McKinsey об экономическом потенциале генеративного ИИ

В прошлом месяце Mckinsey опубликовал отчет “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier” о влиянии генеративного ИИ(GenAI) на экономику

Ключевые идеи Отчета:

1. GenAi становится новым фактором продуктивности, так как он может ускорить и улучшить процессы создания, анализа и оптимизации контента во многих отраслях и сферах деятельности, таких как искусство, контент-мейкинг, разработка программного обеспечения, дизайн продуктов, здравоохранение, финансы, игры, маркетинг и мода. 

2. GenAi способствует экономическому росту за счет повышения эффективности труда, увеличения объемов продаж, снижения затрат и расширения рынков. По оценке авторов исследования, GenAI может добавить от $1,4 до $4,4 трлн к глобальному ВВП к 2030 году. 

3. GenAi основывается на существующих технологиях, таких как большие языковые модели, которые обучаются на больших объемах текста и учатся предсказывать следующее слово в предложении. Например, в словосочетании "арахисовое масло и ___" скорее всего будет вставлен "джем",  а не, допустим, "шнурок". Причем это касается не только текстов, но и изображений, видео и аудио. 

4. GenAi требует больших объемов данных, высокой вычислительной мощности и сложных алгоритмов, чтобы обучаться и генерировать качественный контент. Это создает высокие барьеры для входа на рынок ИИ и ограничивает доступность этой технологии для небольших предприятий и развивающихся стран. 

5. GenAi представляет собой новый тип фундаментальной модели ИИ, которая может выполнять различные задачи без дополнительного обучения или перенастройки. Это делает GenAI более гибким и универсальным, чем традиционные системы ИИ, которые обычно специализируются на одной задаче. В то же время это также означает, что GenAi может быть более непредсказуемым и неконтролируемым.

6. GenAi предъявляет высокие требования к этике и безопасности, так как он может быть использован для создания поддельных новостей или дипфейков, которые могут быть использованы для обмана или манипуляции людьми. Кроме того, GenAi может вызывать правовые и социальные вопросы, связанные с конфиденциальностью и авторскими правами.

7. GenAi требует регулирования со стороны правительств и общественности, а также сотрудничества между заинтересованными сторонами, включая правительственные организации, бизнес, науку, СМИ и гражданское общество, чтобы развивать и использовать эту технологию ответственно и эффективно. 

В целом, авторы Отчета предлагают четыре базовых принципа для разработки и применения GenAi:

1. Целевая релевантность
2. Качество и достоверность
3. Безопасность и надежность
4. Этика и ценности.

- Как создать ИИ-стартап? Об этапах разработки проектов на основе искусственного интеллекта