麥肯錫人工智能對世界經濟的影響11問題的提出22幾個研究結論33中國AI的未來之路目錄Part1問題的提出新聞速遞：國內首個AI女主播上崗2019年3月3日，全球首位AI合成女主播——“新小萌”正式上崗近日，新華社聯合搜狗公司在京發布全新升級的站立式AI合成主播2341無需提取你的細胞；直接將一段你的真人視頻拿過來就行！“AI分身”技術可以通過視覺和聲音兩方面來進行自我學習，克隆你的口語表達、臉部表情、手勢、形體運動及場景互動等，直接在網絡上生成另一個能自主說話、主持、干活的“你”還擁有千千萬萬個“分身技術”，可以出現在全國各地；甚至全世界各地，還會各種語言，會中文、會英文等等各種語言..更可怕的是，這種全新的智能人士還不需要休息，能不斷“進化”、不斷“學習”，全年365天，每天24小時AI女主播背后的黑科技：恐怖的“AI分身”技術！除了嘴唇動作稍顯僵硬外，AI女主播幾乎可以以假亂真

——今日俄羅斯“新小萌”從來沒有上過新聞專業課，因為她并不是一個真正的人。——美國Futurism近年來，中國已成為全球領先的人工智能發展中心之一。——約旦媒體AIBawaba中國在淘汰傳統記者的路上又邁出了一大步。——美國財經新聞網各國媒體看“新小萌”到2030年，人工智能有可能為全球額外貢獻13萬億美元的GDP增長（此為總體數據，去除了競爭影響和轉型成本），平均每年推動GDP增長約1.2%，足以比肩歷史上其他幾種通用技術所帶來的變革性影響，例如19世紀的蒸汽機、20世紀的工業機器人和21世紀的信息技術。——《麥肯錫前沿筆記：通過模型看人工智能對世界經濟的影響》計算機視覺用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理。機器人自動化處理低端的工業生產重復操作的簡單崗位被機器人替代，而且高端的金融分析師、律師、法官、醫生等都將被智能機器人擠出高端機器學習建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制來解釋數據自然語言研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法什么是人工智能？虛擬助手理解語音命令并為用戶完成任務，隨著公司希望利用人工智能助理來處理各種實際情形（醫學）醫療計算機視覺、醫學圖像處理；（軍事）探測敵方士兵車輛、導彈制導、無人機、無人駕駛車文本分類、語言建模、語音識別、說明生成、機器翻譯、文檔總結、問題回答聊天機器人、亞馬遜Alexa、蘋果Siri、微軟Cortana、谷歌助手“機器換人”（大部分行業）計算機視覺自然語言虛擬助手機器人自動化處理人工智能可能的應用高端機器學習模仿人腦分析處理圖像，聲音和文本Part2幾個研究結論ACDB1、公司可能會在不同程度上使用前述5種工具。有些會采取機會主義的方法，僅測試一種技術并在特定功能中進行試驗；有些可能采用所有五個；在這兩極之間，將有一些公司處于中間水平。3、人工智能有可能在2030年之前為全球額外貢獻約13萬億美元，或與今天相比累計GDP增長約16%。這相當于每年GDP增長1.2%。如果交付，這種影響將與歷史上其他通用技術的影響相媲美。2、到2030年，平均模擬顯示，大約70%的公司可能采用了至少一種AI技術，但不到一半的公司將完全吸收這五種類別。采用一種技術和完全吸收的模式可能相對較快，處于其他技術所觀察到的高端。4、包括勞動力自動化，創新和新競爭在內的許多因素都會影響人工智能驅動的生產力增長。微觀因素，例如人工智能的采用速度，以及宏觀因素，例如一個國家的全球聯系或勞動力市場結構，都會造成影響。人工智能有很大的潛力為全球經濟活動做出貢獻勞動和資本投入促進國際經貿往來轉型成本與負面外因產品和服務創新通過勞動替代提升生產率財富創造和再投資人工智能將通過多種渠道影響經濟產品和服務的創新與延伸3個能顯著影響經濟的渠道：通過勞動替代提升生產率、產品和服務創新、負面外因和轉型成本通過勞動替代提升生產率自動化和勞動替代的影響可能高達9萬億美元，比當今全球GDP總量高出約11%。此項估計涵蓋了從目前到2030年這段時期內累計的經濟附加值增長，在資本和勞動力技能的推動下，生產率得以提升，繼而實現全球GDP總量的提升。但前提假設是：被取代的員工能夠在經濟的其他領域得到重新聘用。產品和服務創新人工智能可促進創新，改進現有的產品和服務，甚至創造全新的產品和服務。此次模擬顯示，創新可以推動GDP增加7%左右，到2030年增加的產值可達到6萬億美元左右。負面外因和轉型成本部署人工智能技術很有可能會給勞動力市場帶來沖擊，而要實現勞動力市場的轉型也很有可能會產生相應的成本，尤其是對那些自身技能不足，會被人工智能技術取代或部分取代的勞動者而言。負面外因和轉型成本會導致GDP總量減少約9%，也就是大約7萬億美元。負面外因和轉型成本的影響人工智能技術的普及會擴大不同國家/地區、公司和勞動者之間的差距AI如何影響國家/地區占據人工智能領導者地位的國家/地區（以發達經濟體為主）可以在目前的基礎上獲得20%至25%的經濟利益增長，而新興經濟體可能只有這一比例的一半。人工智能鴻溝可能會導致如今的數字鴻溝進一步加深。基于現有數據，中國和美國同處于領先組。它們目前在人工智能領域均處于領先地位。但若止步不前，那么領先的國家/地區也無法確保實現其預期的經濟利益。發展中經濟體也未必會在人工智能競賽中失敗。它們可以選擇加強與人工智能相關的基礎因素，增強實現人工智能潛力所需的促進因素，并主動加快技術采用速度。發達國家將自己定位為人工智能領導者，可以獲得額外20-25％的經濟效益，而新興經濟體可能僅增加5-15％。發達經濟體在數字技術方面更進一步。他們還有強大的動機來采用人工智能：低生產率增長，人口老齡化和相對較高的勞動力成本。許多發展中經濟體的數字基礎設施不足，創新和投資能力薄弱，技能基礎薄弱。再加上低工資和充足的生產力追趕空間的動力抑制效應，很難趕超。人工智能技術的普及會擴大不同國家/地區、公司和勞動者之間的差距AI如何影響公司領跑者指的是在未來5至7年能全面吸收人工智能技術的企業，它們有望將現金流擴大一倍。領跑者往往擁有強大的數字化基礎、較高的人工智能投資傾向，且對人工智能的商業案例持有積極觀點。相較而言，到2030年仍然完全不采用人工智能技術，或者沒有完全吸收人工智能技術的企業，現金流可能較目前下滑20%。企業之間的激烈競爭是導致這種利潤壓力的一個重要原因，可能造成的結果是市場份額從落后者向領跑者轉移，還可能激發關于人工智能利益分配不均的爭論。人工智能技術的普及會擴大不同國家/地區、公司和勞動者之間的差距AI如何影響勞動者擁有較強技術能力和認知能力的勞動者，或者其專業技能難以被自動化取代，對此類勞動者的需求很可能增加，工資也可能相應提高。但對于從事重復性任務的勞動者來說，市場需求和工資則可能雙雙降低。以重復性勞動為主及對數字技能要求較低的職位，在就業總量中的比例可能會出現最大幅度的下滑，從現在的40%左右下滑到2030年的30%。非重復性活動以及需要較高數字技能的工作所占的份額則可能出現最大增幅，從現在的大約40%增加到50%以上。010302經濟影響可能會隨著時間的推移逐漸顯現由于學習和部署成本過高，企業最初采用人工智能的速度可能較慢，但隨后會逐漸加速，部分原因在于競爭壓力的增大和互補能力的提升到2030年，人工智能對增長的貢獻可能達到未來5年的3倍甚至更多由于要進行初始投資，還要不停地提煉技術和應用，甚至付出龐大的轉型成本，所以小企業在采用這種技術時可能面臨局限

