báo cáo AI của McKinsey được công bố, AI tạo ra đã đạt được tiến bộ nhanh chóng và lợi ích kinh tế to lớn, và tương lai không thể bị đánh giá thấp.
Báo cáo bom tấn McKinsey được phát hành!
Kết luận cốt lõi là một câu: AI sẽ đạt đến trình độ của con người sớm hơn suy nghĩ và dự đoán trung bình là trước năm 2030.
Bạn biết đấy, so với dự đoán của mọi người vào năm 2017, báo cáo mới nhấn mạnh sự lạc quan.
Hình trên là kết quả cuối cùng của báo cáo, mà chúng ta sẽ nói về từng cái một sau.
Báo cáo Roundup
Ngay từ đầu, báo cáo bắt đầu với một bản tóm tắt hoàn hảo về mức độ công nghệ đã ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta ngày nay.
Nói tóm lại, AI từ lâu đã thâm nhập vào tất cả các khía cạnh của cuộc sống của chúng ta.
Khi DeepMind ra mắt AlphaGo vào năm 2016 và đánh bại nhà vô địch thế giới Lee Sedol, AI đã từng bước vào tầm nhìn của chúng ta một cách áp đảo, nhưng vì nó chỉ giới hạn trong trò chơi cờ vây, nó dần dần biến mất ngay khi ánh đèn sân khấu qua đi.
Nhưng năm nay thì khác.
Chưa kể ChatGPT đã vượt qua bầu trời về mặt người dùng, chỉ những sản phẩm AI như Copilot, Stable Diffusion..., đã càn quét cuộc sống của chúng ta như một cơn bão.
Điều khác biệt lần này là những công cụ AI này có sẵn cho tất cả mọi người. Mọi người đều có thể tạo bằng ChatGPT, sử dụng Midjourney để tạo đồ họa và sử dụng Copilot để thực hiện PPT.
ChatGPT được trang bị GPT-4, mọi hiệu suất đều cất cánh trực tiếp từ GPT-3.5. Sau đó là Claude của Anthropic, có thể xử lý 100.000 mã thông báo mỗi phút (khoảng độ dài của một cuốn tiểu thuyết), và thế hệ của Claude vào tháng Ba năm nay gần bằng một phần mười hiệu suất hiện tại.
Báo cáo tập trung vào tốc độ phát triển của AI, tăng chỉ trong vài tháng.
Trong báo cáo này, Generative AI được định nghĩa là một ứng dụng được xây dựng với mô hình cơ sở. Mô hình cơ sở có một số lượng lớn các tính năng mới về hình ảnh, video, âm thanh, mã, v.v. và hiệu suất của các chức năng ban đầu cũng đã được cải thiện rất nhiều.
Theo báo cáo, sự hiểu biết của chúng ta về tầm quan trọng của các khả năng của AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.
Đó là lý do tại sao McKinsey đã thực hiện một báo cáo để hiểu rõ hơn về tương lai của AI tạo ra.
Tác động kinh tế và xã hội
Các công ty đang thử nghiệm AI tạo ra để nhanh chóng điều chỉnh quy trình làm việc của họ với các công nghệ mới.
Báo cáo chỉ ra rằng cần phải có sự hiểu biết thấu đáo về những gì AI tạo ra sẽ mang lại cho sự phát triển kinh tế và xã hội tổng thể của chúng ta.
Trong biểu đồ dưới đây, báo cáo sử dụng hai quan điểm bổ sung để xác định vị trí và giá trị hiện đang được mang lại cho các khả năng của AI tạo ra.
Ống kính 1 trong hình trên là một bản quét lớn của các doanh nghiệp có thể sử dụng AI tạo ra. Đây được gọi là "trường hợp sử dụng".
Giả sử một trường hợp sử dụng trong tiếp thị là: Generative AI được áp dụng để tạo nội dung như email được cá nhân hóa, đo lường kết quả như giảm chi phí tạo nội dung đó và tăng doanh thu bằng cách tăng hiệu quả của nội dung chất lượng cao trên quy mô lớn.
