2023年6月14日，麦肯锡发布《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》报告，探讨人工智能（AI）成指数级发展后，未来生成式AI的商业价值及其对劳动力的潜在影响。

报告指出，人工智能已经逐渐渗透到我们的生活中，从智能手机的技术到汽车的自动驾驶功能，再到零售商用来给消费者带来惊喜和愉悦的工具。ChatGPT、GitHub Copilot、Stable Diffusion等生成AI应用程序吸引了世界各地人们的想象力，这要归功于它们广泛的实用性（几乎任何人都可以使用它们进行交流和创造）以及与用户对话的超自然能力。最新的生成式人工智能应用程序可以执行一系列常规任务，例如数据的重组和分类。要把握未来，需要了解促成生成式人工智能兴起的突破，这些突破已经酝酿了数十年。

报告得出的关键结论如下：

1．生成式人工智能对生产力的影响可能为全球经济增加数万亿美元的价值。报告的最新研究估计，在分析的63个用例中，生成式人工智能为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。相比之下，2021年英国的整个GDP为3.1万亿美元。这将使所有人工智能的影响增加15%至40%。如果我们将生成式人工智能嵌入到目前用于这些用例之外的其他任务的软件中的影响包括在内，这一估计将大约翻一番。

2．生成式人工智能用例所能带来的价值约有75%来自四个领域：客户运营、营销和销售、软件工程和研发。在16个业务功能中，报告研究了63个用例，在这些用例中，技术可以以产生一个或多个可衡量结果的方式解决特定的业务挑战。例如，生成型人工智能支持与客户互动的能力，为营销和销售生成创造性内容的能力，以及基于自然语言提示起草计算机代码的能力等。

3．生成式人工智能将对所有行业产生重大影响。银行、高科技和生命科学等行业可能会从生成式人工智能中获得最大的收入。例如，在整个银行业，如果用例得到充分实施，这项技术每年可以带来相当于2000亿至3400亿美元的额外价值。在零售和消费包装商品方面，潜在影响也很大，每年4000亿至6600亿美元。

4．生成式人工智能有可能改变工作的解剖结构，通过自动化工人的一些个人活动来增强他们的能力。当前的生成人工智能和其他技术有可能使工作活动自动化，这些活动占用了员工60%至70%的时间。相比之下，我们之前估计，技术有潜力将员工一半的工作时间自动化。技术自动化潜力的加速很大程度上是由于生成式人工智能理解自然语言的能力增强，而自然语言是占总工作时间25%的工作活动所需的。因此，与其他类型的工作相比，生成式人工智能对与工资和教育要求更高的职业相关的知识工作的影响更大。

5．鉴于技术自动化潜力的增加，劳动力转型的步伐可能会加快。我们更新应用场景（包括技术开发、经济可行性和扩散时间表）后估计，在2030年至2060年期间，今天一半的工作活动可以实现自动化，中点在2045年，或者比我们之前的估计早大约十年。

6．生成式人工智能可以大幅提高整个经济体的劳动生产率，但这需要投资来支持工人转移工作活动或换工作。到2040年，生成式人工智能可以使劳动生产率每年增长0.1%至0.6%，这取决于技术采用率和工人时间在其他活动中的重新部署。将生成人工智能与所有其他技术相结合，工作自动化每年可以为生产力增长增加0.2至3.3个百分点。然而，工人在学习新技能方面需要支持，有些人会转行。如果工人转型和其他风险能够得到管理，生成性人工智能可以为经济增长做出实质性贡献，并支持一个更可持续、更包容的世界。

7．生成式人工智能时代才刚刚开始。人们对这项技术的兴奋是显而易见的，早期的飞行员也很有吸引力。但充分实现这项技术的好处需要时间，商业和社会领袖仍有相当大的挑战需要解决。其中包括管理生成式人工智能固有的风险，确定劳动力需要什么样的新技能和能力，以及重新思考核心业务流程，如再培训和发展新技能。