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麦肯锡人工智能前沿:模拟AI对世界经济的影响 2030年额外贡献13万亿美元

http://www.tzgcjie.com 来源:前瞻网            发布时间:2018-09-26 18:08:52

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人工智能(AI)工具和技术在商业和全球经济中的作用是一个热门话题。这并不奇怪,因为人工智能可能会引发人们生活和工作方式的强烈转变,可以说是前所未有的。尽管人工智能革命尚未处于起步阶段,但其大部分经济影响已经在到来了。

麦肯锡全球研究所的新研究试图模拟人工智能对世界经济的影响。首先,它建立在对公司行为和各部门动态的理解的基础上,以一种自下而上的方式来采用和吸收人工智能技术。其次,它考虑了国家、公司和员工在向AI过渡时可能遇到的颠覆。在这个过渡期间很可能会产生成本,并且需要将它们纳入任何估算中。该分析研究了如何在公司、员工和国家之间分配经济收益和损失,以及这种分配如何可能阻碍人工智能效益的获取。第三,该研究考察了普遍国家的人工智能动态 - 聚集在具有相似特征的群体中 - 旨在提供更全球化的观点。

根据现阶段可获得的最佳理解,将分析视为人工智能潜在经济影响的指南。主要调查结果如下:

人工智能有很大的潜力为全球经济活动做出贡献

一个关键挑战是采用人工智能可能会扩大国家、公司和员工之间的差距

一、人工智能有很大的潜力为全球经济活动做出贡献

麦肯锡全球研究院研究了五大类AI:计算机视觉,自然语言,虚拟助手,机器人过程自动化和高级机器学习。公司可能会在不同程度上使用这些工具。有些人会采取机会主义的方法,仅测试一种技术并在特定功能中进行试验(我们的模型称之为采用的方法)。其他人可能更大胆,采用所有五个,然后在整个组织中吸收它们(我们称之为完全吸收的方法)。在这两极之间,将有许多公司处于不同的采用阶段;该模型还捕获了采用的部分影响。

到2030年,平均模拟显示,大约70%的公司可能采用了至少一种AI技术,但不到一半的公司将完全吸收这五种类别。采用一种技术和完全吸收的模式可能相对较快,处于其他技术所观察到的高端。

一些障碍可能阻碍快速采用和吸收。例如,后期采用者可能会发现难以从AI产生影响,因为领跑者已经抓住了AI机会,而后期采用者在开发能力和吸引人才方面落后。

尽管如此,在我们模拟所暗示的全球平均采用和吸收水平上,人工智能有可能在2030年之前为全球额外贡献约13万亿美元,或与今天相比累计GDP增长约16%。这相当于每年GDP增??长1.2%。如果交付,这种影响将与历史上其他通用技术的影响相媲美。

包括劳动力自动化,创新和新竞争在内的许多因素都会影响人工智能驱动的生产力增长。微观因素,例如人工智能的采用速度,以及宏观因素,例如一个国家的全球联系或劳动力市场结构,都会造成影响。

我们的模拟研究了七种可能的影响渠道。前三个涉及人工智能采用对生产要素的需求和组合的影响,这些因素直接影响公司的生产力。其他四个是与采用人工智能有关的外部因素,涉及广泛的经济环境和向人工智能的过渡。我们承认这七个渠道不一定是确定的或是全面的,而是基于我们目前的理解和发展趋势(图1)。

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AI的影响可能不是线性的,但随着时间的推移可能会加速增长。到2030年,它对增长的贡献可能是未来五年的三倍或更多倍。采用和吸收人工智能的S曲线模式可能是一个缓慢的开始,因为学习和部署这些技术需要相当大的成本和投资,然后由竞争的累积效应和补充能力的改进推动加速创新。

将这种“缓慢燃烧”的影响模式来解释AI的影响将受到限制,这是一种错误的判断。早期进入这些技术的人的利益规模将会在以后的几年里逐渐积累起来,代价则是牺牲有限或没有采用的公司。

