生成 AI 的未来是什么 ？ 15 张图表的早期观点

麦肯锡解释者 生成AI的未来是什么？ 15个图表中的早期视图 生成AI已经开始运行-如此之快 很难跟上。这是我们关于这个主题的顶级文章和报告中的一个快速片段。 2023年8月 自发布以来在2022年11月的ChatGPT中，它一直是头条新闻，企业正在竞相获取其价值。在该技术的最初几个月中，麦肯锡的研究发现，生成AI（generativeAI）功能每年为全球经济带来4.4万亿美元的收入。 我们在这个时间框架内发布的文章和报告研究了以下问题： —这项技术将擅长什么？多快？ —什么类型的工作将GenAI影响最大？ —哪些行业获得最大收益？ —哪些活动将为组织带来最大价值？ —工人们对这项技术有何感想？ —需要哪些保障措施来确保负责任地使用GenerAI？ 在这个视觉解释器中，我们已经汇总了到目前为止所有的答案——在15张麦肯锡图表中。我们预计这个领域将迅速发展，并将在这种情况下继续开展我们的研究。为了了解这个主题的最新情况，在这里注册我们关于“人工智能”的电子邮件警报。 麦肯锡的研究发现，生成AI功能每年为全球经济增加4.4万亿美元。 GenAI发现了它的腿 为GenAI支持的产品提供动力的先进机器学习已经酝酿了几十年。但是自从ChatGPT 2022年末启动区块，GeneAI技术的新迭代已经发布了几次 仅在2023年3月，就有六个主要步骤，包括新的客户关系管理解决方案和对金融服务行业的支持。 上一篇：每个CEO都应该了解生成AI 生成AI一直在快速发展。 ChatGPT发布后主要大型语言模型（LLM）开发的时间表 11月2022年12月1月2023年2月3月4月 4 12 3 5678910 11 1213 12022年11月30日：由 4 2023年2月2日：亚马逊 3月7日：Salesforce宣布 10 3月16日：微软宣布将 GPT-3.5（2020年GPT-3 的多式联运CoT模型结合 推出EinsteinGPT（利用 GPT-4集成到其 版本的改进版本）提供支 了“思想链提示”，该模型 OpenAI的模型），这是 Office365套件，有可能实 持的OpenAIChatGPT成为第 解释了其推理，并在多个 第一个用于客户关系管理 现广泛的工作效率提升 一个广泛使用的文本生成产 基准测试中优于GPT-3.5 的生成AI技术 品，并创下纪录 11 3月21日：谷歌发布了 1亿用户在2个月 5 2月24日：作为一个较小 3月13日：OpenAI发布 Bard，一个基于LaMDA家 的模型，Meta的LLaMA比 GPT-4，在准确性和幻觉 族的AI聊天机器人 212月12日：Cohere发布 其他一些模型更有效地使用 缓解方面提供了显着改进 的LLM 了第一个支持超过 ，但继续表现 ，声称比GPT-3.5提高了 100种语言，可在其企业AI平台上使用 在一些任务上很好-与其他模型相比 40％ 12 3月30日：彭博社宣布接受金融数据培训的LLM 3月14日：Anthropic介 ，以支持金融行业的自然 312月26日：Google的 6 2月27日：微软推出 绍了Claude，这是一个使 语言任务 Med-PaLM等LLM针对特 了Kosmos-1，这是一 用称为“宪法AI”的方法 定用例和领域进行了培训 种多模态LLM， 训练的AI助手，旨在减 13 4月13日：亚马逊宣布推 ，例如临床知识 除了自然语言之外，还可 少有害输出的可能性 出Bedrock，这是第一个完 以响应图像和音频提示 全托管的服务，除了亚马逊自己的TitanLLM之外，还可以通过多个提供商的API提供模型 7 8 9 麦肯锡公司 人类水平的表现之路变得越来越短 对于显示的大多数技术能力 在这张图表中，到本十年结束时，genAI的表现将达到人类表现的中位数水平。其表现将与 前25%的人在2040年之前完成任何和所有这些任务。在某些情况下，这比专家之前认为的要快40年。