​​专业报告，麦肯锡《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》！

6月14日，全球咨询巨头麦肯锡（McKinsey & Company发布了一份名为《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》的报告。根据该报告预测，生成式AI每年将为全球经济带来相当于英国一年的GDP（2021年为3.1万亿美元）的增量，同时到2045年左右，将有50%工作被AI接管！此前，很多机构也预测AI可能取代人类的工作，但麦肯锡的报告似乎把这一替代进程提前了很多。

2022年，可以说是人工智能的分水岭，特别是ChatGPT突然爆火，使得生成式AI实现了一次范式转换。咨询机构德勤认为，当前的人工智能使用模式检测或遵循规则来帮助分析数据和做出预测，而Transformer架构的出现则开启了一个新领域：生成式人工智能。

图源：德勤

生成式人工智能可以通过创建类似于其所训练的数据的新颖数据来模仿人类的创造过程，将人工智能从“赋能者”提升为（潜在的）“协作者”。Gartner预测，到2025年，超过10％的数据将是由人工智能生成的，预示着一个新时代—人类与（WithTM）机器协作的时代—的到来。那么，未来生成式AI对我们人类将产生哪些影响？

6月14日，全球咨询巨头麦肯锡（McKinsey & Company发布了一份名为《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》的报告。根据该报告预测，生成式AI每年将为全球经济带来相当于英国一年的GDP（2021年为3.1万亿美元）的增量，同时到2045年左右，将有50%工作被AI接管！此前，很多机构也预测AI可能取代人类的工作，但麦肯锡的报告似乎把这一替代进程提前了很多。

生成式AI将带来相当于英国GDP的增量

目前来看，生成式AI主要应用于面向消费者的产品，但其也有潜力为企业工作流程增加情景感知和类似于人类的决策能力，并彻底改变我们的商业模式。例如，谷歌的客服中心人工智能（CCAI）旨在帮助实现采用自然语言进行客户服务交互，而NVIDIA的BioNeMo则可以加速新药的研发。

德勤认为，这些解决方案可能只是初步开始产生影响，我们将看到更多基于生成式人工智能的解决方案应用到企业中，改变我们的商业模式。目前，越来越多科技巨头对生成式AI的发展充满期待，而且越来越多的人也愿意接受新的人工智能工具。因此，越来越多的风险投资转向了生成式AI，例如微软对OpenAI的100亿美元投资和谷歌对Anthropic的3亿美

元投资。这也从侧面反映出生成式人工智能作为一个新兴领域的巨大潜力。

根据麦肯锡报告，ChatGPT等生成式人工智能（AI）工具的引入，预计每年将为全球经济贡献数万亿美元的增加值。在麦肯锡研究的63种应用中使用生成式AI，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这一增量基本相当于英国一年的GDP（2021年为3.1万亿美元）。

这可以说是针对生成式AI经济影响较为乐观的预测之一。不过，麦肯锡这一预测甚至还没有将生成式AI所有的应用计算在内。研究人员指出，若将该机构尚未研究的应用计算在内，生成式AI的经济影响可能会翻倍。

麦肯锡报告认为，生成式AI带来的价值增长，主要（约75%）落在四个领域：客户运营、营销和销售、软件工程和研发。报告还指出，生成式AI“将对所有行业产生重大影响”。其中，银行业、高科技和生命科学等行业所受的影响最大。例如，银行业每年可能会因生成式AI增值2000亿至3400亿美元。

2045年将有50％工作被AI替代

尽管我们可能还不是特别了解或切身感受到生成式人工智能带来的效率提升、产品改进、新体验或业务变革，但其确实有潜力对人类的工作机会带来一些明显的影响。以软件开发为例，尽管软件对于许多企业和商业模式来说至关重要，但预计只有不到1%的人知道如何编写代码。然而，生成式AI的到来，可能会让编写代码普及化，而编程人员也会失去相应的技术优势。

麦肯锡的《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》研究报告试图量化这一趋势，同时将生成式AI视为“技术催化剂”，推动行业更快地实现自动化，并释放员工的创造潜力。