Kết quả là, báo cáo xác định tổng cộng 63 trường hợp sử dụng AI tạo ra bao gồm 16 chức năng kinh doanh có thể mang lại lợi ích kinh tế từ 2,6 nghìn tỷ đến 4,4 nghìn tỷ đô la hàng năm nếu được áp dụng trong các ngành.
Nhìn vào rất nhiều.
Đó là mức tăng 15 đến 40 phần trăm từ giá trị kinh tế ước tính hiện tại là 11 nghìn tỷ đô la lên 17,7 nghìn tỷ đô la. Thứ hai là dự báo của McKinsey cho năm 2017.
Ống kính 2 bổ sung cho Lens 1, với báo cáo phân tích tác động tiềm năng của AI tạo ra đối với khoảng 850 nghề nghiệp.
Các chuyên gia đã mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau để ước tính khi nào AI tạo ra sẽ có thể thực hiện từng công việc trong số hơn 2.100 công việc tạo nên nền kinh tế toàn cầu - có thể bao gồm các nhiệm vụ như giao tiếp với người khác về kế hoạch hoặc hoạt động hoạt động.
Bằng cách này, chúng ta có thể ước tính AI sẽ ảnh hưởng đến năng suất lao động như thế nào đối với tất cả các công việc hiện đang được thực hiện bởi tất cả lực lượng lao động toàn cầu, với các khả năng hiện có.
Một số tác động này trùng lặp với việc giảm chi phí được đề cập trong Ống kính 1 và do đó báo cáo giả định rằng việc giảm chi phí là kết quả của việc tăng năng suất lao động.
Không bao gồm sự chồng chéo này, tổng kinh tế của AI tạo ra lên tới 6,1 nghìn tỷ đô la đến 7,9 nghìn tỷ đô la mỗi năm, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Tiềm năng tương lai
Trong khi lợi ích kinh tế đã là đáng kể, báo cáo cho biết chúng vượt xa con số đó.
Hãy nói về tiềm năng.
AI tạo ra có thể có tác động đến các chức năng của hầu hết các doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu chúng ta đo lường tác động kỹ thuật theo tỷ lệ phần trăm chi phí của hàm, một vài chức năng nổi bật, như thể hiện trong biểu đồ bên dưới.
McKinsey đã phân tích 16 chức năng kinh doanh và thấy rằng chỉ có bốn chức năng - hoạt động của khách hàng, tiếp thị và bán hàng, kỹ thuật phần mềm, nghiên cứu và phát triển - chiếm khoảng 75% tổng giá trị hàng năm của các trường hợp sử dụng AI tạo ra.
Nói một cách đơn giản, từ góc độ kỹ thuật của chính công việc, không phải tất cả các doanh nghiệp đều được hưởng lợi từ AI ở một mức độ lớn.
Báo cáo lưu ý rằng giá trị tiềm năng của AI tạo ra thấp hơn nhiều trong một số lĩnh vực công việc, bao gồm sản xuất và chuỗi cung ứng, khi đánh giá các trường hợp sử dụng khác nhau cho AI.
Lý do chính là do bản chất của chính AI tạo ra.
Ngoài giá trị tiềm năng mà AI tạo ra có thể mang lại trong các trường hợp sử dụng cụ thể, AI tạo ra cũng có thể mang lại giá trị cho toàn bộ công ty bằng cách cách mạng hóa các hệ thống quản lý tri thức trong doanh nghiệp.
Chúng ta đều biết rằng AI tạo ra có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ và có thể giúp nhân viên dễ dàng truy vấn và truy xuất kiến thức nội bộ được lưu trữ bởi công ty.
Rõ ràng, điều này giúp tăng cường khả năng của nhóm để nhanh chóng truy cập thông tin liên quan, cho phép họ nhanh chóng đưa ra quyết định sáng suốt hơn và phát triển các chiến lược hiệu quả.
Trước sự ra đời của AI tạo ra, công việc tương tự có thể khiến người lao động mất cả ngày để làm và AI tạo ra phải tạo ra lợi ích to lớn sau khi thực hiện các nhiệm vụ này.
Ngoài ra, AI tạo ra có thể tăng giá trị bằng cách làm việc với người lao động, tăng năng suất và nâng cao khả năng thực hiện công việc của họ.
