全球四大會計事務所之一的德勤（Deloitte）在官網發布了一份，名為《Generative AI in Asia Pacific: Young employees lead as employers play catch-up》的深度調查報告。

主要查看中國、澳大利亞、印度、日本、新加坡、韓國、中國臺灣等亞太地區對ChatGPT、Gemini、Midjourney、Claude和GitHub Copilot等生成式AI（AIGC）的應用情況。

本次調查對象一共有11900人，其中9000名為企業員工，2900名為在校學生。結果顯示，亞太地區中的發展國家對生成式AI的應用，比發達國家的應用率高30%處于領先地位，并且將近11億的工作時間會受該工具的深遠影響。

由于本次報告內容較多，「AIGC開放社區」將為大家介紹重點，有興趣的小伙伴可以去官網查看所有內容。德勤在本次調查中一共有6大發現：

• 學生和企業員工成為應用生成式AI的主力并引領新一代AI變革，但只有一半人覺得他們的經理、負責人知道他們正在使用這些工具。
• 發展中經濟體在生成式AI的應用處于領先地位，應用率比發達經濟體高30%。
• 預計亞太地區將近11億的工作時間將受到生成式AI的影響。
• 通過生成式AI可以幫助每位用戶，每周節省一天的時間。使得他們將節省的時間用于學習新的技能。
• 生成式AI提升了工作和學習滿意度。
• 四分之三的企業在應用生成式AI方面，落后于自己的員工。

學生和員工，正引領生成式AI的變革

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在整個亞太地區，學生和員工對生成式AI的應用率高的驚人。德勤的調查結果顯示，81% 的大學生和 62%企業的員工正在使用該技術。

其中，年齡在18—24歲的員工是中年工作者的兩倍，這說明，年齡和早期接觸數字技術是高頻率使用生成式 AI 的關鍵驅動因素。

德勤認為，生成式AI能獲得如此高的應用率主要有兩大原因：第一，多數生成式AI產品目前皆處于免費推廣階段，這給年輕人嘗試、培養使用的習慣；

第二，開源生態增加了產品的普及度，企業、開發人員可以在Hugging Face、Github等平臺上獲取各種類型的大模型，以開發特定場景的生成式AI產品。

德勤預計，未來5年的應用率將比現在高兩倍，這也就是說生成式AI技術將繼續保持高速發展趨勢。

亞太發展中國家對生成式AI應用率，比發達國家高30%

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在過去的技術變革中，發達國家的應用率是高于發展中國家的，例如，在2000年的互聯網變革中，亞太地區的發達國家韓國、澳大利亞有將近一半人口可以上網，而中國、印度、菲律賓的比例不到2%。

而在這一輪的生成式AI技術變革中，中國、印度和東南亞對該技術的應用，比發達國家高出30%。這是因為發展中國家的18歲—35歲的“數字原生”人口比例更高，他們對新鮮技術的接受能力也更強。

相比之下，發達國家中三分之一的員工對生成式AI持懷疑態度，而發展中國家只有12%。

更重要的是，發展中國家非常重視對新技術的學習、部署和使用，例如，在中國會積極與其他研究機構、企業一起合作開發和應用生成式AI技術。

中國有71%的學生、員工正在積極參與到技術變革中，而亞太地區的平均比例只有49%，澳大利亞為31%。

德勤指出，發展中國家對生成式AI的應用處于領先地位，一方面是用來降本增效，另外一方面是為了進一步發揮人類的想象能力，提升更高層次的生產力。

與發展中國家相比，發達國家在生成式AI的研究、發展中處于落后位置，同時加上人工成本較高等因素，他們將長期處于混亂期，急需梳理出一條自己的技術變革戰略道路。

亞太地區有近11億工時，受生成式AI影響

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德勤評估，在這一輪生成式AI變革中，亞太地區將會有將近11億工時受到該技術的影響。這種影響將以業務流程自動化的方式出現，例如，自動上傳、下載數據等，它們將不再需要人工的參與，因此，將會有一大批員工面臨轉業和再學習。

早在20世紀80年代電子表格的出現，極大減少了對簿記員的需求，從而轉向了更高級的會計師。所以，即便被生成式AI取代工作崗位的人也不必太多擔心，每一次新技術的變革同樣會產生全新的工作崗位。

為了幫助企業員工了解哪些崗位受影響最大，德勤制作了一個“工作影響爆炸圖”：短期來看，金融、信息、通信和媒體、教育以及專業服務，將是最容易被替代的職業；長期來看，醫療、政務服務、房地產和藝術類會受到影響。

影響較小的行業包括：制造業、采礦、建設、農業、運輸和郵政、家政以及批發和零售等。

德勤表示，本輪技術變革主要集中在信息領域以及專業知識比較密集的產業，所以，這會進一步加速企業的數字化轉型進程，而學生則需要接觸、學習更多的專業知識來適應新的生成式AI技術時代。

德勤也希望通過本次報告，可以幫助企業領導者和教育工作者了解生成式AI的應用情況，以思考如何將其融入到各種業務流程實現降本增效。從而順應技術潮流，而不是被技術所顛覆、取代。

本文轉自 AIGC開放社區 ，作者：AIGC開放社區

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