麦肯锡《生成式人工智能的经济潜力：

下一个生产力前沿》速读

原文地址：www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#key-insights

我们最新的研究估计，在我们分析的 63 个用例中，生成式人工智能每年可以增加相当于 2.6 万亿至 4.4 万亿美元的收入——相比之下，英国 2021 年的 GDP 总额为 3.1 万亿美元。这将使所有人工智能的影响力增加 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考虑在内，这一估计大约会增加一倍。

一、生成式 AI 用例可以提供的价值中大约 75% 分布在四个领域：客户运营、营销和销售、软件工程和研发。

1、 客户运营：改善客户和代理体验 生成式人工智能有可能彻底改变整个客户运营功能，通过数字自助服务改善客户体验和座席生产力，并增强座席技能。

2、 营销和销售：提高个性化、内容创建和销售效率 基于文本的通信和大规模个性化是驱动力。该技术可以根据个人客户的兴趣、偏好和行为创建个性化消息，并执行诸如制作品牌广告初稿、标题、口号、社交媒体帖子和产品描述等任务。

3、 软件工程：作为编码助理加快开发人员的工作 人工智能对软件工程生产力的直接影响可能占当前该功能年度支出的 20% 到 45%。这一价值主要来自于减少某些活动所花费的时间，例如生成初始代码草稿、代码修正和重构、根本原因分析以及生成新的系统设计。

4、 产品研发：减少研究和设计时间，改进模拟和测试 例如，生命科学和化学工业已经开始在研发中使用生成式人工智能基础模型，即生成式设计。基础模型可以生成候选分子，加速新药和新材料的开发进程

二、AI对对不同行业的详细分析

1、 生成式人工智能支持零售和消费品包装的关键价值驱动因素

该技术可将年收入的生产率提高 1.2% 至 2.0%，即额外增加 4000 亿至 6600 亿美元，从而为零售和消费品 (CPG) 行业创造价值。为了简化流程，生成式人工智能可以实现客户服务、营销和销售、库存和供应链管理等关键功能的自动化。

1、1 重塑客户交互模式：消费者越来越多地寻求各种定制服务，从服装和化妆品到精心策划的购物体验、个性化服务和食品，而生成式人工智能可以改善这种体验。

1、2加快关键领域价值创造：零售商可以将现有的人工智能工具与生成式人工智能相结合，以增强聊天机器人的功能，使它们能够更好地模仿人类代理的交互风格，例如，直接响应客户的查询、跟踪或取消订单、提供折扣和追加销售。

1、3颠覆性和创造性的创新：生成式人工智能工具可以通过快速数字化创建新设计来增强新版本产品的开发过程。设计师可以从头开始生成包装设计或在现有设计的基础上生成变体。这项技术正在迅速发展，并且有潜力增加文本到视频的生成。

2、 为什么银行可以实现巨大的价值

生成式人工智能可能会对银行业产生重大影响，通过提高生产率来创造价值占该行业年收入的 2.8% 至 4.7%，或额外增加 2000 亿至 3400 亿美元。除此之外，生成式人工智能工具的使用还可以提高客户满意度，改善决策和员工体验，并通过更好地监控欺诈和风险来降低风险。

2、1提高员工绩效的虚拟专家：经过政策、研究和客户互动等专有知​​识训练的生成式人工智能机器人可以提供始终在线的深入技术支持。例如，摩根士丹利正在使用 GPT-4 构建人工智能助手，旨在帮助数以万计的财富管理者从庞大的内部知识库中快速找到并综合答案。该模型结合了搜索和内容创建，因此财富管理机构可以随时为任何客户查找和定制信息。了搜索和内容创建，因此财富管理机构可以随时为任何客户查找和定制信息。2、2代码加速可减少技术债务并更快地交付软件2、3大规模生产定制内容：生成式人工智能工具可以利用现有文档和数据集来大幅简化内容生成。这些工具可以根据特定的客户资料和历史以及 A/B 测试的多种替代方案创建个性化的营销和销售内容。

3、 药品和医疗产品可以在整个价值链中受益

生成式人工智能可能会对制药和医疗产品行业产生重大影响——占制药和医疗产品行业年收入的 2.6% 到 4.5%，即每年 600 亿美元到 1100 亿美元。

3、1提高初步筛选的自动化程度：在药物开发的先导化合物识别阶段，科学家可以使用基础模型自动对化学物质进行初步筛选，以寻找对药物靶点产生特定作用的化学物质。3、2加强迹象发现：使用基础模型，研究人员可以量化临床事件、建立关系并测量患者队列和有证据支持的适应症之间的相似性。

对教育行业的影响：考虑一下高等教育的英语语言和文学教师，他们的详细工作活动包括准备测试和评估学生的作业。随着生成式人工智能增强的自然语言能力，更多的此类活动可以由机器完成，也许最初是为了创建由教师编辑的初稿，但最终可能需要的人工编辑要少得多。这可以让这些教师腾出时间，将更多时间花在其他工作活动上，例如指导课堂讨论或辅导需要额外帮助的学生。

总结：生成式人工智能可以推动生产率的更高增长

2012 年至 2022 年全球经济增长速度低于前两个十年。尽管 COVID-19 大流行是一个重要因素，但出生率下降和人口老龄化等长期结构性挑战仍然是经济增长的障碍。

就业下降就是这些障碍之一。全球工人总数的复合年增长率从 1972-82 年的 2.5% 放缓至 2012-22 年的 0.8%，这主要是由于老龄化。在许多大国，劳动力规模已经在下降。生产力衡量相对于投入的产出，即生产的商品和服务的价值除以生产这些商品和服务所需的劳动力、资本和其他资源的数量，是 1992 年至 2022 年三十年间经济增长的主要引擎。然而，自那时以来，生产率增长随着就业增长放缓而放缓，这让经济学家和政策制定者感到困惑。生成式人工智能和其他技术的部署有助于加速生产率增长，部分补偿就业增长下降并促进整体经济增长。根据我们的估计，从 2023 年到 2040 年，这些技术实现的个人工作活动自动化可以使全球经济的生产率每年提高 0.2% 到 3.3%，具体取决于自动化采用率，其中生成式人工智能的贡献为 0.1% 到 0.6%增长的百分点——但前提是受该技术影响的个人要转向至少与其 2022 年生产力水平相匹配的其他工作活动。在某些情况下，工人将继续从事相同的职业，但他们的活动组合会发生变化；在另一些情况下，工人需要转换职业。

我在全球第一个元宇宙链上课堂学习（一）

22年9月底的时候，位于塞浦路斯的尼科西亚大学（The University of Nicosia）宣布即将推出全球首个100%链上课程——《NFT和元宇宙简介》(Introduction to NFTs and the Metaverse)。Free Mint（免费铸造）一个NFT即可注册入学，与全球的参与者同时在元宇宙教室中学习，经过区块链上的考试后获得可随时追溯、无法篡改的NFT毕业证书。

22年10月7号，这个全球首个元宇宙链上课堂终于开课了。作为参与者之一，我同步体验了全程，见证了Web3领域教育创新的第一步，感觉这个过程还是非常值得记录的，所以通过文字分享出来。

在开课之前，尼科西亚大学关闭了N听课证的Free Mint(免费铸造)，总计22498个听课证PASS被Mint出来。考虑到有些人Mint了多个听课证是在Opensea上售卖，所以完全冲着听课而报名该课程的人会更少一些。

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