Tôi không nói DNA của ai đã di chuyển, thậm chí bài viết này được tạo ra bởi biên tập viên với AI (không).
Trong số 63 trường hợp sử dụng được phân tích trong báo cáo, AI tạo ra tiềm năng tạo ra tổng giá trị từ 2,6 nghìn tỷ đô la đến 4,4 nghìn tỷ đô la trong các ngành.
Tất nhiên, tác động chính xác phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như sự kết hợp của các chức năng khác nhau, tầm quan trọng của từng chức năng và quan trọng hơn - quy mô doanh thu của chính ngành, như thể hiện trong hình dưới đây.
Ví dụ, AI tạo ra có thể mang lại giá trị bổ sung khoảng 310 tỷ đô la cho ngành bán lẻ, bao gồm cả các đại lý xe hơi, bằng cách cải thiện các khả năng như tiếp thị và hoạt động của khách hàng.
Ngược lại, phần lớn giá trị tiềm năng trong công nghệ cao đến từ khả năng của AI tạo ra để cải thiện tốc độ và hiệu quả phát triển phần mềm, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Báo cáo ước tính rằng con số này sẽ ngày càng trở nên ngoạn mục trong tương lai - khi khả năng của AI tiến bộ nhảy vọt.
Kể từ năm 2017, Viện Toàn cầu McKinsey đã phân tích tác động của tự động hóa đối với các hoạt động công việc khác nhau và họ cũng đã mô hình hóa các kịch bản khác nhau để áp dụng công nghệ.
Vào thời điểm đó, họ ước tính rằng công nhân đã dành ít nhất một nửa thời gian để thích nghi và tự động hóa các công nghệ hiện có, cái mà chúng ta gọi là tiềm năng tự động hóa của công nghệ.
Các chuyên gia cũng mô phỏng một loạt các kịch bản có thể xảy ra để xác định tỷ lệ áp dụng các công nghệ này và tác động của chúng đối với các hoạt động công việc trong nền kinh tế toàn cầu.
Đầu tiên, việc áp dụng công nghệ quy mô lớn sẽ không xảy ra trong một sớm một chiều. Phải mất thời gian để công nghệ trong phòng thí nghiệm chuyển thành tự động hóa các hoạt động công việc cụ thể.
Đồng thời, nếu chi phí tự động hóa cao hơn chi phí nhân công, rõ ràng là không khả thi.
Cuối cùng, ngay cả khi có, sẽ mất thời gian để triển khai nó trên quy mô lớn hơn.
Đó là những gì báo cáo tập trung vào. AI tạo ra tiềm năng bao nhiêu cho tự động hóa trong sản xuất và cuộc sống, và hiệu quả công việc có thể được cải thiện bao nhiêu.
Báo cáo dự đoán rằng, dựa trên hiệu suất hiện tại của AI tạo ra, khả năng của nó trong tất cả các khía cạnh sẽ đạt được hiệu suất của con người nhanh hơn so với ước tính trước đây, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Viện trước đây cho rằng năm 2027 là năm sớm nhất mà công nghệ có thể đạt đến trình độ trung cấp về sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên của con người, nhưng trong báo cáo mới nhất, lần này đã được đưa ra đến năm 2023.
Về mặt lý thuyết, bằng cách tích hợp các công nghệ hiện có, tổng tỷ lệ tự động hóa ở giai đoạn này đã tăng từ khoảng 50% lên 60-70%.
Hơn nữa, do sự phát triển nhanh chóng của khả năng ngôn ngữ tự nhiên AI tạo ra, đường cong tiềm năng phát triển công nghệ khá dốc.
Biểu đồ dưới đây cho thấy dự báo năm 2017 và dự báo mới nhất, và từ đường cong chúng ta có thể dễ dàng thấy từ "lạc quan" được viết như thế nào.
Dự báo mới nhất
Dự báo năm 2017
Biểu đồ dưới đây cho thấy mức độ thay đổi của các hoạt động mà người lao động thực hiện hàng ngày trong báo cáo, với dự báo mới nhất ở trên cùng và dự báo cho năm 2017 bên dưới.
