1、AI取代人類工作的時(shí)間被大幅提前了10年，在2030年至2060年間（中點(diǎn)為2045 年）50%的職業(yè)逐步被AI取代。

2、AI每年可為全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)2.6萬(wàn)億至4.4萬(wàn)億美元的增長(zhǎng)，生產(chǎn)力提高0.1%—0.6%，相當(dāng)于每年貢獻(xiàn)一個(gè)英國(guó)的GDP。

3、全局上看AI對(duì)各行各業(yè)的發(fā)展有利，但是對(duì)個(gè)人不利，而高薪、高學(xué)歷的腦力勞動(dòng)者受到的沖擊最大。

4、生成式AI帶來(lái)的價(jià)值增長(zhǎng)，主要（約75%）集中在四個(gè)領(lǐng)域：客戶運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷和銷售、軟件工程和研發(fā)，這也意味著四項(xiàng)業(yè)務(wù)受生成式AI影響最大。

5、生成式人AI及其他科技的發(fā)展或?qū)⑹巩?dāng)前工作的60%到70%實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。其中，銀行業(yè)、高科技行業(yè)和生命科學(xué)等行業(yè)所受的影響最大。

AI將為全球經(jīng)濟(jì)

每年“貢獻(xiàn)一個(gè)英國(guó)的GDP”

研究主要包括兩個(gè)方面：1.60多個(gè)組織使用生成式AI后的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力2.全球約2100項(xiàng)工作活動(dòng)的勞動(dòng)生產(chǎn)力潛力。

我們的衡量標(biāo)準(zhǔn)包括：降低生成內(nèi)容的成本，以及通過(guò)AI的運(yùn)用大規(guī)模提高內(nèi)容質(zhì)量有帶來(lái)的收入。

比如，在營(yíng)銷領(lǐng)域，一個(gè)使用案例是將生成式AI應(yīng)用于生成個(gè)性化電子郵件等創(chuàng)意內(nèi)容。

這一增量基本相當(dāng)于英國(guó)一年的GDP（2021年為3.1萬(wàn)億美元）。

我們估計(jì)非生成式AI的經(jīng)濟(jì)價(jià)值將從11.0萬(wàn)億美元增加至17.7萬(wàn)億美元，增加15%到40%。（2017年時(shí)我們認(rèn)為人工智能可以帶來(lái)9.5萬(wàn)億美元到15.4萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值）

最大的“輸家”？

高薪、高學(xué)歷的知識(shí)工作者

前幾代的自動(dòng)化技術(shù)主要是涉及數(shù)據(jù)收集與處理，因此對(duì)于知識(shí)工作者的影響較小，但生成式AI的出現(xiàn)，使得“知識(shí)工作者”的角色和任務(wù)與大語(yǔ)言模型（LLM）正好適配。

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因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型從根本上是為了完成認(rèn)知任務(wù)而設(shè)計(jì)的，因此我們對(duì)大語(yǔ)言模型在專業(yè)知識(shí)的應(yīng)用能力較2017年增加34個(gè)百分點(diǎn)，而自動(dòng)化管理和培養(yǎng)人才的潛力從2017年的16%上升到2023年的49%。

我們認(rèn)為其中的一種解釋是生成式AI增加了技術(shù)自動(dòng)化的潛力，而往往高教育水平的職業(yè)中對(duì)技術(shù)自動(dòng)化的需求最多。

我們認(rèn)為另一種解釋是，多年來(lái)學(xué)位證書(shū)被視為一種技能指標(biāo)，而這將受到生成式AI的挑戰(zhàn)，未來(lái)將有更多人主張采取更基于技能的方法來(lái)推動(dòng)勞動(dòng)力發(fā)展，以創(chuàng)建更加公平、高效的勞動(dòng)力培訓(xùn)和匹配系統(tǒng)。生成式人工智能仍然可以被描述為對(duì)技能有偏好的技術(shù)變革，但對(duì)技能的需求更加細(xì)致。

對(duì)于低薪工作而言，人工成本低，并不能體現(xiàn)自動(dòng)化的好處，此外從事勞動(dòng)活動(dòng)的低薪職業(yè)很難自動(dòng)化，比如：采摘嬌嫩水果。

然而，由于生成式AI在技術(shù)自動(dòng)化方面的進(jìn)步，這些以前被認(rèn)為相對(duì)不容易被自動(dòng)化的工作將收到最大的影響。

AI顛覆各行各業(yè)

由于新技術(shù)提高了客戶滿意度，有助于決策制定并通過(guò)更好的監(jiān)控減少欺詐，僅銀行一個(gè)行業(yè)就可以通過(guò)提高生產(chǎn)力額外產(chǎn)生2000至3400億美元的產(chǎn)出。這相當(dāng)于營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)9%至15%。

在產(chǎn)品研發(fā)方面，AI可以將生產(chǎn)力提高10%至15%。以生命科學(xué)和化工為例，人工智能可以更快地產(chǎn)生潛在的分子，加速開(kāi)發(fā)新藥物和新材料的過(guò)程，這可能會(huì)使制藥公司和醫(yī)療產(chǎn)品公司的利潤(rùn)增加多達(dá)25%。

從對(duì)營(yíng)銷生產(chǎn)力的影響來(lái)看，生成式AI可以提高營(yíng)銷生產(chǎn)力經(jīng)濟(jì)價(jià)值5%至15%。我們通過(guò)對(duì)AI在市場(chǎng)營(yíng)銷中的潛在用途的分析發(fā)現(xiàn)，除了對(duì)生產(chǎn)力的直接影響外，還將產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，將銷售生產(chǎn)力提高3%到5%。

生成式AI融入到各類應(yīng)用中可以提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)洞察力，為營(yíng)銷活動(dòng)帶來(lái)新的想法，更好地定位客戶群。營(yíng)銷職能部門(mén)可以將資源轉(zhuǎn)移到為自有渠道制作更高質(zhì)量的內(nèi)容，可能會(huì)減少外包的支出。

從軟件工程來(lái)看，生成式AI約直接影響每年軟件工程支出的20%到45%。這一價(jià)值主要來(lái)自于減少某些工作的時(shí)間，如生成初始代碼、代碼修正和重構(gòu)、根本原因分析和生成新的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，使用微軟GitHub Copilot的軟件開(kāi)發(fā)人員完成任務(wù)的速度比不使用該工具的人快56%。

麥肯錫對(duì)軟件工程團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的一項(xiàng)內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)性研究發(fā)現(xiàn)，那些經(jīng)過(guò)培訓(xùn)后使用AI的人生成和重構(gòu)代碼所需的時(shí)間極速減少，而且工程師普遍認(rèn)為工作體驗(yàn)得到改善，稱其使工作更快樂(lè)、流程更方便和更容易獲得成就感。

從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)來(lái)看，我們認(rèn)為生成式AI可以加速產(chǎn)品上市的時(shí)間，并從如下兩方面帶來(lái)生產(chǎn)力的提高和操作上的便利：包括優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改善產(chǎn)品質(zhì)量。

AI的革命將大幅提高生產(chǎn)力

2012年至2022年的全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比之前的二十年要慢，我們認(rèn)為一方面的因素是長(zhǎng)期的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)——包括出生率下降和人口老齡化。

在許多大國(guó)，勞動(dòng)力人口數(shù)量已經(jīng)逐年下滑，我們認(rèn)為，AI可以重新規(guī)劃所需的勞動(dòng)時(shí)間，促進(jìn)生產(chǎn)力增長(zhǎng)。