Генеративный ИИ может ежегодно приносить мировой экономике до 4,4 триллиона долларов, говорится в отчете McKinsey

Генеративный ИИ имеет огромный потенциал для роста мировой экономики и благосостояния. По оценкам консалтинговой компании McKinsey, генеративный ИИ может добавить до 44 трлн долларов к глобальному ВВП к 2030 году, что составляет около 16% от текущего уровня или 1.4% дополнительного роста ежегодно. Это измеряется с помощью показателя дополнительной экономической ценности (AEE), который учитывает как прямые эффекты от использования генеративного ИИ (например, повышение продуктивности или качества), так и косвенные эффекты (например, создание новых рынков или продуктов).

Генеративный искусственный интеллект (AI) - это одна из самых перспективных и революционных технологий нашего времени. Он позволяет создавать новый контент на основе существующих данных, такой как тексты, изображения, музыка, видео и другие. С помощью генеративного AI можно не только копировать или модифицировать существующий контент, но и создавать новый контент с нуля, который будет соответствовать заданным критериям или целям.

Существует несколько видов генеративного AI, которые используют разные подходы и алгоритмы для создания нового контента. Например:

• Генеративные состязательные сети (GAN) - это тип нейронных сетей, которые состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать новый контент на основе случайного шума или входных данных, а дискриминатор пытается определить, насколько этот контент реалистичен и соответствует оригиналу. Обе части соревнуются друг с другом, улучшая свои способности. GAN могут создавать реалистичные изображения, видео, голоса и другие типы контента.
• Автокодировщики (AE) - это тип нейронных сетей, которые состоят из двух частей: кодировщика и декодировщика. Кодировщик принимает входные данные и преобразует их в скрытое представление, а декодировщик восстанавливает исходные данные из скрытого представления. AE могут использоваться для сжатия, шумоподавления, аномалий обнаружения и других задач.
• Вариационные автокодировщики (VAE) - это разновидность AE, которые добавляют стохастичность к скрытому представлению, делая его более гибким и разнообразным. VAE могут использоваться для генерации новых данных, таких как изображения, тексты, музыка и другие.
• Нормальноизирующие потоки (NF) - это тип моделей, которые используют сложные преобразования для преобразования сложных распределений данных в простые распределения, такие как нормальное или равномерное. NF могут использоваться для генерации новых данных, таких как изображения, тексты, музыка и другие.
• Трансформеры - это тип моделей, которые используют механизм внимания для обработки последовательных данных, таких как тексты, речь или временные ряды. Трансформеры могут использоваться для генерации новых данных, таких как тексты, речь или музыка.

Генеративный ИИ предоставляет множество преимуществ и возможностей для бизнеса, образования, науки, искусства и других сфер. Он может помочь улучшить качество и эффективность процессов, увеличить творческий потенциал и инновационность, расширить доступность и демократизацию ресурсов, усилить персонализацию и вовлечение пользователей. Генеративный ИИ также может способствовать решению сложных проблем и вызовов, таких как изменение климата, здравоохранение, образование и безопасность.

Однако генеративный ИИ также несет в себе ряд вызовов и рисков для человечества и окружающей среды. Он может порождать этические, юридические и социальные дилеммы, связанные с авторством, правами собственности, ответственностью, безопасностью, приватностью и дискриминацией. Он также может иметь негативное влияние на окружающую среду из-за высокого потребления энергии и выбросов углекислого газа при обучении и использовании моделей генеративного ИИ.

Он также может представлять угрозу для человеческого достоинства, свободы и творчества при неправильном или злоупотребительном использовании. Например, генеративный ИИ может быть использован для создания поддельных или манипулирующих контента, такого как дезинформация, фальшивые новости, дипфейки и другие.

Поэтому необходимо развивать и применять генеративный ИИ с учетом этих вызовов и рисков, а также с соблюдением принципов этики, ответственности и устойчивости. В этой статье мы рассмотрим основные выводы отчета McKinsey о влиянии генеративного ИИ на мировую экономику, примеры успешного использования генеративного ИИ в разных сферах, а также рекомендации для развития и применения генеративного ИИ в будущем.

