麦肯锡发布生成式 AI 报告，预测 2030 可达人类水平

来源：新智元

麦肯锡AI报告发布，生成式AI进步飞快，经济效益巨大，未来不可小觑。

麦肯锡重磅报告发布！

核心结论就一句话：AI达到人类水平的时间会比想象中要快，中位预测是2030年前。

要知道，和2017年人们的预测相比，新报告就突出一个乐观。

上图是报告最终的结果图，我们后面挨个细说。

报告综述

开宗明义，报告先是对我们目前生活受科技多大影响进行了一个完美的概括。

总之就是，AI早已渗透到我们生活的方方面面。

2016年DeepMind搞出AlphaGo，击败世界冠军李世石的那会儿，AI曾经铺天盖地的进入到我们的视野中一次，但因为仅仅局限在围棋游戏，后来风头一过，就慢慢淡出了。

但今年可不一样了。

就不提用户数突破天际的ChatGPT，光是Copilot，Stable Diffusion等等这些生成式AI产品，就风卷残云般席卷了我们的生活。

这次的不同之处在于，这些AI工具都是人人皆可用。所有人都可以用ChatGPT来创作，用Midjourney来作图，用Copilot来做PPT。

搭载GPT-4的ChatGPT，各项性能直接从GPT-3.5起飞。还有Anthropic的Claude，一分钟就能处理100000个token（差不多一部小说的长度），而今年3月Claude的一代，性能差不多是目前的十分之一。

报告重点关注的就是AI发展的速度，在短短几个月的时间内崛起。

本报告中，将生成式AI定义为搭载基础模型构建的应用。基础模型在图像、视频、音频、代码等方面有了大量新功能，原有功能的性能也有巨大的提升。

报告表示，目前我们对生成式AI的能力大小的理解还处在起步阶段。

这也就是为啥麦肯锡搞了个报告出来，为的就是能更加透彻的理解生成式AI的未来。

对经济和社会的影响

目前，各大企业都在尝试应用生成式AI，快速调整工作流来适应新科技带来的改变。

报告指出，我们有必要透彻的认识生成式AI究竟会给我们整个社会和经济发展带来什么。

下图中，报告采用了两个互补的视角来确定，目前生成式AI的能力在哪些领域能带来的最大的价值，以及这些价值到底有多大。

上图中的Lens 1是对能使用生成AI的企业的大扫描。这里叫做「用例」。

比方说，市场营销中的一个用例是。应用生成式AI来生成个性化的电子邮件等内容，衡量的结果则包括降低生成此类内容的成本，以及通过大规模提高高质量内容的有效性来增加收入。

依此，报告确定了总计63个生成式AI用例，涵盖了16种业务功能，如果应用于各行各业，每年可带来2.6万亿至4.4万亿美元的经济效益。

看着不少吧。

这比目前所估计的11万亿至17.7万亿美元的经济价值，要增涨了15%至40%。而后者是2017年麦肯锡的预测。

Lens 2则是对Lens 1的补充，报告分析了生成式AI对大约850种职业的潜在影响。

专家模拟了各种情景，以估算生成式AI何时能够执行构成全球经济的2100多项工作中的每一项——这其中可能包括与他人就运营计划或活动进行沟通等等的任务。

这样，我们就可以估算出，以现有的能力，生成式AI会如何影响当前全球所有劳动力所从事的所有工作的劳动生产率。

其中一些影响和Lens 1里提到的成本降低重叠了，报告因此假定，成本降低是劳动生产率提高的结果。

除去这种重叠，生成式AI的总经济效益每年高达6.1万亿至7.9万亿美元，如下图所示。

未来潜力

虽然目前所带来的经济效益已经很可观了，但报告表示，远远不止。

下面就要聊到潜力了。

生成式AI可能会对大多数业务的职能产生影响。但是，如果我们以技术影响占职能成本的比例来衡量，少数职能能脱颖而出，如下图所示。

麦肯锡对16项业务职能进行了分析，发现只有客户运营、市场营销和销售、软件工程以及研发这四项职能的年度价值约占生成式AI用例总价值的75%。