Google представила обновленные данные ATLAS о влиянии ИИ на экономику и науку
Новые данные Google ATLAS показывают различия в внедрении ИИ по регионам и профессиям. Ученые экономят почти 7 часов в неделю, но сталкиваются с узкими местами в проверке гипотез.
Google выпустила интерактивный инструмент для анализа данных ATLAS и опубликовала исследование о том, как ученые используют искусственный интеллект в повседневной работе.
Главные тезисы
- В Индии креативная индустрия использует ИИ в 1,6 раза чаще мирового среднего.
- В США на IT и математику приходится 30% рабочей нагрузки с ИИ.
- Ученые экономят почти 7 часов в неделю, но сталкиваются с ростом очереди гипотез.
- Бразилия и ОАЭ опережают другие страны по внедрению ИИ относительно их ВВП.
Интерактивный инструмент ATLAS
Google представила новую интерактивную платформу с открытым доступом для изучения данных ATLAS. Инструмент позволяет анализировать уровни внедрения ИИ в различных профессиях — от электриков до менеджеров по закупкам, а также изучать использование технологий дома и в разных странах.
Региональные и профессиональные различия
Данные ATLAS выявляют четкие паттерны использования ИИ. В Индии креативная индустрия применяет технологии чаще мирового среднего: на искусство, дизайн и медиа приходится 19% рабочей нагрузки с ИИ, что в 1,6 раза выше глобального показателя.
В США лидирует техническое внедрение: на компьютерные и математические профессии приходится 30% использования ИИ, что вдвое превышает долю в остальных странах мира. В странах ОЭСР доминируют IT и финансы, тогда как в странах вне ОЭСР — административная поддержка и образование.
Страны с разным уровнем дохода демонстрируют неодинаковую динамику. Бразилия и ОАЭ показывают более высокие темпы внедрения ИИ, чем позволяет их ВВП на душу населения. В Бразилии и Германии 7% рабочей нагрузки с ИИ уходит на диагностику оборудования, что в 1,4 раза выше среднего по миру.
ИИ в научной работе
Совместное исследование Google, Google DeepMind и MIT FutureTech, основанное на анализе 2600 специализированных моделей и опросе более 600 ученых в США и Великобритании, показывает высокую интенсивность использования технологий. Почти половина опрошенных ученых применяет ИИ ежедневно.
Ученые экономят почти 7 часов в неделю благодаря ИИ, что высвобождает время для исследований. Однако это не всегда приводит к немедленным открытиям. Наблюдаются узкие места в проверке гипотез, рост очереди непроверенных гипотез и сложности в физической экспериментальной работе и клинической валидации.
Использование больших языковых моделей (LLM) и специализированных моделей различается по задачам. LLM, такие как Gemini, применяются широко во многих научных областях, тогда как специализированные модели чаще используются в науках о жизни для предсказания, генерации и симуляции данных.