Dự báo mới nhất
Dự báo năm 2017
Các chuyên gia dự đoán rằng AI tạo ra có khả năng có tác động lớn nhất đến công việc tri thức, đặc biệt là các hoạt động liên quan đến việc ra quyết định và hợp tác, trước đây có tiềm năng tự động hóa thấp nhất, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Báo cáo ước tính rằng tiềm năng tự động hóa chuyên môn đã tăng 34 điểm phần trăm, trong khi tiềm năng tự động hóa quản lý và phát triển tài năng tăng từ 16% năm 2017 lên 49% vào năm 2023.
Ngoài ra, AI tạo ra cũng có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và sử dụng nó cho nhiều hoạt động và nhiệm vụ khác nhau, điều này đi một chặng đường dài hướng tới việc giải thích tại sao tự động hóa có rất nhiều tiềm năng.
Trong lĩnh vực kinh tế, khoảng 40 phần trăm các hoạt động tham gia của người lao động cần phải đạt được ít nhất mức độ hiểu biết trung bình của con người về ngôn ngữ tự nhiên.
Do đó, nhiều hoạt động công việc liên quan đến giao tiếp, giám sát, ghi âm và tương tác của con người có tiềm năng được tự động hóa thông qua AI tạo ra, đẩy nhanh quá trình chuyển đổi công việc trong các ngành nghề như giáo dục và công nghệ, nơi tiềm năng tự động hóa trước đây dự kiến sẽ xuất hiện sau này, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Ngoài những điều trên, báo cáo của McKinsey cũng phân tích từ các khía cạnh khác.
Do hạn chế về không gian, tôi sẽ không liệt kê tất cả.
**Đi đâu từ đây? **
Phân tích trên có thể nói tập trung vào diện mạo tổng thể của ngành.
Để phản ánh nền tảng của báo cáo, phần cuối cùng là tác động của AI tạo ra đối với các cá nhân và cách mỗi chúng ta nên đối mặt với nó.
Khi các công nghệ mới phát triển, các bên liên quan phải hành động để chuẩn bị cho các cơ hội và rủi ro, báo cáo cho biết.
Mối quan tâm chính cũng là một lời sáo rỗng, chẳng hạn như vấn đề ảo giác, vấn đề bản quyền trí tuệ của dữ liệu được sử dụng trong đào tạo, v.v.
Báo cáo dự đoán rằng ít nhất một phần tư đến một phần ba việc làm sẽ thay đổi trong thập kỷ tới theo dự báo trung bình. Đối với các vai trò khác nhau ở những người khác nhau, chúng ta phải đáp ứng rất khác nhau.
Đối với các công ty và lãnh đạo doanh nghiệp, làm thế nào họ có thể khai thác giá trị tiềm năng của AI tạo ra trong khi quản lý rủi ro mà nó gây ra.
AI và các công nghệ AI khác sẽ thay đổi nghề nghiệp và bộ kỹ năng cần thiết của lực lượng lao động của công ty như thế nào trong những năm tới? Làm thế nào các công ty sẽ thực hiện những thay đổi này trong các chương trình tuyển dụng, chương trình hạn chế và các khía cạnh khác của nhân sự?
Các công ty có thể đóng một vai trò trong việc đảm bảo rằng công nghệ không được sử dụng theo những cách tiêu cực có thể gây hại cho xã hội không?
Làm thế nào các công ty có thể chia sẻ kinh nghiệm của họ trong việc thúc đẩy việc sử dụng AI tạo ra trong và giữa các ngành công nghiệp với chính phủ và xã hội một cách minh bạch?
Đây là những câu hỏi mà các nhà quản lý cần khám phá.
AI tạo ra có ý nghĩa gì đối với việc lập kế hoạch lực lượng lao động trong tương lai cho những người ra quyết định trong chính phủ?
Làm thế nào người lao động có thể được cung cấp hỗ trợ chính sách cần thiết khi hoạt động của họ thay đổi theo thời gian?
Các chính sách mới có thể được xây dựng hoặc các chính sách hiện tại được sửa đổi để làm cho AI có giá trị xã hội hơn không?
