麦肯锡发布了他们的生成式AI报告

生成式AI（Generative AI）是一项引人注目的技术，其发展趋势正不断推动着人工智能的进步。随着时间的推移，我们可以预见到以下几个方面的发展。

  首先，生成式AI将继续向更加复杂和逼真的生成任务迈进。以自然语言处理为例，生成式模型已经能够以流畅的语言生成文章、对话或故事，并能够根据给定的提示进行创意性的输出。未来，这些模型将进一步提高，生成更加精细、多样和具有深度的内容，甚至可能在创作艺术和娱乐领域中展现出令人惊叹的创造力。

  其次，生成式AI将朝着更广泛的应用领域扩展。目前，生成式AI主要应用于自然语言处理和图像处理领域，但随着技术的进一步发展，其应用范围将逐渐扩大。比如，在音乐、设计和虚拟现实等领域，生成式模型将能够产生个性化的音乐作品、创造独特的艺术品或构建逼真的虚拟世界。

  此外，生成式AI还将更加注重个性化和可解释性。目前的生成式模型在输出结果时缺乏一定的控制能力，有时难以满足用户的具体需求。未来，我们将看到更多的研究致力于提高生成模型的可控性，使其能够产生个性化的输出，并允许用户对生成过程进行干预。此外，模型的可解释性也将是一个重要的发展方向，以确保生成结果的合理性和透明度。

  最后，生成式AI还将与其他技术相结合，形成更强大的综合系统。生成式AI可以与强化学习、迁移学习等技术相结合，从而在更复杂的任务中展现出更强大的能力和智能。此外，生成式AI还可以与传统的规则引擎、知识图谱等结合，以增强模型的知识表示和推理能力。

  总之，生成式AI的发展趋势将不断拓展其应用领域、提高生成质量和可控性，并与其他技术形成协同效应，为人工智能带来更多创新和突破。

以下是每个人都必须知道的10个关键要点：

2. 功能的价值潜力

4个商业功能占AI总年度价值的约75%：

• 客户运营

• 市场营销和销售

• 软件工程

• 研究和开发

3. 关键用例

银行业→遗留代码转换

零售业→消费者研究

制药业→研究和药物发现

例子： 华盛顿大学最近使用了机器学习进行蛋白质设计。 这使他们能够根据特定的生物反应定制蛋白质复合物。

4. 达到人类水平的表现

预计AI将匹配人类的中位数表现，并早于预期达到人类表现的前25%。

麦肯锡对AI自然语言理解的估计：

2017年的估计：2027年

2023年的分析：2023年

时间线在缩短。

5. 自动化正在增加

通过整合现有技术，可以自动化的总小时数的百分比已经从50%增加到60-70%。

由于生成式AI的自然语言能力的加速，技术潜力曲线很陡峭。

6.  自动化采用已经加速了十年

麦肯锡为工作活动的自动化程度达到50%的时间点建模了：

2016年估计的中点是2053年

2023年估计的中点是2045年

这是近十年的加速。

7. 生成式AI可能对知识工作产生最大的影响

8.自动化对受教育程度较高的工人影响最大

9.取代大学学位

10. 推动更高的生产力增长