспективам генеративного ИИ. Основной вывод отчета заключается в том, что ИИ достигнет уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет более позитивен по поводу перспектив развития ИИ.
Отчет указывает на то, что генеративный ИИ уже глубоко проник во все аспекты нашей жизни. В отличие от прежних приложений ИИ, ограниченных определенными областями, такими как AlphaGo, в этом году появившиеся продукты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, охватили повседневную жизнь обычных людей. Эти инструменты позволяют всем легко заниматься творчеством, рисованием и созданием презентаций.
Производительность ChatGPT, оснащенного GPT-4, значительно возросла, а скорость обработки модели Claude от Anthropic также заметно увеличилась. Доклад особенно акцентирует внимание на тенденции быстрого развития ИИ за короткий период времени. Генеративный ИИ определяется как приложения, построенные на основе крупных языковых моделей, демонстрирующие мощные новые функции в таких областях, как изображения, видео, аудио, код и т.д.
Анализ McKinsey показывает, что генеративный ИИ окажет огромное влияние как на экономику, так и на общество. Отчет анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух точек зрения:
Анализ применений для бизнеса. В отчете определено 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций, которые, как ожидается, принесут экономическую выгоду в размере от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США для различных отраслей ежегодно. Это на 15% - 40% больше, чем прогнозируемые 11 трлн до 17,7 трлн долларов США в 2017 году.
Анализ влияния на профессию. Отчет исследовал потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, смоделировав ситуацию, в которой ИИ выполняет более 2100 рабочих задач в глобальной экономике. Результаты показали, что генеративный ИИ может создавать общую экономическую выгоду в размере от 6,1 триллиона до 7,9 триллиона долларов США в год.
В бизнес-функциях годовая ценность четырех функций: клиентская работа, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляет около 75% от общей ценности случаев использования генеративного ИИ. В сравнении, потенциальная ценность в таких областях, как производство и цепочка поставок, ниже.
Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая системы управления внутренними знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать внутренние знания компании и повысить эффективность принятия решений.
В различных отраслях степень влияния генеративного ИИ различна. Например, в розничной торговле дополнительная ценность может составлять около 310 миллиардов долларов за счет улучшения маркетинга и обслуживания клиентов, в то время как основная ценность в высоких технологиях связана с повышением эффективности разработки программного обеспечения.
Отчет прогнозирует, что скорость достижения генеративным ИИ человеческого уровня будет быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время достижения человеческого уровня в понимании естественного языка было перенесено с изначально прогнозируемого 2027 года на 2023 год. В настоящее время общий потенциал автоматизации технологий увеличился с примерно 50% до 60-70%.
Влияние генеративного ИИ на знаниевую работу наиболее заметно, особенно в таких сферах, как принятие решений и сотрудничество. Потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличился на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырос с 16% до 49%.
Согласно отчету, в течение следующих десяти лет как минимум четверть до трети рабочих мест изменится. Это ставит новые задачи перед руководителями компаний, государственными чиновниками и обычными работниками. Компаниям необходимо подумать о том, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками; государству необходимо разработать соответствующую политику поддержки; а индивидуумам нужно искать баланс между удобством и влиянием новых технологий.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрыва генеративного ИИ на общество, особенно в экономической сфере, предоставляя важные ссылки для размышлений о возможностях и вызовах, связанных с развитием 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» .
Генеративный ИИ может достичь человеческого уровня до 2030 года с экономической выгодой в 8 триллионов долларов.
Будущее развитие и влияние генеративного ИИ: Глубина анализа
Последний отчет McKinsey дает очень оптимистичный прогноз по перспективам генеративного ИИ. Основной вывод отчета заключается в том, что ИИ достигнет уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет более позитивен по поводу перспектив развития ИИ.
Отчет указывает на то, что генеративный ИИ уже глубоко проник во все аспекты нашей жизни. В отличие от прежних приложений ИИ, ограниченных определенными областями, такими как AlphaGo, в этом году появившиеся продукты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, охватили повседневную жизнь обычных людей. Эти инструменты позволяют всем легко заниматься творчеством, рисованием и созданием презентаций.
Производительность ChatGPT, оснащенного GPT-4, значительно возросла, а скорость обработки модели Claude от Anthropic также заметно увеличилась. Доклад особенно акцентирует внимание на тенденции быстрого развития ИИ за короткий период времени. Генеративный ИИ определяется как приложения, построенные на основе крупных языковых моделей, демонстрирующие мощные новые функции в таких областях, как изображения, видео, аудио, код и т.д.
Анализ McKinsey показывает, что генеративный ИИ окажет огромное влияние как на экономику, так и на общество. Отчет анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух точек зрения:
Анализ применений для бизнеса. В отчете определено 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций, которые, как ожидается, принесут экономическую выгоду в размере от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США для различных отраслей ежегодно. Это на 15% - 40% больше, чем прогнозируемые 11 трлн до 17,7 трлн долларов США в 2017 году.
Анализ влияния на профессию. Отчет исследовал потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий, смоделировав ситуацию, в которой ИИ выполняет более 2100 рабочих задач в глобальной экономике. Результаты показали, что генеративный ИИ может создавать общую экономическую выгоду в размере от 6,1 триллиона до 7,9 триллиона долларов США в год.
В бизнес-функциях годовая ценность четырех функций: клиентская работа, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляет около 75% от общей ценности случаев использования генеративного ИИ. В сравнении, потенциальная ценность в таких областях, как производство и цепочка поставок, ниже.
Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая системы управления внутренними знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно искать внутренние знания компании и повысить эффективность принятия решений.
В различных отраслях степень влияния генеративного ИИ различна. Например, в розничной торговле дополнительная ценность может составлять около 310 миллиардов долларов за счет улучшения маркетинга и обслуживания клиентов, в то время как основная ценность в высоких технологиях связана с повышением эффективности разработки программного обеспечения.
Отчет прогнозирует, что скорость достижения генеративным ИИ человеческого уровня будет быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время достижения человеческого уровня в понимании естественного языка было перенесено с изначально прогнозируемого 2027 года на 2023 год. В настоящее время общий потенциал автоматизации технологий увеличился с примерно 50% до 60-70%.
Влияние генеративного ИИ на знаниевую работу наиболее заметно, особенно в таких сферах, как принятие решений и сотрудничество. Потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличился на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырос с 16% до 49%.
Согласно отчету, в течение следующих десяти лет как минимум четверть до трети рабочих мест изменится. Это ставит новые задачи перед руководителями компаний, государственными чиновниками и обычными работниками. Компаниям необходимо подумать о том, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками; государству необходимо разработать соответствующую политику поддержки; а индивидуумам нужно искать баланс между удобством и влиянием новых технологий.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрыва генеративного ИИ на общество, особенно в экономической сфере, предоставляя важные ссылки для размышлений о возможностях и вызовах, связанных с развитием ИИ.