Cuối cùng, với tư cách là mọi công nhân, người tiêu dùng và người dân, chúng ta nên chú ý đến sự phát triển của các công nghệ mới như thế nào? Chúng tôi lấy thông tin đúng và công bằng ở đâu?
Làm thế nào các cá nhân có thể cân bằng sự tiện lợi và tác động của AI tạo ra?
Làm thế nào để chúng ta, với tư cách cá nhân, bày tỏ nhu cầu của mình trong quá trình ra quyết định?
Nhiều vấn đề cần chúng tôi xem xét kỹ lưỡng.
Nói tóm lại, báo cáo này cung cấp một cái nhìn toàn diện về tác động đáng kể của sự bùng nổ AI tạo ra đối với xã hội của chúng ta, đặc biệt là đối với nền kinh tế.
Tài nguyên:
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
McKinsey phát hành các báo cáo AI dự đoán mức độ con người vào năm 2030
Nguồn: Shin Zhiyuan
Báo cáo bom tấn McKinsey được phát hành!
Kết luận cốt lõi là một câu: AI sẽ đạt đến trình độ của con người sớm hơn suy nghĩ và dự đoán trung bình là trước năm 2030.
Bạn biết đấy, so với dự đoán của mọi người vào năm 2017, báo cáo mới nhấn mạnh sự lạc quan.
Báo cáo Roundup
Ngay từ đầu, báo cáo bắt đầu với một bản tóm tắt hoàn hảo về mức độ công nghệ đã ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta ngày nay.
Nói tóm lại, AI từ lâu đã thâm nhập vào tất cả các khía cạnh của cuộc sống của chúng ta.
Khi DeepMind ra mắt AlphaGo vào năm 2016 và đánh bại nhà vô địch thế giới Lee Sedol, AI đã từng bước vào tầm nhìn của chúng ta một cách áp đảo, nhưng vì nó chỉ giới hạn trong trò chơi cờ vây, nó dần dần biến mất ngay khi ánh đèn sân khấu qua đi.
Nhưng năm nay thì khác.
Chưa kể ChatGPT đã vượt qua bầu trời về mặt người dùng, chỉ những sản phẩm AI như Copilot, Stable Diffusion..., đã càn quét cuộc sống của chúng ta như một cơn bão.
Điều khác biệt lần này là những công cụ AI này có sẵn cho tất cả mọi người. Mọi người đều có thể tạo bằng ChatGPT, sử dụng Midjourney để tạo đồ họa và sử dụng Copilot để thực hiện PPT.
ChatGPT được trang bị GPT-4, mọi hiệu suất đều cất cánh trực tiếp từ GPT-3.5. Sau đó là Claude của Anthropic, có thể xử lý 100.000 mã thông báo mỗi phút (khoảng độ dài của một cuốn tiểu thuyết), và thế hệ của Claude vào tháng Ba năm nay gần bằng một phần mười hiệu suất hiện tại.
Báo cáo tập trung vào tốc độ phát triển của AI, tăng chỉ trong vài tháng.
Trong báo cáo này, Generative AI được định nghĩa là một ứng dụng được xây dựng với mô hình cơ sở. Mô hình cơ sở có một số lượng lớn các tính năng mới về hình ảnh, video, âm thanh, mã, v.v. và hiệu suất của các chức năng ban đầu cũng đã được cải thiện rất nhiều.
Theo báo cáo, sự hiểu biết của chúng ta về tầm quan trọng của các khả năng của AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.
Đó là lý do tại sao McKinsey đã thực hiện một báo cáo để hiểu rõ hơn về tương lai của AI tạo ra.
Tác động kinh tế và xã hội
Các công ty đang thử nghiệm AI tạo ra để nhanh chóng điều chỉnh quy trình làm việc của họ với các công nghệ mới.
Báo cáo chỉ ra rằng cần phải có sự hiểu biết thấu đáo về những gì AI tạo ra sẽ mang lại cho sự phát triển kinh tế và xã hội tổng thể của chúng ta.
Trong biểu đồ dưới đây, báo cáo sử dụng hai quan điểm bổ sung để xác định vị trí và giá trị hiện đang được mang lại cho các khả năng của AI tạo ra.