二、一个关键挑战是采用人工智能可能会扩大国家,公司和工人之间的差距

尽管人工智能能够促进经济活动,但其效益可能不均衡。

AI如何影响国家

人工智能可能会扩大国家之间的差距,从而加强当前的数字鸿沟。由于人工智能采用率不同,各国可能需要不同的战略和对策。

人工智能采用领导人(主要是发达国家)可以巩固他们对于发展中国家的领先地位。与今天相比,领先的人工智能国家可以获得额外20%至25%的净经济效益,而发展中国家可能只能获得约5%至15%。许多发达国家可能别无选择,只能推动人工智能实现更高的生产率增长,因为其GDP增长势头放缓 —— 在许多情况下,部分反映了人口老龄化带来的挑战。此外,在这些经济体中,工资水平很高,这意味着比起低工资发展中国家,更有动机使用机器替代劳动力。

相比之下,发展中国家倾向于采取其他方式,包括追赶最佳做法和重组其行业,以提高其生产力。因此,他们可能没有动力去推动人工智能(无论如何,这可能会为他们提供比发达经济体相对更小的经济效益)。而一些发展中国家可能被证明是这一规则的例外。例如,中国制定了国家战略,成为人工智能供应链的全球领导者,并且正在大力投资。

AI如何影响公司

人工智能技术有可能导致领先者(在未来五到七年内完全吸收AI工具的公司)与非采用者(到2030年,在其业务中完全不采用AI技术或未完全采用AI技术的公司)之间的表现差距。

在这个范围的一端,领先者可能不成比例地受益。到2030年,它们可能会使现金流量翻倍(获得的经济利益减去相关投资和转型成本)。这意味着额外的年度净现金流增长约为6%,比下一个十年更高。领跑者往往拥有强大的IT基础,更高的AI投资倾向,以及对AI业务案例的积极看法。

假设与今天相同的成本和收入模式,非专业人士可能会从现在的水平下降约20%的现金流量。这种利润压力的一个重要驱动因素是公司之间存在强大的竞争动态,可能会将市场份额从落后者转移到领先者,并可能引发关于人工智能的不公平分配的争论(图表2)。

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AI如何影响员工

差距扩大可能会在个体员工的层面上展开。对工作的需求可能会从重复性任务转向那些在社会和认知驱动下需要更多数字技能的工作。以重复性活动为特征或需要较低水平数字技能的工作岗位,可能会在2030年达到总体就业人数的比例将从40%下降到30%左右。增长比例最大的可能来自非重复活动和需要高数字技能的活动,从大约40%上升到超过50%。

这些转变会对工资产生影响。我们模拟大约13%的工资总额可能转移到需要非重复和高数字技能的类别,其中收入可能会增加,而重复和低数字技能类别的工人可能会遇到工资增长停滞甚至削减。后一组工资总额的比例可能从33%降至20%。

就业和工资差距扩大的直接后果将是对人们,特别是那些开发和使用人工智能工具的技术人员的激烈竞争。另一方面,对于相对较高比例的人来说,结构性的过度供给可能会导致他们缺乏与机器合作所必需的数字和认知技能。

总体而言,人工智能的采用和吸收可能不会对净就业产生重大影响。全职就业需求可能会面临巨大压力,但总体净影响可能比许多人担心的更为有限。我们对全球模拟的平均情况表明,全职等效就业需求总量可能保持不变,甚至可能在2030年之前对就业岗位产生轻微的负面净影响。

人工智能的机会很重要,但毫无疑问,它的渗透可能会导致颠覆。 AI的生产力红利可能不会立即实现。随着时间的推移,其影响可能会加速增长;因此,初期投资的好处可能在短期内不可见。需要耐心和长期的战略思考。

政策制定者需要表现出大胆的领导力,以克服员工对自动化所带来工作威胁的担忧,这种不安是可以理解的。公司也将成为寻找解决方案的重要参与者,这些解决方案涉及员工与AI合作的艰巨任务。个人需要适应新的工作周转更频繁的世界,他们可能不得不过渡到新的就业类型,还可能必须不断刷新和更新他们的技能,以满足动态变化的就业市场需求。

利用新工作也会成为旧工作的历史趋势,并通过智能自动化考虑人工智能技术可能节省劳动力性质,调整较低劳动力产出比,到2030年,投资人工智能带来的新工作将使员工队伍扩大5%。总生产效率可对就业产生积极贡献,约为10%。

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