生成式人工智能有望释放下一波生产力浪潮。我们首先了解了商业价值可能累积的地方以及对劳动力的潜在影响。
——麦肯锡公司（McKinsey & Company）
1.行业的价值潜力
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
2.功能的价值潜力
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
3.关键案例
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。
4.达到人类水平的表现
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。
5.自动化正在增加
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。
6.自动化采用已经加速了十年
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。
7.生成式AI可能对知识工作产生最大的影响
特别是涉及决策和协作的活动。
这之前的自动化潜力最低。
8.自动化对受教育程度较高的工人影响最大
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。
9.取代大学学位
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。
10.推动更高的生产力增长
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。
报告详情地址：
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction
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