Giả sử một trường hợp sử dụng trong tiếp thị là: Generative AI được áp dụng để tạo nội dung như email được cá nhân hóa, đo lường kết quả như giảm chi phí tạo nội dung đó và tăng doanh thu bằng cách tăng hiệu quả của nội dung chất lượng cao trên quy mô lớn.
Kết quả là, báo cáo xác định tổng cộng 63 trường hợp sử dụng AI tạo ra bao gồm 16 chức năng kinh doanh có thể mang lại lợi ích kinh tế từ 2,6 nghìn tỷ đến 4,4 nghìn tỷ đô la hàng năm nếu được áp dụng trong các ngành.
Nhìn vào rất nhiều.
Đó là mức tăng 15 đến 40 phần trăm từ giá trị kinh tế ước tính hiện tại là 11 nghìn tỷ đô la lên 17,7 nghìn tỷ đô la. Thứ hai là dự báo của McKinsey cho năm 2017.
Ống kính 2 bổ sung cho Lens 1, với báo cáo phân tích tác động tiềm năng của AI tạo ra đối với khoảng 850 nghề nghiệp.
Các chuyên gia đã mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau để ước tính khi nào AI tạo ra sẽ có thể thực hiện từng công việc trong số hơn 2.100 công việc tạo nên nền kinh tế toàn cầu - có thể bao gồm các nhiệm vụ như giao tiếp với người khác về kế hoạch hoặc hoạt động hoạt động.
Bằng cách này, chúng ta có thể ước tính AI sẽ ảnh hưởng đến năng suất lao động như thế nào đối với tất cả các công việc hiện đang được thực hiện bởi tất cả lực lượng lao động toàn cầu, với các khả năng hiện có.
Một số tác động này trùng lặp với việc giảm chi phí được đề cập trong Ống kính 1 và do đó báo cáo giả định rằng việc giảm chi phí là kết quả của việc tăng năng suất lao động.
Không bao gồm sự chồng chéo này, tổng kinh tế của AI tạo ra lên tới 6,1 nghìn tỷ đô la đến 7,9 nghìn tỷ đô la mỗi năm, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Tiềm năng tương lai
Trong khi lợi ích kinh tế đã là đáng kể, báo cáo cho biết chúng vượt xa con số đó.
Hãy nói về tiềm năng.
AI tạo ra có thể có tác động đến các chức năng của hầu hết các doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu chúng ta đo lường tác động kỹ thuật theo tỷ lệ phần trăm chi phí của hàm, một vài chức năng nổi bật, như thể hiện trong biểu đồ bên dưới.
McKinsey đã phân tích 16 chức năng kinh doanh và thấy rằng chỉ có bốn chức năng - hoạt động của khách hàng, tiếp thị và bán hàng, kỹ thuật phần mềm, nghiên cứu và phát triển - chiếm khoảng 75% tổng giá trị hàng năm của các trường hợp sử dụng AI tạo ra.
Nói một cách đơn giản, từ góc độ kỹ thuật của chính công việc, không phải tất cả các doanh nghiệp đều được hưởng lợi từ AI ở một mức độ lớn.
Lý do chính là do bản chất của chính AI tạo ra.
Ngoài giá trị tiềm năng mà AI tạo ra có thể mang lại trong các trường hợp sử dụng cụ thể, AI tạo ra cũng có thể mang lại giá trị cho toàn bộ công ty bằng cách cách mạng hóa các hệ thống quản lý tri thức trong doanh nghiệp.
Chúng ta đều biết rằng AI tạo ra có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ và có thể giúp nhân viên dễ dàng truy vấn và truy xuất kiến thức nội bộ được lưu trữ bởi công ty.
Rõ ràng, điều này giúp tăng cường khả năng của nhóm để nhanh chóng truy cập thông tin liên quan, cho phép họ nhanh chóng đưa ra quyết định sáng suốt hơn và phát triển các chiến lược hiệu quả.
