作者：葛佳明

6月14日，咨詢機構(gòu)麥肯錫發(fā)布了的一份題為《生成式人工智能的經(jīng)濟潛力》的研究報告，在報告中，分析師們通過對47個國家及地區(qū)的850種職業(yè)（全球80%以上勞動人口）的研究，探討了在AI成指數(shù)級發(fā)展背后，對全球經(jīng)濟將帶來的影響，哪些行業(yè)沖擊最大，哪些人面臨失業(yè)威脅？

以下為報告主要內(nèi)容：

1、AI取代人類工作的時間被大幅提前了10年，在2030年至2060年間（中點為2045 年）50%的職業(yè)逐步被AI取代。2、AI每年可為全球經(jīng)濟帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長，生產(chǎn)力提高0.1%—0.6%，相當于每年貢獻一個英國的GDP。3、全局上看AI對各行各業(yè)的發(fā)展有利，但是對個人不利，而高薪、高學歷的腦力勞動者受到的沖擊最大。4、生成式AI帶來的價值增長，主要（約75%）集中在四個領(lǐng)域：客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和研發(fā)，這也意味著四項業(yè)務(wù)受生成式AI影響最大。5、生成式人AI及其他科技的發(fā)展或?qū)⑹巩斍肮ぷ鞯?0%到70%實現(xiàn)自動化。其中，銀行業(yè)、高科技行業(yè)和生命科學等行業(yè)所受的影響最大。

AI將為全球經(jīng)濟每年“貢獻一個英國的GDP”

報告發(fā)現(xiàn)，在其研究的63種應(yīng)用中使用生成式AI，將為全球經(jīng)濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。而這一預測還未將生成式AI所有的應(yīng)用計算在內(nèi)，若將尚未研究的應(yīng)用計算在內(nèi)，生成式AI的經(jīng)濟影響可能會翻倍：

研究主要包括兩個方面：1.60多個組織使用生成式AI后的經(jīng)濟增長潛力2.全球約2100項工作活動的勞動生產(chǎn)力潛力。

麥肯錫在報告中指出，他們的研究涵蓋了16個業(yè)務(wù)內(nèi)容并得出結(jié)論：如果在各行業(yè)中應(yīng)用，每年貢獻2.6萬億至4.4萬億美元之間的經(jīng)濟效益，具體來看：

我們的衡量標準包括：降低生成內(nèi)容的成本，以及通過AI的運用大規(guī)模提高內(nèi)容質(zhì)量有帶來的收入。比如，在營銷領(lǐng)域，一個使用案例是將生成式AI應(yīng)用于生成個性化電子郵件等創(chuàng)意內(nèi)容。

這一增量基本相當于英國一年的GDP（2021年為3.1萬億美元）。

我們估計非生成式AI的經(jīng)濟價值將從11.0萬億美元增加至17.7萬億美元，增加15%到40%。（2017年時我們認為人工智能可以帶來9.5萬億美元到15.4萬億美元的經(jīng)濟價值）

最大的“輸家”？——高薪、高學歷的知識工作者

麥肯錫指出，盡管生成式AI將影響各行各業(yè)，尤其對于“此前被認為相對不受自動化影響”的高薪腦力勞動者而言，受到的影響最大。

而知識工作者最有可能受到自動化的影響，特別是涉及需要進行決策和團隊合作的職業(yè)：

前幾代的自動化技術(shù)主要是涉及數(shù)據(jù)收集與處理，因此對于知識工作者的影響較小，但生成式AI的出現(xiàn)，使得“知識工作者”的角色和任務(wù)與大語言模型（LLM）正好適配。因為大語言模型從根本上是為了完成認知任務(wù)而設(shè)計的，因此我們對大語言模型在專業(yè)知識的應(yīng)用能力較2017年增加34個百分點，而自動化管理和培養(yǎng)人才的潛力從2017年的16%上升到2023年的49%。

與此同時，麥肯錫指出，此前的眾多生產(chǎn)力變革中，擁有高學歷的人往往受到的影響較小，但AI的革命將會使高學歷的人才受到更大影響：

我們認為其中的一種解釋是生成式AI增加了技術(shù)自動化的潛力，而往往高教育水平的職業(yè)中對技術(shù)自動化的需求最多。

我們認為另一種解釋是，多年來學位證書被視為一種技能指標，而這將受到生成式AI的挑戰(zhàn)，未來將有更多人主張采取更基于技能的方法來推動勞動力發(fā)展，以創(chuàng)建更加公平、高效的勞動力培訓和匹配系統(tǒng)。生成式人工智能仍然可以被描述為對技能有偏好的技術(shù)變革，但對技能的需求更加細致。

