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榮耀標識AI重新定義職場！麥肯錫：未來超一半工作會被AI接管
人工智能技術的不斷發展，正在重新定義職場，比如AI技術的融入不僅帶來了新的工作方式和機會，也對人類工作產生了越來越廣泛的影響，甚至在專業化領域，AI也能夠提供高效的解決方案。那么具體來看，AI時代的到來會對人類職業產生哪些方面的影響？一起來看看本文的解讀。
6月14日，咨詢機構麥肯錫發布了的一份題為《生成式人工智能的經濟潛力》的研究報告，在報告中，分析師們通過對全球80%以上勞動人口的研究，探討了在AI成指數級發展背后，對全球經濟將帶來的影響，包括哪些行業沖擊最大，哪些人面臨失業威脅，并最終得出結論：AI取代人類工作的時間被大幅提前了10年，在2030年至2060年間（中點為2045年），50%的職業逐步被AI取代。
這份報告為我們揭示了一些AI發展的前景。一方面，以ChatGPT為代表的生成式AI平臺的爆火，帶動了全世界再次聚焦這一領域的發展，越來越多的公司加入這一潮流，采用AI并開發新的應用程序。盡管當前AI所帶來的影響還未完全顯現，但有一點是確定的：生成式AI正在引領著一個無限潛力的科技新時代。
另一方面，AI的快速發展對就業的影響已經開始明顯浮現，一些如游戲原畫、美術設計、文案編輯等崗位數量正在收縮，同時，AI類人才大幅度受到企業追捧，最高年薪可達到百萬元。
盡管目前尚未有大規模失業的情況出現，但可以預見，當“AI時代”正式到來，這場由AI引發的風暴或許才剛剛開始……
一、每年“貢獻一個英國的GDP”
根據麥肯錫報告，ChatGPT等生成式人工智能（AI）工具的引入，預計每年將為全球經濟貢獻數萬億美元的增加值。該報告發現，在其研究的63種應用中使用生成式AI，將為全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。報告指出，這一增量基本相當于英國一年的GDP。
值得注意的是，這一預測還未將生成式AI所有的應用計算在內，研究人員指出，若將尚未研究的應用計算在內，生成式AI的經濟影響可能會翻倍。
這是針對生成式AI經濟影響較為樂觀的預測之一。麥肯錫科技公司高級合伙人兼董事長Lareina Yee在報告中表示，生成式AI將經濟注入急需的生產力。
而具體到每一項職位來看，麥肯錫的研究涵蓋約47個國家和地區的850個職業和2100項細分工作職能，根據技術的采用程度和實施方式，報告指出，AI可能會影響目前全球所有的工作和所有行業。未來20年，生成式AI可令勞動生產力提高0.1%—0.6%。
研究人員指出，這項技術“可能會對勞動力產生重大影響，對特定群體和當地社區可能會產生不成比例的負面影響?！?/strong>
二、腦力勞動者成最大“輸家”？
盡管生成式AI在全球范圍內的發展將為一些人帶來生產力加速和更大繁榮的時代，但這種轉變也會同時給勞動力帶來壓力，尤其是對于“以前被認為相對不受自動化影響”的高薪腦力勞動者而言。
麥肯錫這份報告認為，在生成式AI影響各行各業的同時，高薪腦力勞動者或將成為最大輸家。
在ChatGPT問世之前幾年，麥肯錫估計全球大約一半的工作時間花在了可以自動化的工作任務上?，F在，麥肯錫把這一比例提高到60-70%。AI技術不斷升級，也讓這一部分工作時間得以釋放。隨著自動化在發達經濟體中的采用速度不斷加快，這一變化對白領工作的影響將遠大于對體力勞動的影響。
多年來，學位證書被視為一種技能指標，過去的重大技術升級往往是以犧牲學歷較低、工資較低的職業為代價。但在麥肯錫的預測中，這將受到生成式AI的挑戰。未來將有更多人主張采取更基于技能的方法來推動勞動力發展。生成式AI可以被描述為對技能有偏好的技術變革，但對技能的需求更加細致。
麥肯錫認為，AI的革命將會使高學歷的人才受到更大影響，特別是涉及自動化方面潛力最低的決策和協作的活動。許多涉及溝通、監督、記錄和與人互動的工作都有可能被生成式AI自動化，這將加速教育工作者以及從事創造性勞動的白領工作的轉型。
此外，從公司結構的角度來看，AI更可能取代中高級管理人員，而非初級員工。
三、一半工作被AI接管
幾十年來，人們普遍擔心AI有朝一日會取代人類，現在，生成式AI正在成為潛在催化劑。
根據報告，當前的人工智能已經表現出顯著的能力，可以加快工作執行速度并且更準確地完成任務。然而，這一轉變也將迫使勞動者不得不學習新技能，一些人的職業將面臨改變。
在這份報告中，麥肯錫聲稱“AI取代人類工作的時間”已經被提前，新的AI采用場景考慮了生成式人工智能的發展，模擬了2023年工作活動所花費的時間，最終得出結論：在2030年至2060 年間將會有50%的職業被AI取代，中點為2045年，與之前的估計相比，加速了大約十年。”
報告表示，生成式AI帶來的價值增長，主要（約75%）落在四個領域：客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和研發。
其中，銀行業、高科技和生命科學等行業所受的影響最大。由于新技術提高了客戶滿意度，有助于決策制定并通過更好的監控減少欺詐，僅銀行一個行業就可以通過提高生產力額外產生2000至3400億美元的產出。這相當于營業利潤增長9%至15%。
在產品研發方面，生成式AI可以將生產力提高10%至15%。它引用了生命科學和化學工業的例子，人工智能可以更快地產生潛在的分子，加速開發新藥物和新材料的過程，這可能會使制藥公司和醫療產品公司的利潤增加多達25%。
四、結語
縱觀人類技術的發展歷程，往往遵循Gartner曲線的發展規律，即先是概念萌芽，然后經歷市場炒作、資本蜂擁，再到潮水退去、泡沫破滅。而繁華落盡后，才會經歷技術成熟的復蘇階段，直到最后進入落地應用的成熟期，AI的發展也同樣順應這個規律。
如今AI技術正逐漸走出實驗室，走進真實生活。未來AI會給我們帶來哪些改變？誰都沒有答案，正如《南風窗》寫的那樣：“今天怎么想象未來，都是幼稚的”。
發展具有多面性，無論未來AI將為我們帶來什么，但有一點是值得堅信的，尊重科技發展的客觀規律，發展的問題留給發展解決。未雨綢繆是好事，但若杞人憂天則大可不必。
作者：穆清
來源公眾號：首席商業評論（ID：CHReview），深究商業邏輯，助力價值成長。
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