蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，高盛（Goldman Sachs）发布了一份名为《生成式人工智能的巨大经济潜力》的行业研究报告。该报告深入探讨了生成式人工智能（Generative AI）的技术特点、对各行各业的影响以及其潜在的经济效益。报告指出，生成式AI通过训练大型、通用的数据库，能够在广泛的应用案例中产生与人类输出难以区分的原创信息，并且通过自然语言处理技术，使得人机交互更加便捷。此外，报告还分析了AI在全球范围内对就业的影响，以及对劳动生产率的潜在提升。这份报告提供了对生成式AI未来发展的深刻洞见，对于理解这一技术如何塑造未来经济和劳动力市场具有重要价值。
生成式人工智能（Generative AI）正以其巨大的经济潜力，在全球范围内引发关注。Goldman Sachs的报告《The Enormous Economic Potential of Generative AI》深入探讨了这一技术的现状、影响及未来趋势。
生成式AI与传统机器学习（ML）方法截然不同。它不依赖特定领域的数据库进行训练，而是利用互联网等大型、通用数据库，拓宽了应用范围，更易催生创新。生成式AI模型通过“对抗神经网络”技术生成难以与人类数据区分的新信息。此外，其通过大型语言模型（LLMs）实现的自然语言处理（NLP）能力，使得人机交互更为便捷。
报告指出，O*NET数据显示，目前职业中约三分之二的任务可能被AI部分自动化。在美国，四分之一的工作任务可能被AI自动化，这一趋势在欧洲同样明显。全球范围内，18%的工作可能被AI自动化，对发达市场的影响大于新兴市场。
AI的早期采用者研究发现，AI的采用平均提高了工人27-31%的生产力。尽管存在摩擦性失业的风险，但从长远来看，技术创新推动了就业增长。历史上，自动化导致的工人置换大致被新角色的创造所抵消。
生成式AI有望显著提升美国的劳动生产率增长，预计在10年的采用期内，每年劳动生产率增长将提高1.5个百分点。其他国家也可能从生产率增长中获益。
AI硬件收入自2023年以来已超过3000亿美元/年。模型和计算需求的增长速度远快于成本或能效的提高。大型模型继续提高性能，投资周期庞大。
报告还讨论了AI资本收入的预期现值超过资本支出预测。从历史角度看，AI投资周期超过了GDP中通用技术建设的份额。AI领导者的表现与以往基础设施建设中的先行者相似，表现不一。
在劳动市场方面，尽管一些行业出现了AI替代劳动力的迹象，但对劳动市场结果的影响似乎小且不显著。技术行业的就业份额已低于趋势，青年失业率在技术暴露行业有所上升，但尚未出现与AI相关的裁员或失业现象。
报告通过五个维度评估劳动置换风险：错误后果、任务重复性、任务凝聚力、AI暴露任务相对于总体工资的价值以及后台与前台工作。这些指标在不同职业中的变化是直观的，并与轶事相符合，预测哪些工作更有可能被自动化。
在AI采用方面，不同国家和行业的采用率差异很大。美国经济中AI采用率目前为9.7%。采用率在计算机、网络搜索和电影行业的公司中更高。大公司引领了采用热潮，而采用率更高的行业预计将从AI中获益最多。
市场对AI的影响表现为股票市场是最大的受益者；对利率的影响取决于是否预期。AI的采用和影响是多方面的，其经济潜力巨大，但也带来了挑战和风险。
这篇文章的灵感来自于Goldman Sachs的报告《The Enormous Economic Potential of Generative AI》。除了这份报告，还有其他一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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