人工智能在經(jīng)歷生成算法、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)等技術(shù)的累積融合和迭代后，逐漸突破傳統(tǒng)分析型人工智能領(lǐng)域，迎來生成式人工智能的加速發(fā)展。生成式人工智能工具推出不到一年，其應(yīng)用呈“爆發(fā)”式增長，預(yù)計未來該技術(shù)將對商業(yè)運作和經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生深遠影響，有望開啟新一輪技術(shù)創(chuàng)新周期，并為全球經(jīng)濟創(chuàng)造萬億美元價值。

人工智能發(fā)展歷程

隨著Dall-E2、ChatGPT、Stable Dif fusion等應(yīng)用的相繼推出，生成式人工智能成為全民關(guān)注的焦點。ChatGPT應(yīng)用發(fā)布僅兩個月，就積累了1億活躍用戶，成為有史以來用戶數(shù)增長最快的消費應(yīng)用。眾多生成式人工智能應(yīng)用自2022年以來陸續(xù)涌現(xiàn)，2022年也因此被稱為“生成式人工智能元年”。預(yù)計此類模型將對商業(yè)運作模式及經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生深遠影響，人工智能有望開啟新一輪技術(shù)創(chuàng)新周期。

回顧人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程，生成式人工智能的演變大致經(jīng)歷了三個階段。首先是21世紀前“十年”利用機器學(xué)習(xí)進行分析和預(yù)測，各類機器學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展，通過機器學(xué)習(xí)模型對海量數(shù)據(jù)進行分析，從輸出的信息中得出結(jié)論或進行學(xué)習(xí)。在這個時期，機器學(xué)習(xí)生成式人工智能對經(jīng)濟社會的影響被視為強大的人工智能工具，企業(yè)將其廣泛用于數(shù)據(jù)分析、模式發(fā)現(xiàn)、未來預(yù)測中，以遠超以往的速度和規(guī)模實現(xiàn)任務(wù)的自動化。

其次是21世紀第二個“十年”，進入了通過深度學(xué)習(xí)進行視覺和語言處理的階段。人工智能的感知能力進一步增強，深度學(xué)習(xí)成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域新的研究方向。在此期間，深度學(xué)習(xí)在計算機視覺的應(yīng)用，幫助搜索引擎和自動駕駛車輛對物體更好地進行分類和檢測。在語音識別應(yīng)用中，人工智能語音助手能夠以更自然的方式與用戶交互。

最后是隨著生成算法、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)等人工智能技術(shù)累積融合，逐漸催生了生成式人工智能的“大爆發(fā)”。由OpenAI開發(fā)的GPT-4語言模型，標(biāo)志著基于語言的人工智能應(yīng)用邁入了嶄新的階段。生成式人工智能將迎來廣闊的發(fā)展前景，“賽道”內(nèi)已誕生多家“獨角獸”企業(yè)。據(jù)波士頓咨詢預(yù)測，至2025年生成式人工智能的市場規(guī)模將至少達到600億美元。

應(yīng)用場景及對不同業(yè)務(wù)模塊和行業(yè)就業(yè)的影響

生成式人工智能應(yīng)用場景

生成式人工智能應(yīng)用場景包括文本生成、圖像生成、音視頻生成和“數(shù)字人”生成。其中，基于自然語言處理的文本生成應(yīng)用是生成式人工智能中發(fā)展較早的應(yīng)用，可實現(xiàn)文本內(nèi)容續(xù)寫、文本風(fēng)格遷移、摘要生成及整段文本的生成，與其相關(guān)的個性化文本生成及實時文本交互前景廣闊。

圖像生成的技術(shù)場景劃分為圖像屬性編輯、圖像局部生成和更改、端到端的圖像生成。其中，前兩者落地場景為圖像編輯工具，目前已得到廣泛應(yīng)用，相關(guān)產(chǎn)品較為豐富;端到端圖像生成則對應(yīng)創(chuàng)意圖像生成和功能性圖像生成兩大落地場景。

