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- 生成式人工智能Generative AI對生產力的影響可能會為全球經濟增加數萬億美元的價值。我們最新的研究估計，對我們分析的63個應用案例，生成式人工智能每年可能增加相當於2.6萬億至4.4萬億美元的價值，相當於英國2021年的GDP（3.1萬億美元）。這將會使所有人工智能的影響提高15%至40%。如果我們將生成式人工智能嵌入到目前用於其他任務的軟件中，這個估計值大致會再增加一倍。
- 大約75%的生成式人工智能應用價值可以在客戶運營CS、市場營銷和銷售Sales & Marketing 、軟件工程Software Engineering和研發R&D四個領域中實現。在16個業務功能中，我們研究了63個可以以生成式人工智能解決特定業務挑戰並產生一個或多個可量測結果的應用案例。例如，生成式人工智能支持與客戶的互動、為市場營銷和銷售生成創意內容以及根據自然語言提示撰寫計算機代碼等等。
- 生成式人工智能將對所有行業產生重大影響。銀行、高科技和生命科學是可能從生成式人工智能中獲得最大收益的行業之一。例如，在整個銀行業中，如果完全實施這些應用案例，該技術可以提供相當於每年額外2000億至3400億美元的價值。在零售和消費品包裝方面，每年的潛在影響也很大，約為4000億至6600億美元。
- 生成式人工智能有可能改變工作結構，通過自動化一些個人活動增強個人工作者的能力。現有的生成式人工智能和其他技術有可能自動化目前佔員工時間60%至70%的工作活動。相比之下，我們先前估計為50％。技術自動化的潛力加速主要歸因於生成式人工智能增強了理解自然語言的能力，而這種能力是需要佔總工作時間25%的工作活動。因此，生成式人工智能對知識工作的影響要比對其他類型的工作影響更大。
- 隨著技術自動化的潛力增加，工作轉型的速度可能會加快。我們更新的采用情景，包括技術發展、經濟可行性和擴散時間表，估計在2030年至2060年之間，有一半的工作活動可以自動化，中點為2045年，比我們先前的估計要提前約10年。
- 生成式人工智能可以大幅提高整個經濟的勞動生產率，但這需要投資來支持工人轉換工作活動或更換工作。生成式人工智能通過2040年每年可以實現0.1%至0.6%的勞動生產率增長，具體取決於技術采用速度和工人時間重新分配到其他活動方面的情況。結合生成式人工智能和所有其他技術，工作自動化可以每年為勞動生產率增長增加0.2至3.3個百分點。然而，工人需要在學習新技能方面得到支持，並且有些人將改變職業。如果可以管理好工人轉型和其他風險，生成式人工智能將對經濟增長做出實質貢獻，並支持更可持續、更包容的世界。
- 生成式人工智能的時代才剛剛開始。對此技術的興奮是可感知的，早期的試點也很有吸引力。但實現這項技術的所有好處將需要時間，商業和社會領袖仍然面臨著相當大的挑戰。這些挑戰包括管理與生成式人工智能相關的風險，確定工作人員需要什麼新技能和能力，以及重新思考重新培訓和開發新技能等核心業務流程。
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