德勤认为，生成式人工智能可能会创造出一种更为深刻的人机关系。

撰文：flumen

麦肯锡的报告，是迄今为止为数不多的把生成式 AI 对经济的长期影响进行量化的报告之一。这份报告的出炉，正值硅谷陷入对 ChatGPT 和谷歌「巴德」等生成式 AI 工具的狂热之际。科技公司和风险投资家在这项技术上投入了数十亿美元。

6 月 14 日，全球咨询巨头麦肯锡（McKinsey & Company 发布了一份名为《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》的报告。根据该报告预测，生成式 AI 每年将为全球经济带来相当于英国一年的 GDP（2021 年为 3.1 万亿美元）的增量，同时到 2045 年左右，将有 50% 工作被 AI 接管！此前，很多机构也预测 AI 可能取代人类的工作，但麦肯锡的报告似乎把这一替代进程提前了很多。

全球权威的 IT 研究公司 Gartner 预测，到 2025 年，超过 10％的数据将由人工智能生成，预示着一个新时代—人类与（WithTM）机器协作的时代的到来。那么，未来生成式 AI 对我们人类将产生哪些影响？

生成式 AI 将带来相当于英国 GDP 的增量

目前来看，生成式 AI 主要应用于面向消费者的产品，例如，谷歌的客服中心人工智能（CCAI）旨在帮助实现采用自然语言进行客户服务交互，而 NVIDIA 的 BioNeMo 则可以加速新药的研发。

德勤认为，这些解决方案可能只是初步开始产生影响，我们将看到更多基于生成式人工智能的解决方案应用到企业中，改变我们的商业模式。

根据麦肯锡报告，ChatGPT 等生成式人工智能（AI）工具的引入，预计每年将为全球经济贡献数万亿美元的增加值。在麦肯锡研究的 63 种应用中使用生成式 AI，将为全球经济每年带来 2.6 万亿至 4.4 万亿美元的增长。这一增量基本相当于英国一年的 GDP（2021 年为 3.1 万亿美元）。

这可以说是针对生成式 AI 经济影响较为乐观的预测之一。不过，麦肯锡这一预测甚至还没有将生成式 AI 所有的应用计算在内。研究人员指出，若将该机构尚未研究的应用计算在内，生成式 AI 的经济影响可能会翻倍。

麦肯锡报告认为，生成式 AI 带来的价值增长，主要（约 75%）落在四个领域：客户运营、营销和销售、软件工程和研发。报告还指出，生成式 AI「将对所有行业产生重大影响」。其中，银行业、高科技和生命科学等行业获益最大。例如，银行业每年可能会因生成式 AI 增值 2000 亿至 3400 亿美元。在零售和消费品包装领域，潜在影响也非常显著，每年可达 4000 亿至 6600 亿美元。

2045 年将有 50％工作被 AI 替代

麦肯锡指出生成式人工智能具有改变工作结构的潜力，通过部分个体活动自动化来增强个体员工的能力。「目前的生成式人工智能和其他技术有可能自动化吸收员工 60% 至 70% 时间的工作活动。相比之下，我们先前估计技术可以让员工的劳动时间自动化是 50%。技术自动化潜力加速主要是由于生成式人工智能对理解自然语言（占总劳动时间 25%）的提高而导致。因此，生成式人工智能对知识型职业相关的知识性劳务产生更大影响，这类职业通常拥有较高薪资和教育要求」。

以软件开发为例，尽管软件对于许多企业和商业模式来说至关重要，但预计只有不到 1% 的人知道如何编写代码。然而，生成式 AI 的到来，可能会让编写代码普及化，而编程人员也会失去相应的技术优势。

麦肯锡的《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》研究报告试图量化这一趋势，同时将生成式 AI 视为「技术催化剂」，推动行业更快地实现自动化，并释放员工的创造潜力。研究人员指出，这项技术「可能会对劳动力产生重大影响，对特定群体和当地社区可能会产生不成比例的负面影响。」

图源：麦肯锡

受 AI 的影响，人类的工作时间有何变化呢？

在这份报告中，麦肯锡声称「AI 取代人类工作的时间」已经被提前，「新的 AI 采用场景考虑了生成式人工智能的发展，模拟了 2023 年工作活动所花费的时间，在 2030 年至 2060 年间将会有 50% 的职业被 AI 取代，中点为 2045 年，与之前的估计相比，加速了大约十年。」

同时，麦肯锡研究人员特别研究了 47 个国家和地区的 850 种职业和 2100 个详细工作活动，以作出更为精准的判断。

麦肯锡公司旗下人工智能部门的研究者 Alex Sukharevsky 也表示，「AI 可以让这些工作的执行速度显著加快，并且比当下人工执行得更加准确。『因此将会为全球经济实现』0.2% 至 3.3% 的年度生产力增长。」

据报告，知识型员工将是生成式 AI 热潮的最大输家，「以前被认为相对不受自动化影响」的高薪知识工作者的工作将被改变。

生成式 AI 的影响或大于智能手机和互联网

德勤认为，生成式人工智能可能会创造出一种更为深刻的人机关系，甚至比云计算、智能手机和互联网所带来的影响还要大。根据 Bloomberg Intelligence 的一份新报告显示，到 2032 年，生成式人工智能可能会创造 1.3 万亿美元的收入，而当前市场规模仅为 400 亿美元。

同时，Bloomberg Intelligence 预测，随着人工智能基础设施的不断完善，增长可能以 42% 的复合年增长率扩大，并逐渐向大型语言模型、数字广告、专业软件和服务等方向发展。

此外，在 AI 助手、新的 AI 基础设施和 AI 编程助手等技术推动下，对生成式人工智能产品需求的不断增长可能会带来约 2800 亿美元的软件收入。更多的企业将工作转移到云端，而亚马逊、微软、Google 和英伟达等公司可能成为最大的受益者。

德勤提供的四个从短期（未来 1-2 年）到更长远时期的预测   图源：德勤

萌芽阶段的生成式 AI 面临的风险

不过，尽管生成式人工智能领域正在快速发展，但萌芽阶段的生成式人工智能存在许多风险。德勤认为，参与生成式人工智能的开发、消费、讨论和监管的所有人都应努力管理以下风险：

一是信任侵蚀。恶意行为，如幻觉、深度伪造、网络钓鱼和提示注入，以及不确定因素，如不标注数据来源等；二是安全和风险；三是偏见和歧视；四是数据隐私和知识产权的保护，同时也带来了可追溯性的问题；五是成本，使用生成式人工智能的查询 / 提示的成本可能高达索引查询的十倍；六是长期的员工失业风险，需要考量技术性失业和结构性失业带来的风险。

麦肯锡在《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》研究报告中，也承认了与采用生成式 AI 相关的风险，并强调负责任地使用这项技术，警告了各种担忧，包括与知识产权、可靠性、隐私和安全相关的担忧。

麦肯锡报告表示：「生成式人工智能的时代才刚刚开始。对于这项技术的兴奋感是可以感受到的，早期试点也很有说服力。但要完全实现该技术的好处还需要时间，商业和社会领袖仍然面临着相当大的挑战。其中包括管理生成式人工智能固有风险、确定员工需要哪些新技能和能力以及重新思考核心业务流程，如再培训和开发新技能。」