生產率的提升相對于技術進步存在遲滯技能鴻溝在初期面臨執行和轉型成本提高的問題，人工智能的經濟影響估計往往會被忽視，模擬計算表明，這些成本將消耗五年內總潛在收益的80％，到2030年下降到三分之一AI技術的普及使得自動化或勞務外包更加普遍，特別是腦力或者體力上的“重復性勞動”。模擬計算表明，重復性任務和少量數字技術為特征的崗位需求可能會從總就業占比的40％下降到2030年不到30％；而對非重復性活動或高水平數字技能的工作崗位的需求份額從大約40％上升到超過50％。這種轉變可能導致工資差異的拉大，需要高水平數字技能的非重復性工作的工資總額占比大約上漲13％。而重復性和低數字技能類別的工人會遇到工資停滯甚至減少，他們在工資總額中的占比將從33％下降到20％Part3中國人工智能的未來之路AI“國家隊”重點：無人駕駛汽車、智慧城市和醫學影像等領域的人工智能技術海量數據是訓練人工智能系統、吸引人才、加速創新的核心要素之一為了提升數據的多樣性，政府應提高公共數據開放程度，并帶頭建設行業數據庫。建立數據標準是進行廣泛數據分享和實現系統間交互操作的重要前提條件，有助于提升物聯網及人工智能技術的價值。中國政府還需考慮國際數據流的價值，數據是未來的貨幣戰略重點之一：建立完善的數據生態系統一重障礙二重障礙三重障礙很多商業領袖還沒有意識到改變現有業務運作方式的緊迫性專業技術知識的缺失實施成本較高戰略重點之二：拓寬人工智能在傳統行業的應用政府需要大力投資人工智能相關教育和研究項目制定吸引全球頂尖人才的移民政策建立更大規模的計算機科學精英人才庫重新設計教育體系，突出創新和數字技術的重要性戰略重點之三：加強人工智能專業人才儲備戰略重點之四：確保教育和培訓體系與時俱進，支持勞動力大軍的再培訓未來的一項長久挑戰是幫助受到人工智能沖擊的行業勞動力重新適應并獲得新技能，這將是保障公共福利和維護社會穩定的關鍵。著力加強數據和人工智能在各個階層的教育政府對不平等問題的應對就顯得尤為重要國內國際戰略重點之五：在國內及國際上建立倫理和法律共識應形成一套透明和廣泛的質詢程序來確保公眾做好迎接變革的準備。待法律框架建立之后，政府就要成立監管機構負責人工智能的監督和管理。中國可以牽頭組建國際性的監管機構以促進人工智能技術的和平、全面和可持續發展。除了監管，中國還可以在全球經濟發展中起到模范作用。TheEnd人工智能簡介