Основные выводы отчета McKinsey

Консалтинговая компания McKinsey провела исследование, в котором оценила влияние генеративного ИИ на мировую экономику. Для этого она использовала методологию AEE (additional economic value), которая учитывает как прямые, так и косвенные эффекты от использования генеративного ИИ. Она также рассмотрела три сценария развития генеративного ИИ: базовый, оптимистичный и пессимистичный.

Базовый сценарий предполагает, что генеративный ИИ будет развиваться по текущему темпу и будет применяться в основном в тех областях, где он уже доказал свою эффективность. В этом случае генеративный ИИ может добавить к мировому ВВП около 13 трлн долларов к 2030 году.

Оптимистичный сценарий предполагает, что генеративный ИИ будет развиваться быстрее и будет применяться в более широком спектре областей, включая новые и инновационные. В этом случае генеративный ИИ может добавить к мировому ВВП около 44 трлн долларов к 2030 году.

Пессимистичный сценарий предполагает, что генеративный ИИ будет развиваться медленнее и будет применяться в более ограниченном спектре областей, из-за технических, регуляторных или социальных препятствий. В этом случае генеративный ИИ может добавить к мировому ВВП около 5 трлн долларов к 2030 году.

Скорость и масштаб распространения генеративного ИИ зависят от ряда факторов, таких как доступность и качество данных, развитие алгоритмов и вычислительных ресурсов, степень инновационности и конкурентоспособности компаний и стран, а также правовое и нормативное регулирование и общественное восприятие.

Отрасли и регионы, которые могут получить наибольшую выгоду от генеративного ИИ, зависят от их способности к адаптации, интеграции и трансформации с помощью генеративного ИИ. По данным отчета McKinsey, к наиболее перспективным отраслям относятся информационные технологии, коммуникации, медиа, развлечения, финансы, здравоохранение, образование и наука. К наиболее перспективным регионам относятся Северная Америка, Европа, Китай и Юго-Восточная Азия.

Однако существуют и ряд препятствий и барьеров, которые могут замедлить или ограничить применение генеративного ИИ. К ним относятся нехватка квалифицированных специалистов и образовательных программ по генеративному ИИ, недостаток стандартов и правил для обеспечения качества и безопасности генеративного ИИ, низкий уровень доверия и прозрачности к генеративному ИИ со стороны пользователей и общества, а также возможные конфликты интересов и конкуренции между различными участниками экосистемы генеративного ИИ.

Примеры успешного использования генеративного ИИ в разных сферах

Генеративный ИИ уже демонстрирует свою ценность и эффект в разных сферах деятельности. Вот некоторые примеры компаний, которые используют генеративный ИИ для создания новых продуктов и услуг, улучшения качества и эффективности процессов, повышения творческого потенциала и инновационности, расширения доступности и демократизации ресурсов, усиления персонализации и вовлечения пользователей.

Google - использует генеративный ИИ для создания новых продуктов и услуг, таких как:

• Bard - сервис для создания музыки с помощью генеративного ИИ. Он позволяет пользователям выбирать жанр, настроение, инструменты и другие параметры, а затем генерирует оригинальную музыкальную композицию.
• Maker - сервис для создания логотипов с помощью генеративного ИИ. Он позволяет пользователям вводить название бренда, выбирать цвета, шрифты и стили, а затем генерирует несколько вариантов логотипов.
• Duplex - сервис для создания разговорных агентов с помощью генеративного ИИ. Он позволяет пользователям делегировать некоторые задачи, такие как бронирование столиков в ресторанах или запись на прием к врачу, агентам, которые могут имитировать естественный человеческий голос и язык.
• OpenAI - одна из ведущих организаций в области генеративного ИИ. Она использует генеративный ИИ для создания текстов, изображений, музыки и игр, таких как:
• GPT-4 - модель генеративного ИИ для создания текстов на основе заданного ввода. Она может генерировать различные виды текстов, такие как статьи, эссе, резюме, рецензии, стихи и другие.
• DALL-E - модель генеративного ИИ для создания изображений на основе заданного текстового описания. Она может генерировать различные виды изображений, такие как портреты, пейзажи, диаграммы, комиксы и другие.
• Jukebox - модель генеративного ИИ для создания музыки на основе заданного жанра, артиста или текста. Она может генерировать различные виды музыки, такие как поп, рок, джаз, классика и другие.
• Codex - модель генеративного ИИ для создания кода на основе заданного языка программирования или описания задачи. Она может генерировать различные виды кода, такие как веб-сайты, приложения, игры и другие.