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 由于生成AI，专家评估技术可以在某些功能上比以前想象的更快地实现人类水平的性能 。 按技术能力划分的实现人类水平性能的技术估计范围 最近的生成AI开发（2023年）中值最高四分位数预生成AI（2017年）的 前四分位数中位数 20102020203020402050206020702080 创造力与多个主体的协调 逻辑推理和问题解决自然语言生成自然语言理解输出衔接和表示 产生新的模式和类别感官感知社会和情感输出社会和情感推理社会和情感感知 对人类工人所需的业务相关任务进行了比较。资料来源：麦肯锡全球研究所职业数据库；麦肯锡分析 麦肯锡公司 技术能力的进步可能对教育工作者、专业人员和创意人员开展的活动产生最大影响。 生成式AI对2023年中点情景中技术自动化潜力的影响 没有创成式AI而使用创成式AI 职业组 总体技术自动化潜力，中点情景比较，2023年， % 全球就业份额，²% 来源：麦肯锡全球研究所分析 知识工作的自动化现在就在眼前 以前的自动化技术浪潮主要影响体力工作活动，但 GenAI可能对知识工作产生最大的影响-特别是活动 涉及决策和协作。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比以前预期的更快地看到他们的部分工作自动化。这是因为生成人工智能能够预测自然语言模式并动态使用它。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 教育工作者和劳动力培训 15 54 4 商业和法律专业人 士 32 62 5 STEM专业人员 28 57 3 社区服务 39 65 3 创意和艺术管理 28 53 1 Office支持 66 87 9 经理 27 44 3 卫生专业人员 29 43 45 2 客户服务和销售 57 10 物业维护 29 38 4 健康助手，技术人员和健 康 34 43 3 生产工作 73 82 12 食品服务 70 78 5 运输服务 42 49 3 机械安装和维修 61 67 4 Agriculture 59 注意：由于四舍五入，数字可能不会求和。 上一篇：在生成AI兴起之前对工作自动化的评估 63 21 ²包括来自47个国家的数据，约占全球就业的80％。 建筑商 49 总体麦肯锡公司 53 51 7 63 100 应用程序不断激增，以解决特定的用例 GenAI工具已经可以创建大多数类型的书面，图像，视频，音频和编码内容。企业正在开发应用程序以解决所有这些领域的用例。在不久的将来，我们预计针对特定行业和功能的应用程序将比更通用的应用程序提供更多的价值。 来源：探索生成AI价值链中的机会 生成AI有许多跨模态的应用。 生成的AI用例，非详尽 文本 内容写作 聊天机器人或助手搜索 分析与综合 代码 代码生成 应用原型和设计 数据集生成 Image 库存图像生成器 图像编辑器 音频 文本到语音生成 声音创造音频编辑 3-D 或其他 三维对象生成 产品设计和发现 视频 视频创建 视频编辑 语音翻译和调整 面部互换和调整 模态应用示例用例 一些行业将比其他行业获得更多 GeAI的精确影响将取决于多种因素，例如不同业务功 能的组合和重要性，以及行业收入的规模。几乎所有行业都将看到在其营销和销售职能中部署该技术的最大收益。但高科技和银行业将通过geAI加速软件开发的潜力看到更大的影响。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 生成式AI将对不同行业的业务功能产生不同的影响。 业务功能对AI生产力的影响 低影响 高影响 总计,%行业收入 总计,760–亿美元120047042012005502602605090 行政和专业服务 0.9–1.4 150–250 2,600–4,400 注意：由于四舍五入，数字可能不会总和为100%。1不包括实施成本（如培训、许可证）。