麦肯锡发布了他们的生成式AI报告
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Jun 25, 2023
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上周,麦肯锡发布了他们的生成式AI报告。 以下是每个人都必须知道的10个关键要点:
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上周,麦肯锡发布了他们的生成式AI报告。
以下是每个人都必须知道的10个关键要点:
  1. 行业的价值潜力
    1. 生成式AI有潜力在各行业中创造4.4万亿美元的价值。
      • 高科技行业4600亿美元。主要因素:软件工程 • 零售业3900亿美元。主要因素:市场营销和销售
  1. 功能的价值潜力
    1. 4个商业功能占AI总年度价值的约75%:
      • 客户运营 • 市场营销和销售 • 软件工程 • 研究和开发
  1. 3关键用例
    1. 银行业→遗留代码转换 零售业→消费者研究 制药业→研究和药物发现
      例子:
      华盛顿大学最近使用了机器学习进行蛋白质设计。
      这使他们能够根据特定的生物反应定制蛋白质复合物。
  1. 达到人类水平的表现
    1. 预计AI将匹配人类的中位数表现,并早于预期达到人类表现的前25%。
      麦肯锡对AI自然语言理解的估计:
      2017年的估计:2027年 2023年的分析:2023年
      时间线在缩短。
  1. 自动化正在增加
    1. 通过整合现有技术,可以自动化的总小时数的百分比已经从50%增加到60-70%。
      由于生成式AI的自然语言能力的加速,技术潜力曲线很陡峭。
  1. 自动化采用已经加速了十年
    1. 麦肯锡为工作活动的自动化程度达到50%的时间点建模了:
      2016年估计的中点是2053年 2023年估计的中点是2045年
      这是近十年的加速。
  1. 生成式AI可能对知识工作产生最大的影响
    1. 特别是涉及决策和协作的活动。
      这之前的自动化潜力最低。
  1. 自动化对受教育程度较高的工人影响最大
    1. 劳动经济学家经常注意到,自动化技术的部署对低技能工人的影响最大。
      生成式AI有相反的模式——对受教育程度更高的工人的影响最大。
  1. 取代大学学位
    1. 高薪知识工作活动以前被认为是免疫自动化的。
      AI将挑战多年学位的获得作为技能的指标。
      这可能导致对劳动力发展采取更基于技能的方法。
  1. 推动更高的生产力增长
    1. 从2012年到2022年的全球经济增长比前两个十年慢。
      生成式AI通过自动化个人工作活动,帮助加速生产力增长并补偿就业增长的下降。