Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий фронт производительности
Недавний отчет McKinsey глубоко анализирует перспективы развития генеративного ИИ и его потенциальное влияние на экономику и общество. Основной вывод отчета заключается в том, что время, необходимое ИИ для достижения уровня человека, может быть быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет высказывает более оптимистичное мнение о перспективах развития ИИ.
Обзор отчета
Технологии ИИ уже глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от кратковременного внимания, вызванного победой AlphaGo над Ли Седолем в 2016 году, появление генеративных ИИ-продуктов, таких как ChatGPT, в этом году принесло более широкое и долговременное влияние. Эти инструменты ИИ характеризуются тем, что они доступны для всех, и обычные пользователи могут использовать их для создания, рисования и подготовки слайдов и других работ.
Отчет акцентирует внимание на скорости развития ИИ и указывает на то, что всего за несколько месяцев ИИ-технологии достигли огромного прогресса. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии, и данный отчет направлен на более глубокий анализ будущих перспектив генеративного ИИ.
Влияние на экономику и общество
Отчет анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух взаимодополняющих точек зрения:
Анализ бизнес-приложений выявил 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если будет широко применяться в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов в год.
Анализ потенциального влияния на 850 профессий, оценка влияния генеративного ИИ на производительность глобальной рабочей силы.
С учетом этих двух аспектов, отчет прогнозирует, что общая экономическая польза от генеративного ИИ может достигать от 6,1 до 7,9 триллионов долларов США в год.
Будущий потенциал
Генеративный ИИ окажет влияние на большинство бизнес-функций, но если оценивать по доле влияния технологий на стоимость функций, то годовая ценность четырех функций: клиентское обслуживание, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и научно-исследовательская деятельность составляет около 75% от общей ценности.
Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями, помогая сотрудникам легче находить внутренние знания и повышая эффективность принятия решений.
Согласно анализу 63 случаев использования, генеративный ИИ может создать ценность от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов для различных отраслей. Конкретное влияние зависит от множества факторов, таких как комбинация различных функций, их значимость и объем доходов самой отрасли.
Прогнозы развития технологий
По сравнению с прогнозами 2017 года, последний отчет более оптимистично оценивает развитие возможностей ИИ:
Ожидается, что AI достигнет уровня понимания естественного языка и других аспектов на уровне человека раньше.
В настоящее время общий процент автоматизации увеличился с примерно 50% до 60-70%
Генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в процессе принятия решений и совместной работы.
Перспективы будущего
Согласно отчету, в течение следующих десяти лет как минимум четверть до одной трети рабочих мест изменится. В условиях этой тенденции:
Лидеры предприятий должны рассмотреть, как использовать потенциальную ценность ИИ и управлять рисками, корректируя стратегии управления человеческими ресурсами.
Государственнымdecision-makers необходимо разработать соответствующую политику для поддержки трансформации рабочей силы, способствуя реализации большего социального значения ИИ.
Личности необходимо следить за развитием новых технологий, стремясь найти баланс между удобством и влиянием, которое приносит ИИ.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрывного роста генеративного ИИ на социально-экономическую сферу и предоставляет важные рекомендации для всех сторон в ответ на приход эпохи ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SilentObserver
· 07-31 11:44
2030? Уступите дорогу ИИ, расходимся, расходимся.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeBarbecue
· 07-30 04:30
А это... в 2030 году сможем править человечеством?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SellLowExpert
· 07-30 04:28
Это слишком близко, даже времени не дают нам подготовиться.
Отчет McKinsey: Потенциал генеративного ИИ огромен, к 2030 году он может достичь уровня человека
Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий фронт производительности
Недавний отчет McKinsey глубоко анализирует перспективы развития генеративного ИИ и его потенциальное влияние на экономику и общество. Основной вывод отчета заключается в том, что время, необходимое ИИ для достижения уровня человека, может быть быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. По сравнению с прогнозом 2017 года, новый отчет высказывает более оптимистичное мнение о перспективах развития ИИ.
Обзор отчета
Технологии ИИ уже глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от кратковременного внимания, вызванного победой AlphaGo над Ли Седолем в 2016 году, появление генеративных ИИ-продуктов, таких как ChatGPT, в этом году принесло более широкое и долговременное влияние. Эти инструменты ИИ характеризуются тем, что они доступны для всех, и обычные пользователи могут использовать их для создания, рисования и подготовки слайдов и других работ.
Отчет акцентирует внимание на скорости развития ИИ и указывает на то, что всего за несколько месяцев ИИ-технологии достигли огромного прогресса. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии, и данный отчет направлен на более глубокий анализ будущих перспектив генеративного ИИ.
Влияние на экономику и общество
Отчет анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух взаимодополняющих точек зрения:
Анализ бизнес-приложений выявил 63 случая использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если будет широко применяться в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду от 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов в год.
Анализ потенциального влияния на 850 профессий, оценка влияния генеративного ИИ на производительность глобальной рабочей силы.
С учетом этих двух аспектов, отчет прогнозирует, что общая экономическая польза от генеративного ИИ может достигать от 6,1 до 7,9 триллионов долларов США в год.
Будущий потенциал
Генеративный ИИ окажет влияние на большинство бизнес-функций, но если оценивать по доле влияния технологий на стоимость функций, то годовая ценность четырех функций: клиентское обслуживание, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и научно-исследовательская деятельность составляет около 75% от общей ценности.
Генеративный ИИ также может приносить ценность всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями, помогая сотрудникам легче находить внутренние знания и повышая эффективность принятия решений.
Согласно анализу 63 случаев использования, генеративный ИИ может создать ценность от 2,6 триллионов до 4,4 триллионов долларов для различных отраслей. Конкретное влияние зависит от множества факторов, таких как комбинация различных функций, их значимость и объем доходов самой отрасли.
Прогнозы развития технологий
По сравнению с прогнозами 2017 года, последний отчет более оптимистично оценивает развитие возможностей ИИ:
Перспективы будущего
Согласно отчету, в течение следующих десяти лет как минимум четверть до одной трети рабочих мест изменится. В условиях этой тенденции:
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние взрывного роста генеративного ИИ на социально-экономическую сферу и предоставляет важные рекомендации для всех сторон в ответ на приход эпохи ИИ.