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<p>“AI 時代” 正式到來，“人工智能” 更是被首次納入企業裁員理由，而或許 AI 引爆的裁員浪潮才剛剛開始。</p>
<p>6 月 14 日，諮詢機構麥肯錫發佈了的一份題為《生成式人工智能的經濟潛力》的研究報告，在報告中，分析師們通過對 47 個國家及地區的 850 種職業（全球 80% 以上勞動人口）的研究，探討了在 AI 成指數級發展背後，對全球經濟將帶來的影響，哪些行業衝擊最大，哪些人面臨失業威脅？</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/8cca3c08-4621-49bf-9e21-a56b06471b9a.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="594" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/8cca3c08-4621-49bf-9e21-a56b06471b9a.png"/></p>
<p>以下為報告主要內容：</p>
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<li>AI 取代人類工作的時間被大幅提前了 10 年，<strong>在 2030 年至 2060 年間（中點為 2045 年）50% 的職業逐步被 AI 取代。</strong></li>
<li>AI 每年可為<strong>全球經濟帶來 2.6 萬億至 4.4 萬億美元的增長，生產力提高 0.1%—0.6%，相當於每年貢獻一個英國的 GDP。</strong></li>
<li>全局上看 AI 對各行各業的發展有利，<strong>但是對個人不利，而高薪、高學歷的腦力勞動者受到的衝擊最大。</strong></li>
<li>生成式 AI 帶來的價值增長，主要（約 75%）集中在四個領域：客户運營、營銷和銷售、軟件工程和研發，這也意味着四項業務受生成式 AI 影響最大。</li>
<li>生成式人 AI 及其他科技的發展或將使當前工作的 60% 到 70% 實現自動化。其中，銀行業、高科技行業和生命科學等行業所受的影響最大。</li>
</ul>
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<h2><strong>AI 將為全球經濟每年 “貢獻一個英國的 GDP”</strong></h2>
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<p>報告發現，在其研究的 63 種應用中使用生成式 AI，<strong>將為全球經濟每年帶來 2.6 萬億至 4.4 萬億美元的增長</strong>。而這一預測還未將生成式 AI 所有的應用計算在內，若將尚未研究的應用計算在內，生成式 AI 的經濟影響可能會翻倍：</p>
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<p>研究主要包括兩個方面：1.60 多個組織使用生成式 AI 後的經濟增長潛力 2.全球約 2100 項工作活動的勞動生產力潛力。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/48ad2977-fcc1-43e2-bf6e-d227bb962cc1.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="716" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/48ad2977-fcc1-43e2-bf6e-d227bb962cc1.png"/></p>
</blockquote>
<p>麥肯錫在報告中指出，他們的研究涵蓋了 16 個業務內容並得出結論：如果在各行業中應用，<strong>每年貢獻 2.6 萬億至 4.4 萬億美元之間的經濟效益</strong>，具體來看：</p>
<blockquote>
<p>我們的衡量標準包括：降低生成內容的成本，以及通過 AI 的運用大規模提高內容質量有帶來的收入。比如，在營銷領域，一個使用案例是將生成式 AI 應用於生成個性化電子郵件等創意內容。</p>
<p>這一增量基本相當於英國一年的 GDP（2021 年為 3.1 萬億美元）。</p>
<p>我們估計非生成式 AI 的經濟價值將從 11.0 萬億美元增加至 17.7 萬億美元，增加 15% 到 40%。（2017 年時我們認為人工智能可以帶來 9.5 萬億美元到 15.4 萬億美元的經濟價值）</p>
<p> </p>
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<div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/d22ccf80-1ec7-4f8e-99f2-ba9dfcb39df4.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="760" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/d22ccf80-1ec7-4f8e-99f2-ba9dfcb39df4.png"/></div>
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</blockquote>
<p>而具體到每一項職位來看，麥肯錫的研究涵蓋約 850 個職業的 2100 項細分工作職能，根據技術的採用程度和實施方式，報告指出，<strong>AI 可能會影響目前全球所有的工作</strong>，對所有行業產生影響，未來 20 年，<strong>生成式 AI 可令勞動生產力提高 0.1%—0.6%</strong></p>
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<h2>最大的 “輸家”？——高薪、高學歷的知識工作者</h2>
