«Каждый из нас находится в начале путешествия, чтобы понять силу, масштабы и возможности генеративного ИИ», – отмечают авторы исследования (the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier-vf), называя его попыткой оценить влияние новой эры искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект постепенно проникает в нашу жизнь, начиная от смартфонов автономных систем управления автомобилями до розничной торговли. Очевидные вехи – победа разработанной DeepMind программы на основе искусственного интеллекта AlphaGo над чемпионом мира по игре Go в 2016 году – отмечались, но быстро исчезали из виду общественности. Однако ИИ набирает обороты.
Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT был выпущен в ноябре 2022 года. Через четыре месяца OpenAI выпустила новую крупную языковую модель, GPT-4 с заметно улучшенными возможностями. К маю 2023 года генеративный ИИ Claude от Anthropic научился обрабатывать 100 000 токенов текста. Это примерно 75 000 слов в минуту – как объем среднего романа. Для сравнения, когда компания презентовала Claude в марте 2023 года, он обрабатывал всего около 9000 токенов.
В мае 2023 года Google объявила о нескольких новых функциях генеративного ИИ. В частности, поиске и новой языковой модели PaLM 2, которая будет использоваться в чат-боте Bard и других продуктах Google.
Генеративный ИИ готов трансформировать роли и повысить производительность в продажах, маркетинге, обслуживании клиентов и разработке программного обеспечения. В то же время он может высвободить триллионы долларов в разных секторах – от банковского дела до наук о жизни. Как это будет выглядеть, по версии McKinsey.
Воздействие генеративного ИИ на производительность может повысить стоимость глобальной экономики на триллионы долларов. ИИ может добавить эквивалент от $2,6 трлн до $4,4 трлн ежегодно в пределах проанализированных 63 сценариев его применения. Для сравнения, весь ВВП Великобритании в 2021 году составил $3,1 трлн. Это увеличило бы влияние всего ИИ на 15–40%. Оценка увеличится примерно вдвое, если учесть влияние интеграции генеративного ИИ в программное обеспечение, используемое для других задач.
Примерно 75% ценности от использования ИИ сконцентрированы только на четырех направлениях: операциях с клиентами, маркетинге и продажах, разработке программного обеспечения, R&D. Компания проанализировала 63 сценария применения технологии в пределах 16 функций бизнеса, где ИИ может решать конкретные бизнес-задачи путем достижения одного или нескольких ощутимых результатов. К примеру, генеративный ИИ может поддерживать взаимодействие с клиентами, генерировать креативный контент для маркетинга и продаж, создавать компьютерный код на основе языковых моделей.
Генеративный ИИ существенно повлияет на все отрасли. Больше всего действие ИИ могут ощутить банковское дело, высокие технологии и фармацевтическая промышленность. В банковской индустрии влияние технологии может достичь суммы, равной дополнительным $200–340 млрд ежегодно. В розничной торговле и производстве товаров широкого потребления потенциальное влияние ИИ значительно и составляет $400–660 млрд в год.
Существующий генеративный ИИ и другие технологии могут автоматизировать рабочие процессы, которые в настоящее время отнимают 60–70% рабочего времени. Ускорение технической автоматизации в значительной степени связано с увеличением способности ИИ понимать естественный язык, необходимый для рабочих процессов, занимающих 25% времени. Генеративный ИИ имеет большее влияние на умственный труд, профессии с более высокой оплатой труда и требованиями к образованию.
Темпы трансформации работы, вероятно, ускорятся из-за роста потенциала технической автоматизации. В зависимости от сценария, к 2030–2060 годам половина современных рабочих процессов может быть автоматизирована.
Генеративный ИИ может существенно повысить производительность труда. Но нужны инвестиции, чтобы поддержать работников при переходе к новым рабочим процессам или смене профессий.
Благодаря генеративному ИИ к 2040 г. производительность может возрастать на 0,1–0,6% ежегодно, в зависимости от темпов освоения технологий и перераспределения рабочего времени на другие сферы деятельности. Комбинация генеративного ИИ с другими технологиями автоматизации труда может ежегодно прибавлять к росту производительности от 0,2% до 3,3%. Однако работники будут нуждаться в поддержке в получении новых навыков, а некоторые из них сменят профессию.
Эра генеративного ИИ только начинается. Ощутимо, технологией увлекаются, о чем свидетельствуют новые проекты. Однако полная реализация преимуществ ИИ потребует времени, а пока лидеры бизнеса и общества сталкиваются со значительными вызовами. Среди них – урегулирование связанных с ИИ рисков, определение необходимых умений, способностей работников и переосмысление основных бизнес-процессов.
Author: admin
Related Posts
Искусственный интеллект в финансовых услугах: потенциал, вызовы и взгляд в будущее
Усиление кибербезопасности: ключевые положения Закона о национальной обороне США на 2025 год
