Економічний потенціал генеративного ШІ: аналіз останнього звіту McKinsey
Останній звіт McKinsey містить дуже оптимістичний прогноз щодо перспектив розвитку генеративного ШІ. Основний висновок звіту полягає в тому, що ШІ досягне людського рівня значно швидше, ніж очікувалося, й може бути реалізовано до 2030 року. Цей прогноз значно оптимістичніший, ніж очікування 2017 року.
Звіт зазначає, що технології штучного інтелекту вже широко проникають у всі сфери нашого життя. На відміну від 2016 року, коли AlphaGo переміг Лі Сиджона, штучний інтелект був обмежений лише грою в го, цього року такі генеративні продукти, як ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, охопили наше повсякденне життя. Ці інструменти штучного інтелекту стали доступними для всіх як інструменти продуктивності, які можна використовувати для створення, малювання, підготовки презентацій тощо.
Продуктивність ChatGPT на базі GPT-4 значно покращилася, швидкість обробки Claude від Anthropic також зросла в 10 разів. Звіт зосереджений на швидкому розвитку ШІ за кілька місяців.
Звіт визначає генеративний ШІ як застосування, побудоване на основі великих мовних моделей. Ці моделі отримали нові можливості в багатьох сферах, таких як зображення, відео, аудіо, код тощо, а також суттєво покращили продуктивність своїх попередніх функцій. Проте звіт вважає, що наше розуміння можливостей генеративного ШІ все ще перебуває на початковому етапі.
McKinsey проаналізував економічний вплив генеративного ШІ з двох перспектив:
Аналіз підприємницьких застосувань. Звіт визначив 63 випадки використання генеративного ШІ, що охоплюють 16 бізнес-функцій. Якщо їх широко застосовувати, це може принести економічну вигоду в розмірі від 2,6 трильйона до 4,4 трильйона доларів США щорічно. Це на 15%-40% більше, ніж прогноз у 2017 році.
Аналіз впливу на професії. Звіт аналізує потенційний вплив генеративного ШІ на близько 850 професій, змоделювавши графік виконання більш ніж 2100 робочих завдань ШІ.
З огляду на ці два аспекти, звіт оцінює загальну економічну вигоду від генеративного ШІ на рівні від 61 000 до 79 000 доларів на рік.
У різних бізнес-функціях, управління клієнтами, маркетинг та продажі, програмна інженерія та дослідження і розробки займають 75% загальної вартості випадків використання генеративного ШІ. У порівнянні з цим, потенційна вартість у галузях, таких як виробництво та постачання, є нижчою.
Генеративний ШІ також може принести користь всій компанії, покращуючи системи управління знаннями підприємства. Його можливості обробки природної мови можуть допомогти співробітникам легше знаходити внутрішні знання компанії, підвищуючи ефективність прийняття рішень.
У різних галузях вплив генеративного ШІ також різний. Наприклад, роздрібна торгівля може отримати близько 310 мільярдів доларів додаткової вартості завдяки покращенню маркетингу та роботи з клієнтами. Цінність у високих технологіях в основному походить від підвищення ефективності розробки програмного забезпечення.
Звіт передбачає, що з швидким розвитком можливостей штучного інтелекту ці цифри в майбутньому продовжать зростати. У порівнянні з прогнозами 2017 року, останній звіт більш оптимістично оцінює швидкість розвитку штучного інтелекту. Наприклад, час досягнення штучним інтелектом рівня розуміння природної мови людини перенесено з 2027 року на 2023 рік.
Звіт оцінює, що загальний потенціал технологічної автоматизації зріс з приблизно 50% до 60-70%. Вплив генеративного ШІ на знаннєву працю, ймовірно, буде найбільшим, особливо у діяльності, пов'язаній з прийняттям рішень та співпрацею, де раніше потенціал автоматизації був нижчим.
У відповідь на ці зміни звіт пропонує керівникам підприємств розглянути, як використати потенційну цінність генеративного ШІ та управляти ризиками, а урядовим рішенням потрібно розробити відповідні політики щодо робочої сили, кожен також повинен подумати, як досягти балансу між зручностями та впливом, які приносить ШІ.
В цілому, цей звіт всебічно аналізує значний вплив вибуху генеративного ШІ на суспільство, особливо в економічній сфері, демонструючи швидке зростання ШІ та глибокі зміни в соціальному майбутньому.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
not_your_keys
· 08-04 12:51
Торгівля цифровими грошима завжди є надійнішою, ніж прогнози McKinsey.
