麦肯锡AI报告：生成式AI经济效益巨大，未来不可小觑

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。

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，StableDiffusion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。

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。

报告指出，在此前对AI的各项用例进行评估时，包括制造业和供应链在内的若干工作领域内，生成式AI的潜在价值要低得多。主要原因还是在于生成式AI本身的性质使然。除了在特定的用例中，生成式AI能带来潜在价值外，生成式AI还可以通过彻底改变企业内部的知识管理系统，为整个公司带来价值。我们都知道，生成式AI的自然语言处理能力很强，可以帮助员工更方便的查询并检索公司存储的内部知识。显然，这可以增强团队快速获取相关信息的能力，使他们能够迅速做出更明智的决策并制定有效的战略。在生成式AI出现前，同样的工作可能要花费劳动者一整天的时间来做，而生成式AI承担了这些任务以后，一定是能产生巨大的效益的。

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。

报告预计，中位预测下，未来十年内至少有四分之一到三分之一的工作会发生改变。对于不同人的不同角色来说，我们所要做出的应对截然不同。对公司和企业的领导者来说，他们要考虑的是，如何利用好生成式AI的潜在价值，同时管理其带来的风险？在未来几年里，生成式AI和其他AI技术将如何改变公司劳动力所需的职业和技能组合？公司将如何在招聘计划、再培训计划和人力资源的其他方面实现这些转变？在确保技术不被用于可能危害社会的消极方面，公司是否可以发挥作用？企业又该如何以透明的方式与政府和社会分享其在行业内和行业间推广使用生成式AI的经验？

对于政府部门的决策者而言，生成式AI对未来的劳动力规划意味着什么？当劳动者的活动随着时间的推移而发生变化时，如何为他们提供必要的政策支持？能否制定新政策或修订现有的政策，使AI实现更大的社会价值？

作为每一个劳动者，消费者，公民个体而言，我们应该如何去关注新科技的发展？我们该从哪里获取正确、公正的信息？个人如何在生成式AI带来的便捷和影响之间取得平衡？我们作为个体，如何在决策环节表达我们的诉求？诸多问题，都亟待我们的深入思考。