[📪정보] AI로 인해 바뀌게될 세상에 대한 흥미로운 보고서가 나옴

[익명(asdf045)]

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction

세계 최고의 컨설팅 회사 맥킨지&컴퍼니에서 발표한 보고서임

생성 AI가 생산성에 미치는 영향은 세계 경제에 수조 달러의 가치를 추가할 수 있습니다. 우리의 최신 연구는 생성 AI가 우리가 분석한 63개의 사용 사례에 걸쳐 연간 2조 6000억 달러에서 4조 4000억 달러에 해당하는 금액을 추가할 수 있다고 추정합니다. 그에 비해 2021년 영국의 전체 GDP는 3조 1000억 달러였습니다. 이것은 모든 인공 지능의 영향을 15~40%까지 증가시킬 것입니다. 이러한 사용 사례 이외의 다른 작업에 현재 사용되는 소프트웨어에 생성 AI를 내장하는 영향을 포함하면 이 추정치는 대략 두 배가 될 것입니다.

생성적 AI 사용 사례가 제공할 수 있는 가치의 약 75%는 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, R&D의 네 가지 영역에 걸쳐 있습니다. 16개의 비즈니스 기능에 걸쳐 기술이 하나 이상의 측정 가능한 결과를 생성하는 방식으로 특정 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 63개의 사용 사례를 조사했습니다. 예를 들어 고객과의 상호 작용을 지원하고, 마케팅 및 영업을 위한 창의적인 콘텐츠를 생성하고, 자연어 프롬프트를 기반으로 컴퓨터 코드 초안을 작성하는 생성 AI의 기능 등이 있습니다.

제너레이티브 AI는 모든 산업 분야에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 은행, 첨단 기술 및 생명 과학은 생성 AI의 수익 비율이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 산업 중 하나입니다. 예를 들어 은행 업계에서 이 기술은 사용 사례가 완전히 구현될 경우 매년 추가로 2,000억 달러에서 3,400억 달러에 해당하는 가치를 제공할 수 있습니다. 소매 및 소비재 제품의 잠재적 영향은 연간 4,000억 달러에서 6,600억 달러로 상당합니다.

제너레이티브 AI는 개별 활동의 일부를 자동화하여 개별 작업자의 역량을 강화하여 작업의 해부 구조를 변경할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 현재의 생성 AI 및 기타 기술은 오늘날 직원 시간의 60~70%를 차지하는 작업 활동을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 대조적으로 우리는 이전에 기술이 직원들이 일하는 시간의 절반을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 추정했습니다. 기술 자동화의 잠재력이 가속화되는 것은 주로 총 작업 시간의 25%를 차지하는 업무 활동에 필요한 자연어 이해 능력이 제너레이티브 AI의 향상에 기인한다. 따라서 생성적 AI는 다른 유형의 작업보다 임금 및 교육 요구 사항이 더 높은 직업과 관련된 지식 작업에 더 많은 영향을 미칩니다.

기술 자동화의 잠재력이 증가함에 따라 인력 혁신의 속도는 가속화될 것입니다. 기술 개발, 경제적 타당성 및 확산 일정을 포함하는 우리의 업데이트된 채택 시나리오는 오늘날 작업 활동의 절반이 2030년에서 2060년 사이에 자동화될 수 있는 것으로 추정됩니다

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여기까지가 이 보고서를 요약한 내용인데 보고서의 여러 부분중

직업 자동화의 속도가 점점 빨라지고 있다는  추정치가 있음

제너레이티브 AI의 발전을 기반으로 기술 성능은 이제 중간 인간 성능과 일치하고 광범위한 기능에서 이전에 추정된 것보다 더 빨리 인간의 상위 4분위수 성능에 도달할 것으로 예상됩니다(그림 6). 예를 들어, MGI는 이전에 2027년을 자연어 이해에 대한 인간의 평균 성과가 기술에서 달성될 수 있는 가장 빠른 해로 식별했지만, 이 새로운 분석에서는 해당 시점이 2023년입니다.

제너레이티브 AI로 인한 이러한 기술 역량 재평가 결과 오늘날 존재하는 기술을 통합하여 이론적으로 자동화할 수 있는 총 시간 비율이 약 50%에서 60~70%로 증가했습니다. 기술적 잠재력 곡선은 제너레이티브 AI의 자연어 기능의 가속화로 인해 상당히 가파르다.

흥미롭게도 초기 시나리오와 후기 시나리오 사이의 시간 범위가 2017년 전문가 평가와 비교하여 압축되어 특정 기간에 더 높은 수준의 기술 역량이 도래할 것이라는 더 큰 확신을 반영합니다(도표 7).

이전에 모델링한 채택 시나리오는 2016년 작업 활동에 소요되는 시간의 50%가 2035년에서 2070년 사이에 자동화될 것이라고 제안했으며 중간 시나리오는 2053년경입니다. 생성 AI의 개발을 설명하는 업데이트된 채택 시나리오는 다음 작업에 소요되는 시간을 모델링합니다. 2023년 작업 활동은 2030년에서 2060년 사이에 50% 자동화에 도달하며 중간점은 2045년입니다. 이는 이전 추정치에 비해 약 10년 가속화된 것입니다.5

임금이 더 높기 때문에 자동화 채택의 경제적 타당성이 더 일찍 발생하는 선진국에서는 채택이 더 빠를 가능성이 있습니다. 특정 작업 활동을 자동화하는 기술의 잠재력이 높더라도 그렇게 하는 데 필요한 비용은 인건비와 비교해야 합니다. 임금률이 낮은 중국, 인도 및 멕시코와 같은 국가에서는 자동화 채택이 고임금 국가보다 더 느리게 도래하는 것으로 모델링됩니다(그림 9).

이 보고서의 자동화 예상 시기에 대한 추정치가 이전보다 빠르게 앞당겨지고 있는걸 볼 수 있음

agi가 나오는 시점이 2020년대 안이라면 훨씬 더 빠르게 50%이상의 비율로 자동화가 된다고

보면 될듯

- dc official App

[익명(landofooo)]

ㅊㅊ 마음만은 수직충이다

[부패하는유전자!!(sansss2015)]

새로운 일자리도 생기긴할건데....

[익명(61.109)]

인공지능으로 새로운 일자리 나와도 전부 저임금 일자리만 나오겠지. 판검사처럼 고수익 직장은 안나올듯

[익명(1.245)]

안생김 그래서 4차 산업혁명은 이전과 다르다는 거고.

[익명(ljgda12)]

2045년까지 현 직업의 겨우 '절반'이 대체되고 특이점은 아예 상정도 안 하는 보고서인데 특붕이들 뭐가 좋다고 개추 찍냐

[익명(203.230)]

저 공학자들은 숫자에 강하고 회계를 못한다는 밈이 있던데

[익명(ffert32)]

개선된 시나리오가 2045에 50% 자동화라고? 이런개씨발 내 특이점 어디갔서

[익명(121.160)]

아닐것같음 2020년대에 안될것같음

[익명(rmfo7823)]

자동화 채택같은 경우에는 결국 정치의 영역이기때문에 좀 더 지연될수 있음. 특히 정치인들이 기술,경제에 대한 이해가 떨어질수록 그냥 정쟁으로만 번질거고..

[익명(220.84)]

맥킨지&컴퍼니 얘네들도 죽 쑤는게 한두번이 아님. 너무 신뢰하지말자