Потенциал развития генеративного ИИ огромен, ожидается, что он достигнет уровня человека до 2030 года.
Недавний важный отчет указывает на то, что искусственный интеллект может достичь уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. В отличие от прогнозов 2017 года, новый отчет более оптимистичен относительно перспектив развития ИИ.
Отчет указывает на то, что технологии ИИ уже глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Седоля, ИИ тогда был ограничен только игрой в го, теперь же генеративные ИИ-продукты, такие как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion и другие, охватили нашу повседневную жизнь. Эти инструменты ИИ доступны для всех, от творчества до графики и создания презентаций, и имеют широкое применение.
ChatGPT с GPT-4 демонстрирует значительное улучшение по сравнению с GPT-3.5. Искусственный интеллект одной компании может обрабатывать около 100 тысяч слов текста за минуту, что в 10 раз больше, чем несколько месяцев назад. В отчете акцентируется внимание на быстром развитии ИИ в краткосрочной перспективе.
В настоящее время крупные компании пытаются применять генеративный ИИ, быстро настраивая рабочие процессы для адаптации к изменениям, вызванным новыми технологиями. Отчет анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух взаимодополняющих точек зрения:
Проведен анализ 63 сценариев использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применять в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду в размере 2,6-4,4 триллиона долларов США ежегодно. Это на 15%-40% больше, чем прогнозировалось в 2017 году (11-17,7 триллиона долларов США).
Анализ потенциального влияния генеративного ИИ на примерно 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии и оценили, когда генеративный ИИ сможет выполнять более 2100 рабочих задач в глобальной экономике.
Отчет оценивает, что общий экономический эффект генеративного ИИ может достигать 6,1-7,9 трлн долларов США в год. При этом функции клиентского обслуживания, маркетинга и продаж, разработки программного обеспечения и исследований и разработок составляют около 75% от общей стоимости.
Генеративный ИИ также может создавать ценность для всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно извлекать внутренние знания компании и повышать эффективность принятия решений.
По прогнозам, основанным на текущей производительности, генеративный ИИ достигнет уровня человеческих способностей быстрее, чем ожидалось ранее. Например, время достижения ИИ уровня понимания естественного языка человека было сокращено с 2027 года до 2023 года.
Эксперты прогнозируют, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Ожидается, что потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличится на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырастет с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.
Отчет считает, что в течение следующих десяти лет как минимум от четверти до трети работ изменится. Это создает новые вызовы для руководителей предприятий, государственных деятелей и каждого отдельного человека. Бизнесу необходимо подумать о том, как использовать ИИ для создания ценности и управления рисками; правительству необходимо разработать соответствующие политики; индивидуумы должны искать баланс между удобством и влиянием, которое приносит ИИ.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на социально-экономическую ситуацию, что заслуживает нашего глубокого размышления.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Развитие ИИ ускоряется, к 2030 году он может достичь уровня человека, создавая 7,9 триллиона долларов США стоимости в год.
Потенциал развития генеративного ИИ огромен, ожидается, что он достигнет уровня человека до 2030 года.
Недавний важный отчет указывает на то, что искусственный интеллект может достичь уровня человека быстрее, чем ожидалось, с медианным прогнозом до 2030 года. В отличие от прогнозов 2017 года, новый отчет более оптимистичен относительно перспектив развития ИИ.
Отчет указывает на то, что технологии ИИ уже глубоко проникли во все аспекты нашей жизни. В отличие от 2016 года, когда AlphaGo победил Ли Седоля, ИИ тогда был ограничен только игрой в го, теперь же генеративные ИИ-продукты, такие как ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion и другие, охватили нашу повседневную жизнь. Эти инструменты ИИ доступны для всех, от творчества до графики и создания презентаций, и имеют широкое применение.
ChatGPT с GPT-4 демонстрирует значительное улучшение по сравнению с GPT-3.5. Искусственный интеллект одной компании может обрабатывать около 100 тысяч слов текста за минуту, что в 10 раз больше, чем несколько месяцев назад. В отчете акцентируется внимание на быстром развитии ИИ в краткосрочной перспективе.
В настоящее время крупные компании пытаются применять генеративный ИИ, быстро настраивая рабочие процессы для адаптации к изменениям, вызванным новыми технологиями. Отчет анализирует потенциальную ценность генеративного ИИ с двух взаимодополняющих точек зрения:
Проведен анализ 63 сценариев использования генеративного ИИ, охватывающих 16 бизнес-функций. Если применять в различных отраслях, это может принести экономическую выгоду в размере 2,6-4,4 триллиона долларов США ежегодно. Это на 15%-40% больше, чем прогнозировалось в 2017 году (11-17,7 триллиона долларов США).
Анализ потенциального влияния генеративного ИИ на примерно 850 профессий. Эксперты смоделировали различные сценарии и оценили, когда генеративный ИИ сможет выполнять более 2100 рабочих задач в глобальной экономике.
Отчет оценивает, что общий экономический эффект генеративного ИИ может достигать 6,1-7,9 трлн долларов США в год. При этом функции клиентского обслуживания, маркетинга и продаж, разработки программного обеспечения и исследований и разработок составляют около 75% от общей стоимости.
Генеративный ИИ также может создавать ценность для всей компании, улучшая внутренние системы управления знаниями. Его мощные возможности обработки естественного языка могут помочь сотрудникам более удобно извлекать внутренние знания компании и повышать эффективность принятия решений.
По прогнозам, основанным на текущей производительности, генеративный ИИ достигнет уровня человеческих способностей быстрее, чем ожидалось ранее. Например, время достижения ИИ уровня понимания естественного языка человека было сокращено с 2027 года до 2023 года.
Эксперты прогнозируют, что генеративный ИИ может оказать наибольшее влияние на интеллектуальный труд, особенно в деятельности, связанной с принятием решений и сотрудничеством. Ожидается, что потенциал автоматизации профессиональных знаний увеличится на 34 процентных пункта, а потенциал автоматизации управления и развития талантов вырастет с 16% в 2017 году до 49% в 2023 году.
Отчет считает, что в течение следующих десяти лет как минимум от четверти до трети работ изменится. Это создает новые вызовы для руководителей предприятий, государственных деятелей и каждого отдельного человека. Бизнесу необходимо подумать о том, как использовать ИИ для создания ценности и управления рисками; правительству необходимо разработать соответствующие политики; индивидуумы должны искать баланс между удобством и влиянием, которое приносит ИИ.
В целом, этот отчет всесторонне анализирует значительное влияние всплеска генеративного ИИ на социально-экономическую ситуацию, что заслуживает нашего глубокого размышления.