Новые выводы из AI & Economy ATLAS от Google

Как люди используют ИИ каждый день — в том числе в офисах, лабораториях и творческих студиях по всему миру? Данные из AI & Economy ATLAS от Google показывают, как ИИ активно меняет мировой рынок труда. Например:

• Индийская творческая индустрия использует ИИ активнее, чем остальной мир: на профессии в сфере искусства, дизайна и медиа приходится 19% использования ИИ в рабочих целях — в 1,6 раза больше среднемирового показателя.
• США лидируют по внедрению ИИ в технических областях: на профессии в сфере компьютерных и математических наук приходится 30% использования ИИ в рабочих целях — вдвое больше, чем в остальных странах мира.

Чтобы упростить изучение этих сведений и миллионов других глобальных точек данных ATLAS, мы запускаем новый интерактивный ресурс с открытым доступом. Вы сможете подробнее изучить, как часто ИИ используют специалисты разных профессий — от электриков до менеджеров по закупкам, узнать, как люди используют ИИ дома, и изучить уровень внедрения ИИ в странах по всему миру.

Кроме того, новое основанное на данных ATLAS исследование от Google и Google DeepMind, проведенное совместно с MIT FutureTech, дает новые сведения о том, как ученые используют ИИ в своей работе, в том числе:

• Ученые используют ИИ активнее, чем представители многих других профессий; почти половина опрошенных ученых ежедневно использует ИИ в той или иной форме.
• Для научной работы широко применяются и большие языковые модели, и специализированные модели, причем эти подходы взаимно усиливают друг друга.
• Ученые сообщают, что экономят с помощью ИИ почти 7 часов в неделю, высвобождая время для дополнительных исследований. Однако теперь узкие места возникают на следующих этапах исследовательского процесса, в результате чего накапливается очередь гипотез.

Какие профессии чаще всего используют ИИ и где?

Данные ATLAS показывают, как разные профессии по всему миру внедряют ИИ, выявляя ключевые региональные тенденции и модели использования:

• ИИ по профессиям: В странах ОЭСР лидируют по использованию ИИ специалисты в сфере компьютерных и математических наук, а также бизнес- и финансовых операций. В странах, не входящих в ОЭСР, лидирующие позиции занимают специалисты административной и офисной поддержки, искусства, дизайна, развлечений, спорта и медиа, а также преподаватели и библиотечные работники.
• Уровень дохода и внедрение: Хотя внедрение ИИ в целом коррелирует с уровнем дохода страны, такие страны, как Бразилия и ОАЭ, выделяются более высокими показателями внедрения, чем можно было бы предположить исходя из их ВВП на душу населения.
• ИИ для ручных задач: Использование ИИ для диагностики оборудования и устранения неисправностей в режиме реального времени значительно различается по регионам. В Бразилии и Германии на ручные задачи приходится 7% использования ИИ в рабочих целях (в 1,4 раза больше среднемирового показателя), тогда как в Японии этот показатель составляет 4%.

Как ученые используют ИИ?

Новое исследование также показывает, как ученые используют ИИ в своей работе. Новое исследование Google, Google DeepMind и MIT FutureTech основано на данных ATLAS. Оно включает анализ 2600 специализированных моделей ИИ и опрос более 600 ученых из США и Великобритании. Все данные систематизированы с помощью новой таксономии MIT FutureTech, описывающей виды деятельности ученых.

Согласно исследованию, ученые используют ИИ активнее, чем представители многих других профессий, и почти половина из них ежедневно использует ИИ в той или иной форме. Ученые применяют как специализированные модели, так и большие языковые модели, но для разных задач. Использование таких больших языковых моделей, как Gemini, широко распространено в различных научных областях и категориях задач, тогда как специализированные модели ИИ относительно чаще применяются в медицине и биологических науках, а также для прогнозирования, генерации и моделирования данных в конкретных предметных областях.

Ученые сообщают о значительной экономии времени благодаря ИИ — чуть менее семи часов в неделю, что позволяет уделять больше времени исследованиям. Однако это не обязательно сразу приведет к новым открытиям. Исследование также выявляет значительные затраты времени на проверку результатов ИИ, увеличение числа гипотез, ожидающих проверки, и появление узких мест в таких областях, как физические эксперименты и клиническая валидация. В этом отношении наука похожа на большинство других профессий: хотя ИИ обладает значительным потенциалом для повышения производительности, для реализации возможностей быстро развивающихся технологий ИИ может потребоваться перестроить научные процессы и рабочие процессы, чтобы масштабное влияние на результаты и открытия стало возможным.

Что дальше?

О будущем ИИ и экономики по-прежнему остается много вопросов. ATLAS — это долгосрочный исследовательский проект, и мы будем сотрудничать с партнерами из академической среды и других сфер, чтобы выявлять новые направления исследований и получать новые сведения, которые помогут лучше понять, как ИИ меняет экономику.