音頻生成應(yīng)用領(lǐng)域可分為語音合成和音樂創(chuàng)作。語音合成包括文本生成特定語音和語音克隆領(lǐng)域，其中文本生成特定語音領(lǐng)域技術(shù)成熟度較高，語音克隆對電影、動畫等行業(yè)意義重大。

視頻生成主要對應(yīng)視頻屬性編輯、視頻自動剪輯、視頻部分生成三大領(lǐng)域。其中視頻屬性編輯應(yīng)用更廣泛，可大幅提升剪輯效率;視頻自動剪輯技術(shù)仍在嘗試階段;視頻部分生成原理本質(zhì)與圖像生成類似。預(yù)計視頻生成有望成為未來跨模態(tài)生成領(lǐng)域的中高潛力場景。

“數(shù)字人”生成可分為“數(shù)字人”視頻生成和“數(shù)字人”實時互動。其中“數(shù)字人”視頻生成是目前應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域之一;而“數(shù)字人”實時互動多應(yīng)用于可視化的智能客服，更強調(diào)實時交互功能。

對業(yè)務(wù)模塊運行產(chǎn)生的影響

生成式人工智能對用戶運營、營銷和銷售、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)業(yè)務(wù)模塊的運行產(chǎn)生積極影響。麥肯錫咨詢研究顯示，在16項業(yè)務(wù)職能的63個應(yīng)用場景中，生成式人工智能可提供的潛在價值約75%集中在用戶運營、營銷和銷售、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)四個方面。其中，用戶運營業(yè)務(wù)主要通過使用生成式人工智能，改善用戶體驗并提升客服生產(chǎn)力。該技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠使單位時間的問題解決率提升，還能使處理問題所花費的時間和客服座席流失率大大減少。至關(guān)重要的是，生成式人工智能可提高經(jīng)驗不足的客服人員的服務(wù)質(zhì)量。麥肯錫研究估計，將生成式人工智能應(yīng)用到用戶服務(wù)業(yè)務(wù)中可以提高生產(chǎn)力，并節(jié)約當(dāng)前業(yè)務(wù)成本的30%~45%。

在營銷和銷售業(yè)務(wù)中應(yīng)用生成式人工智能，可提高個性化營銷、內(nèi)容創(chuàng)建和銷售效率。該技術(shù)可根據(jù)用戶的偏好和行為創(chuàng)建個性化消息，并制作品牌廣告、標(biāo)題、產(chǎn)品描述等內(nèi)容。此外，生成式人工智能還可以集成到各種應(yīng)用中，以提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)洞察力、更好地定位用戶群、確定適宜的營銷策略。麥肯錫研究估計，生成式人工智能可以提高營銷生產(chǎn)力的經(jīng)濟價值5%~15%。除了對營銷生產(chǎn)力產(chǎn)生直接影響外，生成式人工智能還將產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，使銷售生產(chǎn)力提高3%~5%。

在軟件工程業(yè)務(wù)中，生成式人工智能可作為編碼助理加快開發(fā)人員的工作進度。該技術(shù)的應(yīng)用能減少一部分工作量，如生成初始代碼、代碼修正、重構(gòu)及生成新的系統(tǒng)設(shè)計等，還能夠提升軟件工程師的工作體驗。近期一項研究發(fā)現(xiàn)，使用微軟GitHub Copilot軟件的開發(fā)人員完成任務(wù)的速度比不使用該工具的人員快56%。

產(chǎn)品研發(fā)業(yè)務(wù)中應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)可減少研發(fā)和設(shè)計時間，改進產(chǎn)品模擬和測試流程。研究發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能可將產(chǎn)品研發(fā)速率提高10%~15%，縮短產(chǎn)品上市周期。

