麦肯锡发布了他们的生成式AI报告

AI探索8个月前更新 8kmm.com
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生成式AI(Generative AI)是一项引人注目的技术,其发展趋势正不断推动着人工智能的进步。随着时间的推移,我们可以预见到以下几个方面的发展。

  首先,生成式AI将继续向更加复杂和逼真的生成任务迈进。以自然语言处理为例,生成式模型已经能够以流畅的语言生成文章、对话或故事,并能够根据给定的提示进行创意性的输出。未来,这些模型将进一步提高,生成更加精细、多样和具有深度的内容,甚至可能在创作艺术和娱乐领域中展现出令人惊叹的创造力。

  其次,生成式AI将朝着更广泛的应用领域扩展。目前,生成式AI主要应用于自然语言处理和图像处理领域,但随着技术的进一步发展,其应用范围将逐渐扩大。比如,在音乐、设计和虚拟现实等领域,生成式模型将能够产生个性化的音乐作品、创造独特的艺术品或构建逼真的虚拟世界。

  此外,生成式AI还将更加注重个性化和可解释性。目前的生成式模型在输出结果时缺乏一定的控制能力,有时难以满足用户的具体需求。未来,我们将看到更多的研究致力于提高生成模型的可控性,使其能够产生个性化的输出,并允许用户对生成过程进行干预。此外,模型的可解释性也将是一个重要的发展方向,以确保生成结果的合理性和透明度。

  最后,生成式AI还将与其他技术相结合,形成更强大的综合系统。生成式AI可以与强化学习、迁移学习等技术相结合,从而在更复杂的任务中展现出更强大的能力和智能。此外,生成式AI还可以与传统的规则引擎、知识图谱等结合,以增强模型的知识表示和推理能力。

  总之,生成式AI的发展趋势将不断拓展其应用领域、提高生成质量和可控性,并与其他技术形成协同效应,为人工智能带来更多创新和突破。

麦肯锡发布了他们的生成式AI报告

 

以下是每个人都必须知道的10个关键要点:

 1. 行业的价值潜力

生成式AI有潜力在各行业中创造4.4万亿美元的价值。

• 高科技行业4600亿美元。主要因素:软件工程

• 零售业3900亿美元。主要因素:市场营销和销售

麦肯锡发布了他们的生成式AI报告

2. 功能的价值潜力

4个商业功能占AI总年度价值的约75%:
• 客户运营
• 市场营销和销售
• 软件工程
• 研究和开发
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3. 关键用例

银行业→遗留代码转换
零售业→消费者研究
制药业→研究和药物发现
例子: 华盛顿大学最近使用了机器学习进行蛋白质设计。 这使他们能够根据特定的生物反应定制蛋白质复合物。
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4. 达到人类水平的表现

预计AI将匹配人类的中位数表现,并早于预期达到人类表现的前25%。
麦肯锡对AI自然语言理解的估计:
2017年的估计:2027年
2023年的分析:2023年
时间线在缩短。
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5. 自动化正在增加

通过整合现有技术,可以自动化的总小时数的百分比已经从50%增加到60-70%。
由于生成式AI的自然语言能力的加速,技术潜力曲线很陡峭。
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6.  自动化采用已经加速了十年

麦肯锡为工作活动的自动化程度达到50%的时间点建模了:
2016年估计的中点是2053年
2023年估计的中点是2045年
这是近十年的加速。
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7. 生成式AI可能对知识工作产生最大的影响

特别是涉及决策和协作的活动。这之前的自动化潜力最低。
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8.自动化对受教育程度较高的工人影响最大

劳动经济学家经常注意到,自动化技术的部署对低技能工人的影响最大。
生成式AI有相反的模式——对受教育程度更高的工人的影响最大。
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9.取代大学学位

高薪知识工作活动以前被认为是免疫自动化的。
AI将挑战多年学位的获得作为技能的指标。 这可能导致对劳动力发展采取更基于技能的方法。
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10. 推动更高的生产力增长

从2012年到2022年的全球经济增长比前两个十年慢。 生成式AI通过自动化个人工作活动,帮助加速生产力增长并补偿就业增长的下降。
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