管理諮詢公司麥肯錫稍早公布人工智慧 報告，認為接下來的人工智慧技術發展將有突破性成長，預計在2030年前後就會達成人腦 思考等級，同時將為產業帶來巨大變化，同時也會推動更大市場產值。
報告中指稱，近年興盛的自動生成式人工智慧，將比過往的人工智慧有更快成長速度，同時也將對過往需要用到大腦 思考的知識類型工作產生影響，而非過往人工智慧主要影響重複性高、操作單一的工作。
在麥肯錫估計數據顯示，專業知識工作以人工智慧技術實現自動化的潛力提升34%，而管理及人才開發實現自動化的潛力則將從2017年的16%增加至49%，其中與近年興盛的自動生成式人工智慧技術發展有關，藉由能夠理解人類語言溝通的大型自然語言模型 驅動人工智慧技術，將能應用在更多類型工作，並且透過自動化減少傳統人力投入比重。
而在當前經濟領域的勞動工作中，至少仍有40%比重需要理解人類語言，其中包含銀行、證券等類型工作仍仰賴傳統人力，若接下來自動生成式人工智慧技術持續成長，預期此類工作能被人工智慧取代可能性也會增加。
同時，在ChaGPT、Coplilot、Stable Diffusion等自動生成式人工智慧逐漸在市場普及應用，而包含微軟 、Google在內業者也開始在搜尋服務 整合自動生成式人工智慧，更影響許多原本需要透過大量人腦構思的內容創作，例如告訴人工智慧關鍵描述字句，即可快速生成陳述豐富的文章，同時也能自動產生漂亮的配圖，甚至也能參考幾段旋律之後創造完整音樂曲目。
在自動生成式人工智慧逐漸普及之際，過去仰賴人腦思考的工作似乎也開始面臨挑戰。但是對於總體市場發展來看，麥肯錫預測接下來的自動生成式人工智慧至少可在每年創造2.6兆美元至4.4兆美元經濟效益，相比過去在2017年預估規模幾乎增加15%-40%幅度。
不過，麥肯錫報告中也並非認為未來絕大部分工作都將由人工智慧取代，而是預期會產生明顯改變，尤其出現工作者與人工智慧協同作業情況，而有不少工作依然無法全面由人工智慧取代，人工智慧僅能作為提高工作效率的輔助工具。
另一方面，麥肯錫也認為企業同時也會評估導入人工智慧，以及維持現行人力運作的成本效益，若人工智慧的成本相對還是較高，取代傳統人力的可行性顯然就會變得較低，而如果採用人工智慧加上傳統人力可創造更大價值，那麼就會吸引更多企業導入人工智慧，甚至改變既有工作流程。
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