NVIDIA - использует генеративный ИИ для создания реалистичных видео, графики и анимации, таких как:

• StyleGAN - модель генеративного ИИ для создания фотореалистичных изображений лиц людей или животных. Она может генерировать различные виды изображений, такие как портреты знаменитостей, карикатуры, маски и другие.
• Omniverse - платформа для создания и совместной работы над 3D-сценами с помощью генеративного ИИ. Она позволяет пользователям создавать и редактировать 3D-объекты, физику, освещение и звук в реальном времени.
• Maxine - платформа для создания и улучшения видеоконференций с помощью генеративного ИИ. Она позволяет пользователям применять различные эффекты и функции к своему видео, такие как сжатие, улучшение качества, перевод, анимация и другие.

IBM - использует генеративный ИИ для создания новых решений в области здравоохранения, образования и бизнеса, таких как:

• Watson - платформа для создания и использования интеллектуальных приложений с помощью генеративного ИИ. Она позволяет пользователям анализировать данные, получать ответы на вопросы, рекомендации и прогнозы в разных областях, таких как здравоохранение, образование, бизнес и другие.
• Project Debater - модель генеративного ИИ для создания аргументов и дебатов на основе заданной темы. Она может генерировать различные виды аргументов, такие как факты, примеры, цитаты, логика и эмоции.
• Neuralink - модель генеративного ИИ для создания нейронных сетей на основе заданных параметров. Она может генерировать различные виды нейронных сетей, такие как сверточные, рекуррентные, генеративно-состязательные и другие.

Facebook - использует генеративный ИИ для создания новых способов общения и социального взаимодействия, таких как:

• Reels - сервис для создания коротких видеороликов с помощью генеративного ИИ. Он позволяет пользователям добавлять различные эффекты и фильтры к своему видео, а также делиться ими с другими пользователями.
• Horizon - платформа для создания и посещения виртуальных миров с помощью генеративного ИИ. Она позволяет пользователям создавать и редактировать свои собственные виртуальные миры, а также взаимодействовать с другими пользователями в режиме реального времени.
• Blender - модель генеративного ИИ для создания разговорных агентов с помощью генеративного ИИ. Она может генерировать различные виды диалогов, такие как маленькая беседа, юмор, эмпатия и другие.

Рекомендации для развития и применения генеративного AI

Генеративный AI - это мощный и перспективный инструмент, который может принести огромную пользу для мировой экономики и общества. Однако, он также несет в себе определенные вызовы и риски, которые необходимо учитывать и управлять. В этой части статьи мы представим некоторые рекомендации для развития и применения генеративного AI, основанные на отчете McKinsey и других источниках.

Какие меры необходимо предпринять для обеспечения безопасности, этики и ответственности при использовании генеративного AI

Генеративный AI может создавать новые виды контента, продуктов и услуг, которые могут иметь положительное или отрицательное воздействие на людей, общество и окружающую среду. Поэтому, необходимо разработать и соблюдать нормы и стандарты безопасности, этики и ответственности при использовании генеративного AI. Например:

• Следить за качеством и достоверностью генерируемого контента, избегать создания ложной или вредоносной информации, манипуляции или дезинформации.
• Уважать права и интересы авторов, владельцев и пользователей генерируемого контента, соблюдать законы и правила о защите интеллектуальной собственности, конфиденциальности и безопасности данных.
• Содействовать разнообразию и инклюзивности в генеративном AI, учитывать потребности и ожидания разных групп людей, избегать дискриминации или предвзятости по признакам пола, расы, возраста, культуры или другим факторам.
• Оценивать потенциальные последствия и риски генеративного AI для человечества и окружающей среды, принимать меры по снижению негативного влияния, повышению устойчивости и резилиентности.
• Проявлять прозрачность и отчетность при разработке и применении генеративного AI, информировать заинтересованные стороны о целях, методах, результатах и ограничениях генеративного AI.