<div>麥肯錫指出，儘管生成式 AI 將影響各行各業，尤其對於 “此前被認為相對不受自動化影響” 的<strong>高薪腦力勞動者而言，受到的影響最大</strong>。</div>
<div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/a7c4eaf3-8efb-4a48-be10-20b707b4121d.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="1028" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/a7c4eaf3-8efb-4a48-be10-20b707b4121d.png"/></div>
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<p>麥肯錫指出，<strong>在 2030 年至 2060 年間（中點為 2045 年）50% 的職業逐步被 AI 取代，比他們此前研究大幅提前了 10 年。</strong></p>
<p><strong><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/867aefe5-5f36-4c62-8071-e765225e3bd8.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="721" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/867aefe5-5f36-4c62-8071-e765225e3bd8.png"/></strong></p>
<p>而<strong>知識工作者最有可能受到自動化的影響，特別是涉及需要進行決策和團隊合作的職業：<br/></strong></p>
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<div>前幾代的自動化技術主要是涉及數據收集與處理，因此對於知識工作者的影響較小，但生成式 AI 的出現，使得 “知識工作者” 的角色和任務與大語言模型（LLM）正好適配。</div>
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<div>因為大語言模型從根本上是為了完成認知任務而設計的，因此我們對大語言模型在專業知識的應用能力較 2017 年增加 34 個百分點，而自動化管理和培養人才的潛力從 2017 年的 16% 上升到 2023 年的 49%。</div>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/d50c1344-9eab-46cb-8083-58a4fd1a7a72.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="988" height="978" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/d50c1344-9eab-46cb-8083-58a4fd1a7a72.png"/></p>
</blockquote>
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<div>因此，麥肯錫認為，許多涉及溝通、監督、記錄和與人互動的工作都有可能被生成式 AI 自動化，這無疑<strong>加速了教育工作者及從事創造性勞動的白領工作的轉型</strong>：</div>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/32680b99-485c-4731-b48c-903560a2d250.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="938" height="1216" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/32680b99-485c-4731-b48c-903560a2d250.png"/></p>
<p>與此同時，麥肯錫指出，此前的眾多生產力變革中，擁有高學歷的人往往受到的影響較小，但<strong>AI 的革命將會使高學歷的人才受到更大影響</strong>：</p>
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<p>我們認為其中的一種解釋是生成式 AI 增加了技術自動化的潛力，而往往高教育水平的職業中對技術自動化的需求最多。</p>
<p>我們認為另一種解釋是，多年來學位證書被視為一種技能指標，而這將受到生成式 AI 的挑戰，未來將有更多人主張採取更基於技能的方法來推動勞動力發展，以創建更加公平、高效的勞動力培訓和匹配系統。生成式人工智能仍然可以被描述為對技能有偏好的技術變革，但對技能的需求更加細緻。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/eaf14646-5e88-4887-8e0c-36457a193164.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="873" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/eaf14646-5e88-4887-8e0c-36457a193164.png"/></p>
</blockquote>
<p>麥肯錫強調，值得注意的是，前幾代的自動化變革往往對工資收入處於中間位置的職業影響最大，一些經濟學家把這一現象比作：“中間層的空心化”，<strong>但現在 AI 的出現可能對高薪知識工作者的工作影響最大</strong>：</p>