生成式人工智能對不同行業(yè)及就業(yè)的影響

生成式人工智能將對各行各業(yè)產(chǎn)生重大影響。麥肯錫咨詢機構(gòu)分析稱，零售和消費品、銀行業(yè)、制藥和醫(yī)療行業(yè)受到的影響最大。其中，在零售和消費品行業(yè)中，生成式人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)用戶服務(wù)、營銷和銷售、庫存和供應(yīng)鏈管理等關(guān)鍵業(yè)務(wù)的自動化，可將行業(yè)生產(chǎn)率提高1.2%至2.0%，預(yù)計每年額外創(chuàng)造4000億至6600億美元的經(jīng)濟價值。生成式人工智能對銀行業(yè)產(chǎn)生的影響也是巨大的，人工智能虛擬專家、加速代碼生成以及大規(guī)模生成定制化內(nèi)容等生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可將該行業(yè)生產(chǎn)率提高2.8%至4.7%，預(yù)計每年額外創(chuàng)造2000億至3400億美元的經(jīng)濟價值。生成式人工智能可大幅提高制藥和醫(yī)療行業(yè)的研發(fā)速度和質(zhì)量，將行業(yè)生產(chǎn)率整體提高2.6%至4.5%，預(yù)計每年將創(chuàng)造600億至1100億美元的經(jīng)濟價值。

生成式人工智能也將給不同崗位的就業(yè)帶來機遇和挑戰(zhàn)。一方面，生成式人工智能將促進崗位智能化升級，部分工作崗位將被替代。據(jù)高盛研究機構(gòu)分析，生成式人工智能的智能自動化能力極大提升了工作效率并降低運營成本，美國和歐洲的傳統(tǒng)職位都將受到不同程度的人工智能自動化影響，生成式人工智能可以替代四分之一的工作崗位。另一方面，生成式人工智能也會創(chuàng)造新職業(yè)。“問客”讓人們能夠利用自然語言作為提示詞，通過與AI進行交互，得到信息或創(chuàng)造作品。此外，其相關(guān)領(lǐng)域也將產(chǎn)生大量新的工作崗位，如人工智能訓(xùn)練師等。

生成式人工智能經(jīng)濟社會價值

生成式人工智能可能會使全球經(jīng)濟增加萬億美元。麥肯錫咨詢機構(gòu)評估，如果將分析的63種生成式人工智能應(yīng)用于各行各業(yè)，將為全球經(jīng)濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長，相當(dāng)于英國GDP的體量。這一預(yù)測還未將所有的生成式AI應(yīng)用計算在內(nèi)，若將尚未研究的應(yīng)用考慮在內(nèi)，生成式人工智能所產(chǎn)生的經(jīng)濟影響可能會翻倍。

生成式人工智能可以大幅提高整個社會的勞動生產(chǎn)率，但前提是該技術(shù)與社會整個生產(chǎn)結(jié)構(gòu)及工作模式相協(xié)調(diào)。生成式人工智能與其他技術(shù)相結(jié)合，預(yù)計在2023年到2040年間，平均每年可使勞動生產(chǎn)率提升0.2%~3.3%，其中生成式人工智能可使勞動生產(chǎn)率增長0.1%~0.6%，具體數(shù)值則取決于技術(shù)采用率和員工時間在不同活動中的調(diào)配。另外，員工在學(xué)習(xí)掌握生成式人工智能相關(guān)技術(shù)時需要培訓(xùn)，部分員工中途可能會改變職業(yè)。如果員工轉(zhuǎn)型和其他方面風(fēng)險能得到有效控制，那么生成式人工智能將為經(jīng)濟增長作出實質(zhì)性貢獻，并讓世界更具可持續(xù)和包容性。

生成式人工智能已成為一個具有廣泛應(yīng)用前景的領(lǐng)域。未來，隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和市場需求的釋放，生成式人工智能將被更加廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)，為經(jīng)濟社會創(chuàng)造更多的價值，同時極大地改變商業(yè)運作模式和人們生活的方式。與此同時，技術(shù)的快速發(fā)展也將帶來新的風(fēng)險和挑戰(zhàn)，諸如知識產(chǎn)權(quán)保護、安全、技術(shù)倫理、環(huán)境影響等。為確保生成式人工智能技術(shù)實現(xiàn)高質(zhì)量、健康可持續(xù)發(fā)展，還需行業(yè)參與者、政策制定者及消費者共同努力。