澳洲麦肯锡重磅报告：AI将对哪些行业产生最大影响？（合影）

日期：2023-06-16 栏目：Australia 澳洲新闻

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“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%。

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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.