麥肯錫強調(diào)，值得注意的是，前幾代的自動化變革往往對工資收入處于中間位置的職業(yè)影響最大，一些經(jīng)濟學家把這一現(xiàn)象比作：“中間層的空心化”，但現(xiàn)在AI的出現(xiàn)可能對高薪知識工作者的工作影響最大：

對于低薪工作而言，人工成本低，并不能體現(xiàn)自動化的好處，此外從事勞動活動的低薪職業(yè)很難自動化，比如：采摘嬌嫩水果。

然而，由于生成式AI在技術(shù)自動化方面的進步，這些以前被認為相對不容易被自動化的工作將收到最大的影響。

AI顛覆各行各業(yè)

麥肯錫稱，生成式AI的影響主要集中在四個領(lǐng)域（約占75%）：客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和研發(fā)。生成式AI及其他科技的發(fā)展或?qū)⑹巩斍肮ぷ鞯?0%到70%實現(xiàn)自動化。其中，銀行業(yè)、高科技行業(yè)和生命科學等行業(yè)所受的影響最大：

由于新技術(shù)提高了客戶滿意度，有助于決策制定并通過更好的監(jiān)控減少欺詐，僅銀行一個行業(yè)就可以通過提高生產(chǎn)力額外產(chǎn)生2000至3400億美元的產(chǎn)出。這相當于營業(yè)利潤增長9%至15%。

在產(chǎn)品研發(fā)方面，AI可以將生產(chǎn)力提高10%至15%。以生命科學和化工為例，人工智能可以更快地產(chǎn)生潛在的分子，加速開發(fā)新藥物和新材料的過程，這可能會使制藥公司和醫(yī)療產(chǎn)品公司的利潤增加多達25%。

從對營銷生產(chǎn)力的影響來看，生成式AI可以提高營銷生產(chǎn)力經(jīng)濟價值5%至15%。我們通過對AI在市場營銷中的潛在用途的分析發(fā)現(xiàn)，除了對生產(chǎn)力的直接影響外，還將產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，將銷售生產(chǎn)力提高3%到5%。

生成式AI融入到各類應(yīng)用中可以提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)洞察力，為營銷活動帶來新的想法，更好地定位客戶群。營銷職能部門可以將資源轉(zhuǎn)移到為自有渠道制作更高質(zhì)量的內(nèi)容，可能會減少外包的支出。

從軟件工程來看，生成式AI約直接影響每年軟件工程支出的20%到45%。這一價值主要來自于減少某些工作的時間，如生成初始代碼、代碼修正和重構(gòu)、根本原因分析和生成新的系統(tǒng)設(shè)計。一項研究發(fā)現(xiàn)，使用微軟GitHub Copilot的軟件開發(fā)人員完成任務(wù)的速度比不使用該工具的人快56%。

麥肯錫對軟件工程團隊進行的一項內(nèi)部經(jīng)驗性研究發(fā)現(xiàn)，那些經(jīng)過培訓后使用AI的人生成和重構(gòu)代碼所需的時間極速減少，而且工程師普遍認為工作體驗得到改善，稱其使工作更快樂、流程更方便和更容易獲得成就感。

從產(chǎn)品開發(fā)來看，我們認為生成式AI可以加速產(chǎn)品上市的時間，并從如下兩方面帶來生產(chǎn)力的提高和操作上的便利：包括優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和改善產(chǎn)品質(zhì)量。

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AI的革命將大幅提高生產(chǎn)力

麥肯錫總結(jié)稱，全球出生率的下滑及人口老齡化將成為全球生產(chǎn)力發(fā)展的阻礙，而AI和其他科技的發(fā)展可以彌補就業(yè)人口下滑的問題，使生產(chǎn)力大幅提高，并使全球經(jīng)濟提速，而發(fā)達國家采用AI的速度也可能更快：

2012年至2022年的全球經(jīng)濟增長比之前的二十年要慢，我們認為一方面的因素是長期的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)——包括出生率下降和人口老齡化。

在許多大國，勞動力人口數(shù)量已經(jīng)逐年下滑，我們認為，AI可以重新規(guī)劃所需的勞動時間，促進生產(chǎn)力增長。

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END

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