Звіт McKinsey: Генеративний ШІ може принести економічну вигоду в 7,9 трильйона доларів щорічно.
Економічний потенціал генеративного ШІ: аналіз останнього звіту McKinsey
Останній звіт McKinsey містить дуже оптимістичний прогноз щодо перспектив розвитку генеративного ШІ. Основний висновок звіту полягає в тому, що ШІ досягне людського рівня значно швидше, ніж очікувалося, й може бути реалізовано до 2030 року. Цей прогноз значно оптимістичніший, ніж очікування 2017 року.
Звіт зазначає, що технології штучного інтелекту вже широко проникають у всі сфери нашого життя. На відміну від 2016 року, коли AlphaGo переміг Лі Сиджона, штучний інтелект був обмежений лише грою в го, цього року такі генеративні продукти, як ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion, охопили наше повсякденне життя. Ці інструменти штучного інтелекту стали доступними для всіх як інструменти продуктивності, які можна використовувати для створення, малювання, підготовки презентацій тощо.
Продуктивність ChatGPT на базі GPT-4 значно покращилася, швидкість обробки Claude від Anthropic також зросла в 10 разів. Звіт зосереджений на швидкому розвитку ШІ за кілька місяців.
Звіт визначає генеративний ШІ як застосування, побудоване на основі великих мовних моделей. Ці моделі отримали нові можливості в багатьох сферах, таких як зображення, відео, аудіо, код тощо, а також суттєво покращили продуктивність своїх попередніх функцій. Проте звіт вважає, що наше розуміння можливостей генеративного ШІ все ще перебуває на початковому етапі.
McKinsey проаналізував економічний вплив генеративного ШІ з двох перспектив:
Аналіз підприємницьких застосувань. Звіт визначив 63 випадки використання генеративного ШІ, що охоплюють 16 бізнес-функцій. Якщо їх широко застосовувати, це може принести економічну вигоду в розмірі від 2,6 трильйона до 4,4 трильйона доларів США щорічно. Це на 15%-40% більше, ніж прогноз у 2017 році.
Аналіз впливу на професії. Звіт аналізує потенційний вплив генеративного ШІ на близько 850 професій, змоделювавши графік виконання більш ніж 2100 робочих завдань ШІ.
З огляду на ці два аспекти, звіт оцінює загальну економічну вигоду від генеративного ШІ на рівні від 61 000 до 79 000 доларів на рік.
У різних бізнес-функціях, управління клієнтами, маркетинг та продажі, програмна інженерія та дослідження і розробки займають 75% загальної вартості випадків використання генеративного ШІ. У порівнянні з цим, потенційна вартість у галузях, таких як виробництво та постачання, є нижчою.
Генеративний ШІ також може принести користь всій компанії, покращуючи системи управління знаннями підприємства. Його можливості обробки природної мови можуть допомогти співробітникам легше знаходити внутрішні знання компанії, підвищуючи ефективність прийняття рішень.
У різних галузях вплив генеративного ШІ також різний. Наприклад, роздрібна торгівля може отримати близько 310 мільярдів доларів додаткової вартості завдяки покращенню маркетингу та роботи з клієнтами. Цінність у високих технологіях в основному походить від підвищення ефективності розробки програмного забезпечення.
Звіт передбачає, що з швидким розвитком можливостей штучного інтелекту ці цифри в майбутньому продовжать зростати. У порівнянні з прогнозами 2017 року, останній звіт більш оптимістично оцінює швидкість розвитку штучного інтелекту. Наприклад, час досягнення штучним інтелектом рівня розуміння природної мови людини перенесено з 2027 року на 2023 рік.
Звіт оцінює, що загальний потенціал технологічної автоматизації зріс з приблизно 50% до 60-70%. Вплив генеративного ШІ на знаннєву працю, ймовірно, буде найбільшим, особливо у діяльності, пов'язаній з прийняттям рішень та співпрацею, де раніше потенціал автоматизації був нижчим.
У відповідь на ці зміни звіт пропонує керівникам підприємств розглянути, як використати потенційну цінність генеративного ШІ та управляти ризиками, а урядовим рішенням потрібно розробити відповідні політики щодо робочої сили, кожен також повинен подумати, як досягти балансу між зручностями та впливом, які приносить ШІ.
В цілому, цей звіт всебічно аналізує значний вплив вибуху генеративного ШІ на суспільство, особливо в економічній сфері, демонструючи швидке зростання ШІ та глибокі зміни в соціальному майбутньому.