“AI时代”正式到来，“人工智能”首次被列入裁员原因，或许AI引发的裁员潮才刚刚开始。
6月14日，麦肯锡咨询公司发布了一份题为《生成式人工智能的经济潜力》的研究报告。在报告中，分析师分析了 47 个国家和地区的 850 个职业（占全球劳动力的 80% 以上）的研究，探讨了 AI 呈指数级发展背后对全球经济的影响，哪些行业受到的影响最大，哪些行业受到影响面临失业威胁？
以下为报告主要内容：
1。 AI取代人类工作的时间大大提前了10年，在2030年到2060年之间（中点为2045年）有50%的职业逐渐被AI取代。
2.人工智能每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长，提高生产力0.1%至0.6%，相当于英国每年贡献一个GDP。
3.从全球范围来看，人工智能有利于各行各业的发展，但对个人不利。高薪、受过高等教育的脑力劳动者受影响最大。
4. Generative AI带来的价值增长主要（约75%）集中在四个领域：客户运营、营销和销售、软件工程和研发，这也意味着这四个业务受Generative AI影响最大。
5.生成式人类人工智能和其他技术的发展可能会使 60% 到 70% 的当前工作实现自动化。其中，银行业、高科技产业和生命科学等行业受到的影响最大。
人工智能将为全球“每年贡献一个英国GDP”经济
报告发现，在其研究的 63 种应用中使用生成式 AI 将为全球经济带来 2.6 万亿美元至 4.4 万亿美元的年增长。然而，这一预测并不包括生成人工智能的所有应用。如果包括尚未研究的应用，生成式 AI 的经济影响可能会翻倍：
研究主要包括两个方面：1. 60 多个使用生成式 AI 的组织的经济增长潜力 2.全球约 2100 项工作活动的劳动生产率潜力。
麦肯锡在报告中指出，他们的研究涵盖了16个商业内容，并得出结论：如果应用于各个行业，每年将贡献2.6万亿美元到4.4万亿美元的经济效益，具体来看：
我们的衡量标准包括：降低内容生成成本，带来的收益通过使用人工智能大规模提高内容质量。例如，在市场营销中，一个用例是应用生成式 AI 来生成创意内容，例如个性化电子邮件。
这一增幅基本相当于英国一年的GDP（2021年3.1万亿美元）。
我们估计，非生成式 AI 的经济价值将从 11.0 万亿美元增加到 17.7 万亿美元，增幅为 15% 到 40%。 （2017年，我们认为人工智能可以带来9.5万亿美元至15.4万亿美元的经济价值）
在每个职位上，麦肯锡的研究覆盖了大约850个职业的2100人。就技术的采用和实施程度而言，报告指出，人工智能可能会影响全球现有的所有工作岗位，影响所有行业。未来20年，生成式AI可将劳动生产率提高0.1%-0.6% %
最大的“输家”？ ——高薪、受过高等教育的知识工作者
麦肯锡指出，尽管生成式人工智能将影响各行各业，尤其是“此前被认为相对不受自动化影响的高薪脑力工作” "受影响最大。
麦肯锡指出，2030年至2060年（中点为2045年），50 %的职业将逐渐被AI取代，比他们之前的研究早了10年。
知识型工作者最有可能受到自动化的影响，尤其是在自动化的职业中需要决策和团队合作：
早期的自动化主要关注数据的收集和处理，因此对知识工作者的影响较小，但生成式人工智能的出现使得“知识工作者”的角色和任务workers”正好适合大型语言模型（LLM）。
因为大型语言模型从根本上是为认知任务设计的，所以我我们将大语言模型应用于专业知识的能力比2017年提高了34个百分点，而自动化管理和人才培养的潜力从2017年的16%上升到2023年的49%。
< img style="display: block; margin: 0 auto;" src="/uploads/allimg/230616/14424a9E-7.jpg" />
因此，麦肯锡认为许多任务涉及沟通、监督、记录和人交互很可能被生成式 AI 自动化，这无疑将加速教育工作者和从事创造性劳动的白领工作的转型：