2不包括软件工程。3包括航空航天、国防和汽车制造。行业服务（CIS），IHSMarkit；牛津经济学；麦肯锡公司和业务功能数据库；麦肯锡制造和供应链360；麦肯锡销售导航器；Ignite，麦肯锡数据 4包括汽车 库；麦肯 零售。来锡分析 源：比较 当在一系列顶级行业的一些用例中部署时，生成型人工智能可以提供显著的价值。 功能对行业的价 主要功能值驱动程序的关键用例的选定示例（非详尽 ） 高低 值潜力 每个行业的 总价值潜力， 潜在 10亿美元 价值,占营 （占行业 业利润的 产品研发、软件 收入的百分比） 百分比 工程 客户运营 市场营销和销售 其他功能 Banking 200–340 9–15 遗留代码 客户紧急交互 定制零售银行 风险模型文档 零售和消费包装商品² (3–5%) 400–660 (1–2%) 转换 利用自然语言翻译功能优化传统框架的迁移 27–44消费者研究 通过测试场景加速消费者研究，并通过创建“合成客户”来实践，从而增强客户定位 式语音响应(IVR) 通过生成AI增强的IVR交互（例如，信用卡损失），部分自动化 ，加速和提高客户紧急情况的解决率 增强现实辅助客户支持 快速实时告知员工产品状态和消费者偏好 客户文档生成 优惠 根据个人资料和历史记录（例如，个性化推动）为银行的每个客户推送个性化营销和销售内容，并为A/B测试生成替代方案 协助文案撰写营销内容创作 加快撰写营销内容和广告脚本的文案 创建模型文档，并扫描缺少的文档和相关法规更新 采购供应商流程增强 与供应商谈判的剧本草案 药物说明书草案和药 医药和医疗产品 60–110 (3–5%) 15–25研究和 药物发现 加速选择最适合作为新药物制剂候选物的蛋白质和分子 物转售风险通知 为商业代表生成内容 准备与医生互动的脚本 合同生成 包含特定监管要求的法律文件草案 因此，了解将提供最多的用例对您的行业的价值是关键 我们的报告，经济潜力 生成AI：下一个生产力前沿，包含重点部分，详细介绍了如何识别银行业，生命科学和零售业中具有最高价值潜力的用例 和消费品行业。这些为评估自己的行业提供了一个很好的框架。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 根据选定行业在2020-22年期间的平均盈利能力得出的营业利润。²包括汽车零售。 麦肯锡公司 受访者认为 商业领导者已经在利用生成式AI用例-但大多数人认为该技术未得到充分利用。 织中的使 业领先的 机器 15 用以及 组织 学习 10 25 50 40 20 40 报告的技术在组 %的受访者在商 应该使用的水平， 尽管genAI有商业承诺，但大多数组织还没有使用它 当我们询问市场和销售领导者时 他们认为他们的组织应该在多大程度上使用GenAI或机器学习进行商业活动，90%的人认为这至少应该“经常”。这并不奇怪，因为正如我们之前看到的那样，营销和销售是最有可能产生影响的领域。但是60%的人表示他们的组织很少或从不这样做。 资料来源:AI驱动的营销和销售借助生成AI达到新的高度 ² 生 几乎总是经常有时很少 几乎从来没有 AI 55 20 成 20 5 10 65 25 目前使用应使用目前使用应使用 1在广泛的行业和公司成熟度级别的重要全球B2B和B2C销售和营销组织的高级管理人员被问到：您的组织在多大程度上使用机器学习/生成AI解决方案？ 2问：您认为您的组织应该使用多少机器学习/生成AI解决方案？ 麦肯锡公司 营销和销售领导者对三个用例最感兴趣 我们的研究发现，营销和销售领导者预计我们建议的每个世代AI用例至少会产生中等影响。 他们最热衷于线索识别、营销优化和个性化推广。 上一篇：AI驱动的营销和销售通过生成AI达到新的高度 商业领导者对生成式AI用例持谨慎乐观的态度，预计会产生中等到显著的影响。 受访者将生成人工智能对用例的影响估计为“显著”或“非常显著”的比例，1%的受访者在商业领先的组织 60 潜在客户识别（实时，基于客户趋势） 55 营销优化（A/B