Скорость развития ИИ превышает ожидания, отчет McKinsey прогнозирует достижение уровня человека до 2030 года

Последний отчет McKinsey о ИИ вызвал широкий интерес. Основной вывод отчета указывает на то, что ИИ может достичь уровня человека быстрее, чем ожидалось, и ожидается, что это произойдет до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет более оптимистичен в отношении перспектив развития ИИ.

Доклад указывает на то, что технологии ИИ глубоко проникают во все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo одержал победу над Ли Сидо в области го, сегодня генеративные ИИ-продукты, такие как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, охватили все отрасли, и каждый может использовать инструменты ИИ для творчества, рисования и создания презентаций.

Работа ChatGPT на базе GPT-4 значительно улучшилась, а вычислительные возможности модели Claude от Anthropic увеличились в 10 раз всего за несколько месяцев. В отчете подчеркивается, насколько быстро развивается ИИ, появляются новые функции базовых моделей в таких областях, как изображения, видео, аудио и код, а также значительно улучшилась производительность существующих функций.

Доклад анализирует экономическую ценность генеративного ИИ с двух взаимодополняющих точек зрения:

1. Сканирование бизнес-приложений. Определено 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если широко применять в разных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в год, что на 15%-40% больше, чем прогноз 2017 года.

2. Анализ влияния на около 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии и оценили, когда генеративный ИИ сможет выполнять более 2100 рабочих задач, составляющих глобальную экономику. Результаты показывают, что общая экономическая выгода от генеративного ИИ составляет от 6,1 трлн до 7,9 трлн долларов США в год.

Отчет считает, что генеративный ИИ окажет влияние на большинство бизнес-функций, но с точки зрения доли технологического воздействия на стоимость функций, клиентская операционная деятельность, маркетинг и продажи, программная инженерия и НИОКР составляют около 75% от общей ценности. В то же время, потенциальная ценность в таких областях, как производство и цепочка поставок, относительно низка.

Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно запрашивать и извлекать внутренние знания, повышая скорость и качество принятия решений.

Согласно отчету, на основе текущей производительности генеративного ИИ, его способности достигнут уровня человека значительно быстрее, чем ранее предполагалось. Например, время, необходимое ИИ для достижения человеческого уровня понимания естественного языка, было сокращено с 2027 года до 2023 года. В настоящее время общий процент автоматизации технологий увеличился с примерно 50% до 60-70%.

Эксперты прогнозируют, что генеративный ИИ окажет наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличился на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и разработки талантов вырос с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.

Доклад также отмечает, что в течение следующих десяти лет как минимум четверть до одной трети рабочих мест будет изменена. В связи с этим руководителям компаний необходимо подумать о том, как использовать потенциальную ценность генеративного ИИ и управлять рисками, а государственным чиновникам нужно подготовиться к планированию рабочей силы и поддержке политики. Каждый должен обращать внимание на развитие новых технологий и искать баланс между удобствами и влиянием, которое приносит ИИ.

Этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрывного роста генеративного ИИ на общество, особенно в экономической сфере, и предоставляет важные ссылки для нашего понимания и адаптации к изменениям в эпоху ИИ.