AI發展速度超預期，麥肯錫報告預測2030年前達人類水平

麥肯錫最新發布的AI報告引發廣泛關注。報告核心結論指出，AI達到人類水平的時間可能比想象中更快，預計在2030年前實現。與2017年的預測相比，新報告對AI發展前景更加樂觀。

報告指出，AI技術已深入滲透到我們生活的方方面面。不同於2016年AlphaGo擊敗李世石時AI僅局限於圍棋領域，如今ChatGPT、Copilot、Stable Diffusion等生成式AI產品已席卷各行各業，人人都可使用AI工具進行創作、繪圖和制作演示文稿等。

搭載GPT-4的ChatGPT性能大幅提升，Anthropic的Claude模型處理能力也在短短幾個月內提高了10倍。報告重點關注了AI發展速度之快，基礎模型在圖像、視頻、音頻、代碼等方面的新功能不斷湧現，原有功能性能也得到巨大提升。

報告從兩個互補視角分析了生成式AI的經濟價值:

1. 對企業應用場景的掃描。確定了63個生成式AI用例，涵蓋16種業務功能。如果廣泛應用於各行各業，每年可帶來2.6萬億至4.4萬億美元的經濟效益，比2017年的預測增長15%-40%。

2. 對約850種職業的影響分析。專家模擬了各種情景，估算生成式AI何時能執行構成全球經濟的2100多項工作任務。結果顯示，生成式AI的總經濟效益每年高達6.1萬億至7.9萬億美元。

報告認爲，生成式AI對大多數業務職能都會產生影響，但以技術影響佔職能成本的比例來看，客戶運營、市場營銷和銷售、軟件工程以及研發這四項職能佔總價值的75%左右。相比之下，制造業和供應鏈等領域的潛在價值較低。

生成式AI還可以通過改善企業內部知識管理系統爲整個公司帶來價值。其強大的自然語言處理能力可幫助員工更便捷地查詢和檢索內部知識，提高決策速度和質量。

報告預測，基於目前生成式AI的性能，其在各方面能力將比此前估計更快達到人類水平。例如，AI達到人類自然語言理解能力的時間從2027年提前到了2023年。目前，技術自動化的總佔比已從約50%增加到60-70%。

專家預計，生成式AI對知識工作的影響最大，尤其是涉及決策和協作的活動。專業知識自動化的潛力增加了34個百分點，管理和人才開發自動化的潛力從2017年的16%上升到2023年的49%。

報告還指出，未來十年內至少有四分之一到三分之一的工作會發生改變。對此，企業領導者需要考慮如何利用生成式AI的潛在價值並管理風險，政府決策者需要爲勞動力規劃和政策支持做好準備，每個人都應關注新技術發展並在AI帶來的便利和影響之間尋求平衡。

這份報告全面分析了生成式AI大爆發對社會特別是經濟方面的重大影響，爲我們理解和應對AI時代的變革提供了重要參考。