Trước sự ra đời của AI tạo ra, công việc tương tự có thể khiến người lao động mất cả ngày để làm và AI tạo ra phải tạo ra lợi ích to lớn sau khi thực hiện các nhiệm vụ này.
Ngoài ra, AI tạo ra có thể tăng giá trị bằng cách làm việc với người lao động, tăng năng suất và nâng cao khả năng thực hiện công việc của họ.
Tôi không nói DNA của ai đã di chuyển, thậm chí bài viết này được tạo ra bởi biên tập viên với AI (không).
Trong số 63 trường hợp sử dụng được phân tích trong báo cáo, AI tạo ra tiềm năng tạo ra tổng giá trị từ 2,6 nghìn tỷ đô la đến 4,4 nghìn tỷ đô la trong các ngành.
Tất nhiên, tác động chính xác phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như sự kết hợp của các chức năng khác nhau, tầm quan trọng của từng chức năng và quan trọng hơn - quy mô doanh thu của chính ngành, như thể hiện trong hình dưới đây.
Ngược lại, phần lớn giá trị tiềm năng trong công nghệ cao đến từ khả năng của AI tạo ra để cải thiện tốc độ và hiệu quả phát triển phần mềm, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Kể từ năm 2017, Viện Toàn cầu McKinsey đã phân tích tác động của tự động hóa đối với các hoạt động công việc khác nhau và họ cũng đã mô hình hóa các kịch bản khác nhau để áp dụng công nghệ.
Vào thời điểm đó, họ ước tính rằng công nhân đã dành ít nhất một nửa thời gian để thích nghi và tự động hóa các công nghệ hiện có, cái mà chúng ta gọi là tiềm năng tự động hóa của công nghệ.
Các chuyên gia cũng mô phỏng một loạt các kịch bản có thể xảy ra để xác định tỷ lệ áp dụng các công nghệ này và tác động của chúng đối với các hoạt động công việc trong nền kinh tế toàn cầu.
Đầu tiên, việc áp dụng công nghệ quy mô lớn sẽ không xảy ra trong một sớm một chiều. Phải mất thời gian để công nghệ trong phòng thí nghiệm chuyển thành tự động hóa các hoạt động công việc cụ thể.
Đồng thời, nếu chi phí tự động hóa cao hơn chi phí nhân công, rõ ràng là không khả thi.
Cuối cùng, ngay cả khi có, sẽ mất thời gian để triển khai nó trên quy mô lớn hơn.
Đó là những gì báo cáo tập trung vào. AI tạo ra tiềm năng bao nhiêu cho tự động hóa trong sản xuất và cuộc sống, và hiệu quả công việc có thể được cải thiện bao nhiêu.
Báo cáo dự đoán rằng, dựa trên hiệu suất hiện tại của AI tạo ra, khả năng của nó trong tất cả các khía cạnh sẽ đạt được hiệu suất của con người nhanh hơn so với ước tính trước đây, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Viện trước đây cho rằng năm 2027 là năm sớm nhất mà công nghệ có thể đạt đến trình độ trung cấp về sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên của con người, nhưng trong báo cáo mới nhất, lần này đã được đưa ra đến năm 2023.
Hơn nữa, do sự phát triển nhanh chóng của khả năng ngôn ngữ tự nhiên AI tạo ra, đường cong tiềm năng phát triển công nghệ khá dốc.
Biểu đồ dưới đây cho thấy dự báo năm 2017 và dự báo mới nhất, và từ đường cong chúng ta có thể dễ dàng thấy từ "lạc quan" được viết như thế nào.
Biểu đồ dưới đây cho thấy mức độ thay đổi của các hoạt động mà người lao động thực hiện hàng ngày trong báo cáo, với dự báo mới nhất ở trên cùng và dự báo cho năm 2017 bên dưới.
Các chuyên gia dự đoán rằng AI tạo ra có khả năng có tác động lớn nhất đến công việc tri thức, đặc biệt là các hoạt động liên quan đến việc ra quyết định và hợp tác, trước đây có tiềm năng tự động hóa thấp nhất, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Báo cáo ước tính rằng tiềm năng tự động hóa chuyên môn đã tăng 34 điểm phần trăm, trong khi tiềm năng tự động hóa quản lý và phát triển tài năng tăng từ 16% năm 2017 lên 49% vào năm 2023.
