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麦肯锡报告 | 2023年人工智能发展概况：生成式AI的爆发之年，科技公司将会受到重大的影响

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2023年8月，麦肯锡发布了题为《2023年人工智能发展概况：生成式AI的爆发之年》（The state of AI in 2023: generative AI’s breakout year）的报告。该报告深入分析了生成式AI在全球范围内各地区及行业中的使用情况，同时也展现了生成式AI的广泛使用将会对各行业发展及劳动力角色转变产生深远的影响。

摘译 | 许艺凡/赛博研究院实习研究员
来源 | 麦肯锡
麦肯锡报告 | 2023年人工智能发展概况：生成式AI的爆发之年，科技公司将会受到重大的影响
麦肯锡此次关于AI现状的最新年度全球调查证实了生成式AI（gen AI）工具的爆炸式增长。在许多AI工具问世不到一年的时间里，三分之一的调查对象表示，他们的组织正在至少一项业务职能的履行中定期使用生成式AI技术。
近年来，AI已从技术员工之间所谈论的话题上升为公司领导者关注的焦点：近四分之一的受访C-suite高管表示，他们个人正在使用生成式AI工具开展工作，超过四分之一的使用AI公司的受访者表示，生成式AI工具已列入其董事会的议程。此外，40%的受访者表示，随着生成式AI的发展，他们的组织将增加对AI的整体投资。调查结果表明，管理生成式AI相关风险的工作仍处于初期阶段，只有不到一半的受访者表示他们的组织正在降低他们认为最相关的风险，即生成式AI的不准确性。
已经开始大力发展AI能力的组织率先探索了生成式AI的潜力，而那些从更传统的AI中看到最大价值的组织——我们称之为“AI高绩效组织”——在对生成式AI工具的使用方面已经超越了其他组织。
生成式AI预计将对业务产生重大影响，受访者预测其员工队伍将发生重大变化。他们预计某些领域会开始进行裁员，并进行大规模的技能再培训，以应对不断变化的人才需求。然而，虽然生成式AI的使用可能会刺激其他AI工具的应用，但我们发现企业对这些技术的使用数量并没有显著增加。自2022年以来，使用AI工具的企业比例保持稳定，并且仍然集中在少数业务职能部门。

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报告首先指出，虽然AI的全面应用为时尚早，但生成式AI已经得到了广泛的使用。2023年4月中旬的实地调查结果表明，尽管生成式AI技术刚刚公开，但使用这些工具进行实验的现象已经比较普遍，受访者预测这些全新的技术将改变他们所在的行业。麦肯锡的调查显示，在众多行业中，科技公司将会受到最重大的影响，此外，银行业、制药和医疗产品行业、教育行业等以知识为基础的行业也可能会受到重大影响。
生成式AI已经引起了企业界人士的兴趣，不同地区、不同行业和不同资历的个人都在工作和工作之外使用生成式AI技术。在所有受访者中，79%的人表示他们至少在工作中或工作之外接触过生成式AI，22%的人表示他们在自己的工作中经常使用这种技术。虽然不同资历的受访者所报告的使用情况大同小异，但在技术行业和北美地区工作的受访者使用生成式AI技术的频率最高。
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生成式AI在许多组织中也得到了普遍的应用。不少受访者表示，其所在的组织正在使用生成式AI工具，并将对生成式AI技术的应用视为组织发展的重要环节。本报告显示，市场营销与销售、产品与服务研发、客户关怀和后勤支持等业务职能部门使用生成式AI的频率较高。这表明，组织正在积极寻求生成式AI工具能够提供最大价值的领域。
然而，报告指出，尽管生成式AI的发展如此迅速，但许多组织与机构并未针对生成式AI的潜藏风险采取应对措施，调查显示，只有21%的受访者表示其所在的组织与机构已经制定了旨在规范员工使用生成式AI的政策，32%的受访者表示其所在的组织与机构正致力于降低生成式AI的不准确性。与此同时，报告也指出许多公司对生成式AI的看法过于狭隘，它们还需关注社会、人道主义、可持续性风险等一系列问题并采取应对措施。富有建设性的公司则已经构建了结构化流程来识别和应对相关风险、检测生成式AI应用可能存在的问题，同时开始与业界人士通力合作。

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其次，报告指出，“AI高绩效组织”已经率先使用生成式AI并取得了领先地位。
调查结果显示，AI高绩效组织，即在2022年至少20%的息税前利润来自AI应用的组织，正在大力推行AI，包括生成式AI和更为传统的AI能力。这些组织在诸多业务职能中使用生成式AI，尤其是在产品、服务开发、风险和供应链管理等方面。
与其他组织相比，AI高绩效组织更有可能在产品和服务开发、风险建模、人力资源等方面使用AI；同时，AI高绩效组织在使用生成式AI时会更少地以降低成本为导向，受访者表示，此类组织使用生成式AI的首要目标在于创造“新的业务或收入来源是其他公司的两倍”的可能性，并且这些组织也最有可能通过生成式AI的新功能实现产品价值的提升；此外，AI高绩效组织对AI能力的使用也更为广泛，例如，除了生成式AI和相关的自然语言能力，AI高绩效组织至少在一个产品或业务智能中嵌入了知识图谱。
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尽管AI高绩效组织也要面临从AI中获取价值带来的挑战（最常提及的挑战是模型和工具），但调查结果表明，他们所面临的挑战恰恰反映出他们在AI领域中相较于其他仍处于AI使用的基础阶段的组织具备更高的成熟度。
然而，AI高绩效组织在AI使用方面并未掌握最佳实践。以机器学习运营（MLOps）方法为例，仅有35%的受访者称，其所在的AI高绩效组织会在条件允许的情况下组装现有组件而不是重新发明，但这一比例也高于来自其他组织的受访者（19%）。

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报告指出，与人工智能相关的人才需求发生变化，预计人工智能将对劳动力产生巨大的影响。
最新的招聘AI相关软件工程师的公司比例相较于之前的调查数据（39%）降低很多（28%），而随着AI使用的增长，与提示工程相关的职位不断涌现，7%的受访者还表示，其所在公司在过去的一年中招聘了从事这一岗位的人员。
自去年以来，AI相关职位的招聘仍然是一种挑战。与之前的调查相较，表示“AI数据科学家、数据工程师和数据可视化专家等职位招聘存在困难”的受访者比例较小，但有受访者表示，招聘机器学习工程师和AI产品负责人仍像去年一样具有挑战性。
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受访者预计，在未来的三年时间里，AI的使用将重塑许多劳动力角色，更多的员工会受到再培训而不是遭到解雇。近四成的受访者预测，会有超过20%的使用AI的公司员工接受再培训。同时，大多数受访者认为，服务运营会成为唯一一个会遭到裁员的岗位。
与传统AI相较，生成式AI仍需要拥有高水平技能的人员来构建大语言模型和训练生成模型，而用户几乎可以是任何人，这些人无需取得数据科学学位或具备机器学习专业知识就可以胜任工作，这就好比从大型机（由专业人士操作的大型机器）向私人电脑进行转变。因此，这是关于人们如何将技术作为工具使用的一次变革。
调查显示，在大多数情况下，公司视AI为辅助人类活动的工具，而非必然会取代人类。
迄今为止，那些积极使用生成式AI的公司重点关注实用领域，旨在提高业绩或增强生产力。例如，使用生成式AI促使传统代码现代化或提高科研效率。本研究仍然只是在对这些能力进行初步的探索，但亦可以预见，在未来对这些能力的应用会加快脚步。

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报告最后指出，虽然人工智能的发展得到广泛的关注，但是人工智能的应用及影响却保持稳定。
尽管生成式AI工具的应用正在快速扩散，但调查结果显示，这些新型工具并未促使组织整体性使用AI技术。只有不到三分之一的受访者表示，其所在组织会在多项业务职能中使用AI，这表明AI使用的范围依然是有限的。受访者还表示，最常使用AI的业务职能是产品服务开发和服务运营，这与先前的调查结果相一致。
此外，只有23%的受访者表示，其所在组织去年至少有5%的息税前利润归因于AI的使用，与先前的调查结果基本一致，这表明对组织而言，在获取AI价值方面仍有提高的空间。
麦肯锡研究团队人士表示，这项调查在提醒人们，在更为广泛的AI领域中，仍有许多价值等待人们去发掘。实际上，相关研究表明，非生成式AI的价值潜能甚至超越了生成式AI，在提高预测准确性、物流网络质量优化等方面，AI高绩效组织都可以获取不菲的价值。
麦肯锡报告 | 2023年人工智能发展概况：生成式AI的爆发之年，科技公司将会受到重大的影响
尽管AI整体使用率保持在55%的水平，仍有超过三分之二的受访者表示其所在组织计划增加对AI的投资，不少AI高绩效组织正在建设AI基础和AI能力，使其能够产出价值。生成式AI能否为未来AI更高的普及率打开一扇门？这将是本研究团队后续会给予更多关注的问题。
CYBER RESEARCH INSTITUTE
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