Какие навыки и компетенции необходимо развивать у людей для работы с генеративным AI

Генеративный AI может изменить спрос на трудовые ресурсы в разных отраслях и профессиях. Поэтому, необходимо подготовить людей к новым требованиям рынка труда, развивая у них навыки и компетенции для работы с генеративным AI. Например:

• Развивать творческие навыки для генерации новых идей, концепций, дизайнов и решений с помощью генеративного AI, а также для оценки и критики генерируемого контента, продуктов и услуг.
• Развивать когнитивные навыки для понимания и осмысления генеративного AI, его возможностей и ограничений, а также для решения проблем и принятия решений с учетом генеративного AI.
• Развивать социальные и эмоциональные навыки для взаимодействия и сотрудничества с генеративным AI, а также для управления своими эмоциями, мотивацией и ценностями в контексте генеративного AI.

Какие инвестиции и инновации необходимо поддерживать для развития генеративного AI

Генеративный AI - это динамичная и быстро развивающаяся область, которая требует постоянных инвестиций и инноваций для улучшения его производительности, функциональности и доступности. Поэтому, необходимо поддерживать и стимулировать следующие виды инвестиций и инноваций:

• Инвестиции в научные исследования и разработки в области генеративного AI, включая теоретические основы, математические модели, алгоритмы, архитектуры, платформы и приложения генеративного AI.
• Инвестиции в инфраструктуру и ресурсы для поддержки генеративного AI, включая вычислительные мощности, хранилища данных, сети связи, оборудование и программное обеспечение.
• Инвестиции в образование и обучение для повышения квалификации и компетентности людей в области генеративного AI, включая формальное и неформальное образование, курсы, тренинги, сертификации и менторство.
• Инновации в продуктах и услугах на основе генеративного AI, включая создание новых или улучшение существующих решений для разных отраслей и сфер деятельности, а также расширение рынков и аудиторий для генеративного AI.
• Инновации в бизнес-моделях и стратегиях на основе генеративного AI, включая определение целей, ценностей, пропозиций, конкурентных преимуществ, доходов и расходов связанных с генеративным AI.

Какие партнерства и сотрудничество необходимо налаживать между разными участниками экосистемы генеративного AI

Генеративный AI - это сложная и многогранная область, которая требует совместных усилий и взаимодействия между разными участниками экосистемы генеративного AI. Поэтому, необходимо налаживать и поддерживать следующие виды партнерств и сотрудничества:

• Партнерства между научными и образовательными организациями для проведения совместных исследований, обмена знаниями и опытом, разработки образовательных программ и курсов по генеративному AI.
• Партнерства между промышленными и коммерческими организациями для разработки и внедрения новых продуктов и услуг на основе генеративного AI, расширения рыночных возможностей и конкурентоспособности, создания новых бизнес-моделей и стратегий.
• Партнерства между государственными и общественными организациями для разработки и реализации нормативно-правовой базы, политик и регуляторов по генеративному AI, защиты прав и интересов заинтересованных сторон, поддержки социальной ответственности и этики.
• Партнерства между международными и региональными организациями для координации и гармонизации действий по развитию и применению генеративного AI, учета специфики и потребностей разных регионов и стран, содействия межкультурному диалогу и сотрудничеству.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, что такое генеративный AI, какие преимущества и возможности он предоставляет для бизнеса, образования, науки, искусства и других сфер, какой потенциал он имеет для роста мировой экономики и как это измеряется. Мы также ознакомились с основными выводами отчета McKinsey о влиянии генеративного AI на мировую экономику, а также с примерами успешного использования генеративного AI в разных сферах. Наконец, мы представили некоторые рекомендации для развития и применения генеративного AI, включая обеспечение безопасности, этики и ответственности, развитие навыков и компетенций, поддержку инвестиций и инноваций, налаживание партнерств и сотрудничества.

Генеративный AI - это одна из самых перспективных и значимых технологий нашего времени, которая может принести огромную пользу для мировой экономики и общества. Однако, он также несет в себе определенные вызовы и риски, которые необходимо учитывать и управлять.