Brief

introduction

ofArtificialIntelligence2024/9/24Made

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Bob1人工智能是什么？What

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ArtificialIntelligence？2人工智能的發展與應用Application

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Artificial

Intelligence3人工智能面臨的考驗ThefacingproblemsofAI4人工智能的未來ThefutureofArtificialIntelligenceContentsPart1

人工智能是什么2024/9/242024/9/24人工智能是什么？1名字由來：1956年，薩繆爾應麥卡錫之邀，參加達特茅斯會議，介紹機器學習工作。

“ArtificialIntelligence”

這個詞被首次提出(JohnMcCarthy)薩繆爾發明了“機器學習”這個詞，將其定義為“不顯式編程地賦予計算機能力的研究領域”。而能夠進行機器學習的便是人工智能。2024/9/24人工智能是什么？1計算機學家們對人工智能的定義：是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。2024/9/24人工智能是什么？1定義小結Machine

learningComputervisionNaturallanguagelearningPatternrecognitionExpertsystemAIPart2

人工智能的發展與應用

2024/9/242024/9/241961年,明斯基發表了“走向人工智能的步驟”的論文，推動了人工智能的發展。1956年,塞繆爾在IBM計算機上研制成功了具有自學習、自組織和自適應能力的西洋跳棋程序。1957年,紐厄爾、肖(Shaw)和西蒙等研制了一個稱為邏輯理論機（LT)的數學定理證明程序。1958年,麥卡錫建立了行動規劃咨詢系統1960年紐厄爾等研制了通用問題求解(GPS)程序。麥卡錫研制了人工智能語言LISP。1972-1976年，費根鮑姆研制MYCIN專家系統，用于協助內科醫生診斷細菌感染疾病，并提供最佳處方。1981年,中國人工智能學會在長沙成立1991年,”弗里茨”問世1995年,”深藍”更新程序，新的集成電路將其思考速度達到每秒300萬次2011年,Apple正式推出人工智能計劃CALO的Siri語音助理2012年,圖靈誕辰100周年的比賽上，以29.2%的成績險些通過圖靈測試2人工智能的發展與應用人工智能飛速發展1.定理證明1977年，吳文俊關于平面幾何定理的機械化證明首次取得成功,并且創立了定理機器證明的“吳方法”。2.醫療診斷隨著機器學習的病例的增多，人工智能可以豐富系統的知識，自動地或者在人工干預下進行知識的積累和分析，提高醫療水平

[1]人工智能的發展與應用2人工智能的應用

3.智能汽車汽車能和人一樣會“思考”“判斷”“行走”，可以自動啟動、加速、剎車，可以自動繞過地面障礙物。在復雜多變的情況下，它的“大腦”能隨機應變，自動選擇最佳方案，指揮汽車正常、順利地行駛。4.語音助手通過智能對話與即時問答的智能交互，實現幫忙用戶解決問題，其主要是幫忙用戶解決生活類問題。人工智能的發展與應用2人工智能的應用

Part3

人工智能面臨的問題2024/9/24機器人的日益活躍肯定會引發全社會關于倫理、道德的大討論，這有可能會在一定時間內阻礙機器人的發展，但總的來說，科技是第一生產力，左右著人類的進程，至于倫理、道德體系只是科技的衍生物，大不了推倒重建，更何況，我們已有了如此成熟的法律監管制度，估計不會把自己搞癱