生成式AI发展迅速，经济效益可观

麦肯锡最新报告显示，生成式AI技术进步神速，其经济效益不容小觑。报告核心结论指出，AI达到人类水平的时间将比预期更快，预计2030年前实现。相比2017年的预测，新报告对AI发展前景更为乐观。

生成式AI已深入渗透到日常生活的方方面面。不同于2016年AlphaGo击败李世石时AI仅局限于围棋领域，如今ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI产品已广泛应用于创作、作图、制作PPT等领域，真正实现了普及。搭载GPT-4的ChatGPT性能大幅提升，而Anthropic的Claude更是可在一分钟内处理相当于一部小说长度的文本。

报告重点关注AI发展速度，将生成式AI定义为搭载基础模型构建的应用。基础模型在图像、视频、音频、代码等方面功能显著增强，性能大幅提升。目前我们对生成式AI能力的理解仍处于起步阶段，麦肯锡此次报告旨在更深入地探讨生成式AI的未来发展。

生成式AI对经济社会的巨大影响

报告采用两个互补视角评估生成式AI的潜在价值。第一个视角是对能使用生成AI的企业进行全面扫描，确定了63个生成式AI用例，涵盖16种业务功能。若应用于各行各业，每年可带来2.6万亿至4.4万亿美元的经济效益，较2017年预测增长15%至40%。

第二个视角分析了生成式AI对约850种职业的潜在影响。专家模拟了各种情景，估算生成式AI执行全球经济中2100多项工作任务的能力和时间。结果显示，生成式AI的总经济效益每年高达6.1万亿至7.9万亿美元。

生成式AI的未来潜力

报告指出，生成式AI的经济效益远未达到极限。分析显示，客户运营、市场营销和销售、软件工程以及研发这四项职能的年度价值约占生成式AI用例总价值的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创造价值。

在不同行业中，生成式AI的影响各不相同。例如，在零售业可带来约3100亿美元的额外价值，主要通过改善营销和客户运营实现。而在高科技领域，价值主要来自提高软件开发速度和效率。

报告预计，基于生成式AI目前的性能，其各方面能力将比此前估计更快达到人类水平。例如，自然语言理解能力达到人类中等水平的时间从原预计的2027年提前到了2023年。

对个人的影响及应对之策

报告预测，未来十年内至少有四分之一到三分之一的工作会发生改变。对此，不同角色需采取不同应对策略：

• 企业领导者需考虑如何利用生成式AI的潜在价值并管理风险，如何调整人力资源策略等。
• 政府决策者需思考生成式AI对劳动力规划的影响，制定相应政策支持等。
• 普通个体则需关注新技术发展，在便捷与影响间取得平衡，并在决策中表达诉求。

总之，生成式AI大爆发将对社会经济产生重大影响，需要各方共同应对这一技术变革带来的机遇与挑战。