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<p>對於低薪工作而言，人工成本低，並不能體現自動化的好處，此外從事勞動活動的低薪職業很難自動化，比如：採摘嬌嫩水果。</p>
<p>然而，由於生成式 AI 在技術自動化方面的進步，這些以前被認為相對不容易被自動化的工作將收到最大的影響。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2dfcb607-9bd5-497f-af4e-46c717fa9848.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="1324" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2dfcb607-9bd5-497f-af4e-46c717fa9848.png"/></p>
</blockquote>
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<h2>AI 顛覆各行各業</h2>
<p>麥肯錫稱，生成式 AI 的影響主要集中在四個領域（約佔 75%）：<strong>客户運營、營銷和銷售、軟件工程和研發</strong>。生成式 AI 及其他科技的發展或將使當前工作的 60% 到 70% 實現自動化。其中，銀行業、高科技行業和生命科學等行業所受的影響最大：</p>
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<p>由於新技術提高了客户滿意度，有助於決策制定並通過更好的監控減少欺詐，僅銀行一個行業就可以通過提高生產力額外產生 2000 至 3400 億美元的產出。 這相當於營業利潤增長 9% 至 15%。</p>
<p>在產品研發方面，AI 可以將生產力提高 10% 至 15%。以生命科學和化工為例，人工智能可以更快地產生潛在的分子，加速開發新藥物和新材料的過程，這可能會使製藥公司和醫療產品公司的利潤增加多達 25%。</p>
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<div>從對營銷生產力的影響來看，生成式 AI 可以提高營銷生產力經濟價值 5% 至 15%。我們通過對 AI 在市場營銷中的潛在用途的分析發現，除了對生產力的直接影響外，還將產生連鎖反應，將銷售生產力提高 3% 到 5%。</div>
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<p>生成式 AI 融入到各類應用中可以提供更高質量的數據洞察力，為營銷活動帶來新的想法，更好地定位客户羣。營銷職能部門可以將資源轉移到為自有渠道製作更高質量的內容，可能會減少外包的支出。</p>
<p>從軟件工程來看，生成式 AI 約直接影響每年軟件工程支出的 20% 到 45%。這一價值主要來自於減少某些工作的時間，如生成初始代碼、代碼修正和重構、根本原因分析和生成新的系統設計。一項研究發現，使用微軟 GitHub Copilot 的軟件<strong>開發人員完成任務的速度比不使用該工具的人快 56%</strong>。</p>
<p>麥肯錫對軟件工程團隊進行的一項內部經驗性研究發現，那些經過培訓後使用 AI 的人生成和重構代碼所需的時間極速減少，而且工程師普遍認為工作體驗得到改善，稱其使工作更快樂、流程更方便和更容易獲得成就感。</p>
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<p>從產品開發來看，我們認為生成式 AI 可以<strong>加速產品上市的時間</strong>，並從如下兩方面帶來生產力的提高和操作上的便利：<strong>包括優化產品設計和改善產品質量</strong>。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/38c8dacb-660c-4569-be2d-5ea735eccfa1.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="948" height="1290" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/38c8dacb-660c-4569-be2d-5ea735eccfa1.png"/></p>
</blockquote>
<h2>AI 的革命將大幅提高生產力</h2>
<p>麥肯錫總結稱，全球出生率的下滑及人口老齡化將成為全球生產力發展的阻礙，而 AI 和其他科技的發展可以彌補就業人口下滑的問題，使生產力大幅提高，並使全球經濟提速，而發達國家採用 AI 的速度也可能更快：</p>
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<p>2012 年至 2022 年的全球經濟增長比之前的二十年要慢，我們認為一方面的因素是長期的結構性挑戰——包括出生率下降和人口老齡化。</p>
<p>在許多大國，勞動力人口數量已經逐年下滑，我們認為，AI 可以重新規劃所需的勞動時間，促進生產力增長。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/ff2c26c7-4cb0-450f-a939-f25df80c8c91.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="1058" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/ff2c26c7-4cb0-450f-a939-f25df80c8c91.png"/></p>
</blockquote>
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<p>報告認為，高薪、高學歷的知識工作者受 AI 衝擊最大，AI 取代人類工作的時間被大幅提前了 10 年，AI 革命每年可為全球經濟帶來 2.6 萬億至 4.4 萬億美元的增長，相當於每年貢獻一個英國的 GDP。</p>

麥肯錫重磅報告：AI 對哪些行業衝擊最大？