Генеративный ИИ быстро развивается, экономическая эффективность значительна

Последний отчет McKinsey показывает, что технологии генеративного ИИ развиваются стремительно, и их экономическая эффективность нельзя недооценивать. Основной вывод отчета указывает на то, что ИИ достигнет человеческого уровня гораздо быстрее, чем ожидалось, с прогнозом достижения этого до 2030 года. В сравнении с прогнозом 2017 года, новый отчет более оптимистичен в отношении перспектив развития ИИ.

Генеративный ИИ проник во все аспекты повседневной жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победила Ли Седоля и ИИ был ограничен областью го, сегодня такие генеративные ИИ-продукты, как ChatGPT, Copilot и Stable Diffusion, широко применяются в создании, графике, создании презентаций и других областях, что на самом деле осуществило их массовое внедрение. ChatGPT на базе GPT-4 значительно улучшил свои характеристики, а Claude от Anthropic способен обрабатывать текст, эквивалентный по длине целому роману, за одну минуту.

Отчет сосредоточен на скорости развития ИИ и определяет генеративный ИИ как приложения, построенные на основе базовых моделей. Базовые модели значительно усиливают функциональность в таких областях, как изображения, видео, аудио и код, и значительно повышают производительность. В настоящее время наше понимание возможностей генеративного ИИ все еще находится на начальной стадии, и целью данного отчета McKinsey является более глубокое изучение будущего развития генеративного ИИ.

Огромное влияние генеративного ИИ на экономику и общество

Отчет использует два взаимодополняющих подхода для оценки потенциальной ценности генеративного ИИ. Первый подход включает всесторонний анализ компаний, которые могут использовать генеративный ИИ, определив 63 случая его применения, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применять в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду в размере от 26 трлн до 44 трлн долларов США в год, что на 15% - 40% больше по сравнению с прогнозом 2017 года.

Вторая перспектива анализирует потенциальное влияние генеративного ИИ на около 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии, оценив способности и время, необходимые генеративному ИИ для выполнения более 2100 рабочих задач в глобальной экономике. Результаты показывают, что общая экономическая выгода от генеративного ИИ может достигать от 6,1 трлн до 7,9 трлн долларов США в год.

Будущее потенциала генеративного ИИ

Отчет указывает на то, что экономическая выгода от генеративного ИИ еще не достигла предела. Анализ показывает, что годовая ценность четырех функций: клиентского обслуживания, маркетинга и продаж, разработки программного обеспечения и исследований и разработок составляет около 75% от общей ценности случаев использования генеративного ИИ. Генеративный ИИ также может создавать ценность для всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями.

В различных отраслях влияние генеративного ИИ различно. Например, в розничной торговле он может принести около 310 миллиардов долларов дополнительной ценности, в основном за счет улучшения маркетинга и клиентских операций. В то время как в сфере высоких технологий ценность в основном исходит от повышения скорости и эффективности разработки программного обеспечения.

Отчет ожидает, что, основываясь на текущей производительности генеративного ИИ, его способности во всех аспектах будут достигать уровня человека быстрее, чем предполагалось ранее. Например, время достижения уровня среднего человека в понимании естественного языка было перенесено с первоначально запланированного 2027 года на 2023 год.

Влияние на личность и меры реагирования

Отчет прогнозирует, что в течение следующих десяти лет как минимум четверть до трети рабочих мест изменится. В связи с этим различные роли должны принять различные стратегии реагирования:

• Руководители предприятий должны рассмотреть, как использовать потенциал генеративного ИИ и управлять рисками, а также как скорректировать стратегии управления человеческими ресурсами и т.д.
• Государственным决策者ам необходимо учитывать влияние генеративного ИИ на планирование рабочей силы и разрабатывать соответствующую политику поддержки.
• Обычным индивидуумам следует обращать внимание на развитие новых технологий, находить баланс между удобством и влиянием, а также выражать свои требования в процессе принятия решений.

В общем, взрыв генеративного ИИ окажет значительное влияние на социальную экономику, и всем сторонам необходимо совместно справляться с возможностями и вызовами, которые приносит эта технологическая трансформация.