内容摘要：本报告指出生成式人工智能具有巨大的经济潜力，对全球各类产业、劳动与工作领域以及企业与社会能够产生显著影响。报告通过分析具有一定规模的组织案例与个体案例，详细描述了生成式人工智能对不同行业功能与产业类型造成的转变。报告强调生成式人工智能在带来各种效益的同时也面临许多亟待解决的风险问题，因此呼吁企业、政策制定者与个人等利益攸关方共同努力，确保其发挥积极效用并限制负面影响。
1 作为技术催化剂的生成式人工智能
本文将生成式人工智能定义为建立在大模型基础上的应用程序。大模型是深度学习的一部分，不同于之前的深度学习模型，它能够处理规模巨大、种类繁多的非结构性数据并且同时进行多项任务。使用大模型训练的人工智能具有分类、编辑、总结、回答问题以及起草新内容等多种功能。尽管对生成式人工智能的资金支持仅占对人工智能总投资的一小部分，但这一投资十分重要并且在快速增长。从地缘上来看，生成式人工智能领域的外部私人投资大多源于北美地区的科技巨头和风投公司，反映了北美洲在当下人工智能投资领域的主导地位。
2 跨功能与跨产业的生成式人工智能使用案例
生成式人工智能是人工智能演进过程中的巨大进步。随着各公司竞相适应并使用生成式人工智能技术，理解技术对经济与社会的潜在作用力将普遍促进关键决策的形成。本文运用两种互补的透镜来确定生成式人工智能以其现有的能力能够在哪个领域创造最大价值，以及这种价值可以有多大。
图1 两种透镜评估生成式人工智能的潜在影响
透镜1代表的是63个适用于机构组织的生成式人工智能使用案例所产出的经济潜力总和。（“使用案例”即针对特定商业挑战、能产生一个或多个可测量的结果的生成式人工智能应用程序。）透镜2作为透镜1的补充而存在，代表了全球劳动力使用生成式人工智能进行的超过2100项具体的工作活动所产出的潜在劳动生产力。两类透镜的重合部分代表了使用案例产生的成本影响（即使用生成式人工智能导致成本降低）；透镜1与成本影响之差为使用案例的收入影响（即使用生成式人工智能创造收入）。
传统的人工智能应用程序依然在人工智能创造的总价值潜力中占主要比例，它们在处理数字任务与优化任务时极为高效；随着生成式人工智能的发展与成熟，它有潜力在创造力与创新力等方面开拓全新领域。
2.1生成式人工智能在不同业务功能中的价值潜力
生成式人工智能在四个业务功能中所创造的价值约占使用案例（包括16个业务功能）所创造的年度总价值的75%。它们分别是：客户关系、营销与销售、软件工程以及研发业务。生成式人工智能对上述业务功能的改变体现在如下方面：
1.客户关系：客户——自助服务互动、客户——代理互动、代理自我改善。
2.营销与销售：制定战略、形成意识、综合考量、建立信任、留住客户。
3.软件工程：初创与计划、系统设计、编码、测试、维护。
4.研发：早期调研分析、虚拟设计、虚拟仿真、物理测试计划。
2.2生成式人工智能在不同模式中的价值潜力
以文本为基础的数据数量多、易获得，且容易通过大语言模型处理与分析。当前对生成式人工智能的投资也主要集中在以文本为基础的应用程序上，包括聊天机器人、虚拟助手以及语言翻译。然而，本文预估，生成式人工智能所创造价值的五分之一源于多模态能力而非文本间的相互转换。最近，生成式人工智能在图像生成方面取得了突破，这些能力已经在营销领域通过实际的应用程序生成广告材料与其他营销内容。生成式人工智能的多模态能力也能被有效应用于包括游戏设计在内的媒体产业和研发领域。
2.3生成式人工智能在不同产业中的价值潜力
生成式人工智能的价值潜力在零售与快速消费品、银行业、制药与医疗三类行业中最为显著：
3 工作领域内生成式人工智能的未来：对具体工作、经济增长与生产力的影响
几十年来，技术一直在改变工作的结构与内容，但生成式人工智能能够影响和改变的职业与工作类型与之前的技术有所不同。前几代的自动化技术在针对与收集和处理数据相关的数据管理任务时特别有效；而生成式人工智能将对包括决策制定与合作在内的知识性工作产生较大影响。因此，那些涉及沟通、监管、文档记录、以及人际互动的工作很可能被生成式人工智能的自动化所取代。劳动经济学家经常指出，自动化技术的应用倾向于对低技术水平的工人产生最大影响；本报告发现，生成式人工智能体现了一种对立的模式，它对受教育水平更高的工人的工作产生最大影响。前几代的自动化技术对中等薪资的职业影响最大；低薪职业很难被自动化取代，因为自动化带来的利益比不上使用工人带来的更低的人力成本，而且一些低薪职业在自动化方面存在技术困难；生成式人工智能的影响最有可能改变高薪资知识型工人的工作。
生产力是1992-2022三十年间经济增长的主要引擎，此后，随着就业增长的放缓，生产力的增长也同时放缓。生成式人工智能和其他技术的使用可以促进生产力的增长。本报告估计，从2023至2040年，取决于自动化的采用率，个体工作活动的自动化可为全球经济带来0.2%-3.3%年生产力增长，其中生成式人工智能的贡献率为0.1%-0.6%。生成式人工智能可以自动化处理例行任务与常规工作，进而提高人类的生产力并抵消老龄化带来的负面影响。但为实现这一效益，大量的劳动者需要更换工作，他们在职业转变的过程中需要得到相关支持。
发布时间｜2023年6月
文章来源｜麦肯锡咨询公司
原文标题｜The Economic Potential of Generative AI: the Next Productivity Frontier
原文地址｜https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#/（共68页）
Last modified: 2023年 7月 25日