Trong lĩnh vực kinh tế, khoảng 40 phần trăm các hoạt động tham gia của người lao động cần phải đạt được ít nhất mức độ hiểu biết trung bình của con người về ngôn ngữ tự nhiên.
Do đó, nhiều hoạt động công việc liên quan đến giao tiếp, giám sát, ghi âm và tương tác của con người có tiềm năng được tự động hóa thông qua AI tạo ra, đẩy nhanh quá trình chuyển đổi công việc trong các ngành nghề như giáo dục và công nghệ, nơi tiềm năng tự động hóa trước đây dự kiến sẽ xuất hiện sau này, như thể hiện trong biểu đồ dưới đây.
Do hạn chế về không gian, tôi sẽ không liệt kê tất cả.
**Đi đâu từ đây? **
Phân tích trên có thể nói tập trung vào diện mạo tổng thể của ngành.
Để phản ánh nền tảng của báo cáo, phần cuối cùng là tác động của AI tạo ra đối với các cá nhân và cách mỗi chúng ta nên đối mặt với nó.
Khi các công nghệ mới phát triển, các bên liên quan phải hành động để chuẩn bị cho các cơ hội và rủi ro, báo cáo cho biết.
Mối quan tâm chính cũng là một lời sáo rỗng, chẳng hạn như vấn đề ảo giác, vấn đề bản quyền trí tuệ của dữ liệu được sử dụng trong đào tạo, v.v.
Báo cáo dự đoán rằng ít nhất một phần tư đến một phần ba việc làm sẽ thay đổi trong thập kỷ tới theo dự báo trung bình. Đối với các vai trò khác nhau ở những người khác nhau, chúng ta phải đáp ứng rất khác nhau.
Đối với các công ty và lãnh đạo doanh nghiệp, làm thế nào họ có thể khai thác giá trị tiềm năng của AI tạo ra trong khi quản lý rủi ro mà nó gây ra.
AI và các công nghệ AI khác sẽ thay đổi nghề nghiệp và bộ kỹ năng cần thiết của lực lượng lao động của công ty như thế nào trong những năm tới? Làm thế nào các công ty sẽ thực hiện những thay đổi này trong các chương trình tuyển dụng, chương trình hạn chế và các khía cạnh khác của nhân sự?
Các công ty có thể đóng một vai trò trong việc đảm bảo rằng công nghệ không được sử dụng theo những cách tiêu cực có thể gây hại cho xã hội không?
Làm thế nào các công ty có thể chia sẻ kinh nghiệm của họ trong việc thúc đẩy việc sử dụng AI tạo ra trong và giữa các ngành công nghiệp với chính phủ và xã hội một cách minh bạch?
Đây là những câu hỏi mà các nhà quản lý cần khám phá.
AI tạo ra có ý nghĩa gì đối với việc lập kế hoạch lực lượng lao động trong tương lai cho những người ra quyết định trong chính phủ?
Làm thế nào người lao động có thể được cung cấp hỗ trợ chính sách cần thiết khi hoạt động của họ thay đổi theo thời gian?
Các chính sách mới có thể được xây dựng hoặc các chính sách hiện tại được sửa đổi để làm cho AI có giá trị xã hội hơn không?
Cuối cùng, với tư cách là mọi công nhân, người tiêu dùng và người dân, chúng ta nên chú ý đến sự phát triển của các công nghệ mới như thế nào? Chúng tôi lấy thông tin đúng và công bằng ở đâu?
Làm thế nào các cá nhân có thể cân bằng sự tiện lợi và tác động của AI tạo ra?
Làm thế nào để chúng ta, với tư cách cá nhân, bày tỏ nhu cầu của mình trong quá trình ra quyết định?
Nhiều vấn đề cần chúng tôi xem xét kỹ lưỡng.
Nói tóm lại, báo cáo này cung cấp một cái nhìn toàn diện về tác động đáng kể của sự bùng nổ AI tạo ra đối với xã hội của chúng ta, đặc biệt là đối với nền kinh tế.
Tài nguyên: