2.2 麦肯锡报告：生成AI的经济潜力

- 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 商业功能的价值潜力

• 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 关键用例

  - 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。
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  - 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。

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  - 5 自动化正在增加

  - 从2023开始，通过整合现有技术，可以自动化工作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。

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  - 6 自动化应用

  - 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。

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  - 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。

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  - 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。

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  - 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。

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