麦肯锡预计，AI技术有可能使目前占用员工60%至70%时间的工作自动化。而在ChatGPT问世之前，该机构估计，AI技术有可能将占用员工一半时间的工作自动化。研究人员指出，这项技术“可能会对劳动力产生重大影响，对特定群体和当地社区可能会产生不成比例的负面影响。”

麦肯锡还指出，知识型员工将是生成式AI热潮的最大输家，“以前被认为相对不受自动化影响”的高薪知识工作者的工作将被改变。

图源：麦肯锡

据悉，在这份报告中，麦肯锡声称“AI取代人类工作的时间”已经被提前，“新的AI采用场景考虑了生成式人工智能的发展，模拟了2023年工作活动所花费的时间，在2030年至2060年间将会有50%的职业被AI取代，中点为2045年，与之前的估计相比，加速了大约十年。”

同时，麦肯锡研究人员特别研究了47个国家和地区的850种职业和2100个详细工作活动，以作出更为精准的判断。

麦肯锡公司旗下人工智能部门的研究者 Alex Sukharevsky也表示，“AI 可以让这些工作的执行速度显著加快，并且比当下人工执行得更加准确。”因此将会为全球经济实现“0.2%至3.3%的年度生产力增长”。

生成式AI的影响或大于智能手机和互联网

德勤认为，生成式人工智能可能会创造出一种更为深刻的人机关系，甚至比云计算、智能手机和互联网所带来的影响还要大。根据Bloomberg Intelligence的一份新报告显示，到2032年，生成式人工智能可能会创造1.3万亿美元的收入，而当前市场规模仅为400亿美元。

同时，Bloomberg Intelligence预测，随着人工智能基础设施的不断完善，增长可能以42%的复合年增长率扩大，并逐渐向大型语言模型、数字广告、专业软件和服务等方向发展。

此外，在AI助手、新的AI基础设施和AI编程助手等技术推动下，对生成式人工智能产品需求的不断增长可能会带来约2800亿美元的软件收入。更多的企业将工作转移到云端，亚马逊、微软、Google 和英伟达等公司可能成为最大的受益者。

德勤提供的四个从短期（未来1-2年）到更长远时期的预测   图源：德勤

不过，尽管生成式人工智能领域正在快速发展，但它仍然处于萌芽阶段，存在着许多风险。其中，隐私和安全、偏见管理、结果的透明性和可追溯性、知识产权以及弱势群体的平等获取，是我们需要重点关注和解决的问题。

德勤认为，参与生成式人工智能的开发、消费、讨论和监管的所有人都应努力管理以下风险：一是信任侵蚀。恶意行为，如幻觉、深度伪造、网络钓鱼和提示注入，以及不确定因素，如不标注数据来源，都可能暴露攻击面，破坏客户的信任。

二是安全和风险。企业在使用具有固有“多租户”模型的嵌入式技术和调优技术时，应该保持数据、嵌入和调优的机密性，并跟进快速变化的监管环境。

三是偏见和歧视。如果没有防护措施和持续监控，生成式人工智能很容易模仿偏见并传播歧视行为。

四是数据隐私和知识产权的保护。模型将在一系列专有的、通常是私有的数据上进行训练，需要符合监管要求，进行节点隔离和源头可追溯性的管理。

五是成本。使用生成式人工智能的查询/提示的成本可能高达索引查询的十倍。虽然这些成本很可能会随时间降低，但经济因素应该考虑进内部商业案例和客户定价，以推动采用。

六是长期的员工失业风险。当前，使用生成式人工智能的最高投资回报率用例是辅助工作流程和提高生产力。然而，随着模型的不断进步，如果没有适当的技能提升和劳动力规划，可能存在失业风险。

麦肯锡在《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》研究报告中，也承认了与采用生成式AI相关的风险，并强调负责任地使用这项技术，警告了各种担忧，包括与知识产权、可靠性、隐私和安全相关的担忧。

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