同时，麦肯锡指出，在此前的诸多生产力变革中，学历高的人往往受影响较小，但人工智能的革命将使学历高的人受到更大的影响：
我们认为对此的一种解释是，生成式人工智能增加了技术自动化的潜力，这往往在受过高等教育的职业中需求最大。
我们认为，另一种解释是，多年来学位一直被视为技能的指标，而这将受到生成 AI 的挑战，越来越多的人提倡在未来推动劳动力发展，打造更公平、更高效的劳动力培训和匹配体系。生成式人工智能仍然可以被描述为一种技术变革，它偏爱技能，但对技能的需求更为微妙。
值得注意的是，麦肯锡强调，前几代的自动化变革往往有对中等收入职业的影响最大，一些经济学家将这种现象比作：“中层空心化”。 ，但现在人工智能的出现可能对高薪知识型员工的工作影响最大：
对于低薪工作，劳动力成本低，这并不能体现出自动化带来的好处。此外，低薪职业从事的劳动活动难以自动化，如：采摘娇嫩的水果。
但是，由于生成式 AI 技术自动化的进步，这些以前被认为相对难以自动化的工作将受到最大的影响。
AI颠覆各行各业
据麦肯锡称，生成式人工智能的影响主要集中在四个领域（约 75%）：客户运营、营销和销售、软件工程和研发。生成式人工智能和其他技术的发展可能会使 60% 到 70% 的当前工作实现自动化。其中，银行业、高科技行业和生命科学等行业受到的影响最大：
随着新技术通过更好的监控提高客户满意度、促进决策制定和减少欺诈，仅银行业一项可以通过提高生产力产生额外的 200-3400 亿美元的产出。这相当于营业利润增加 9% 至 15%。
在产品开发方面，人工智能可以提高10%到15%的生产力。例如在生命科学和化学工程领域，人工智能可以更快地生成潜在分子，加快新药和新材料的开发进程，这可以使制药和医疗产品公司的利润增加多达 25%。 在对营销生产力的影响方面，生成式人工智能可以将营销生产力的经济价值提高5%到15%。我们对人工智能在营销中的潜在用途的分析发现，除了对生产力的直接影响外，还会产生连锁反应，将销售生产力提高 3% 至 5%。
将生成式人工智能集成到各种应用中，可以提供更高质量的数据洞察，为营销活动带来新思路，更好地瞄准客户群体。营销职能可以将资源转移到为自有渠道制作更高质量的内容，从而有可能减少外包支出。
从软件工程的角度来看，生成式 AI 直接影响了每年约 20% 至 45% 的软件工程支出。该价值主要来自减少某些任务的时间，例如初始代码生成、代码更正和重构、根本原因分析以及新系统设计的生成。一项研究发现，使用微软 GitHub Copilot 的软件开发人员完成任务的速度比不使用该工具的开发人员快 56%。
麦肯锡对软件工程团队进行的一项内部实证研究发现，受过 AI 使用培训的人员生成和重构代码的时间明显减少，工程师普遍报告工作体验得到改善，声称这让工作更快乐，处理更多方便了，成就感也轻松了。
从产品开发的角度来看，我们认为生成式AI可以加快产品的上市时间，并从以下两个方面带来生产力的提升和操作的便利：包括优化产品设计和提升产品质量.
人工智能的革命将大大增加生产力
麦肯锡得出结论，全球出生率下降和人口老龄化将成为全球生产力发展的阻碍，人工智能等技术的发展可以弥补就业人口下降，生产力大幅提升，全球经济提速，发达国家对人工智能的采用也可能更快：
2012-2022年全球经济增长将低于过去过去二十年，我们认为其中一个因素是长期的结构性挑战——包括出生率下降和人口老龄化。
在许多大国，劳动力人口逐年下降. 我们相信人工智能可以重新规划所需的劳动时间并促进生产力的增长。
澳洲中文论坛热点
- 悉尼部份城铁将封闭一年，华人区受影响！只能乘巴士（组图）
- 据《逐日电讯报》报导，从明年年中开始，因为从Bankstown和Sydenham的城铁将因Metro South West革新名目而
- 联邦政客们具有多少房产？
- 据本月早些时分报导，绿党副首领、参议员Mehreen Faruqi已获准在Port Macquarie联系其房产并建造三栋投资联