人工智能正深刻重塑全球工作模式。谷歌最新发布的“AI与经济ATLAS”数据显示，不同地区与职业在AI采用上呈现显著差异。为便于公众探索这一涵盖数百万数据点的洞察，谷歌同步推出了全新的交互式开放获取平台，用户可深入查看从电工到采购经理等各类职业的AI使用情况，以及全球各国的采用率分布。
全球AI采用呈现区域与职业分化
数据显示，印度创意行业的AI渗透率领先全球。其艺术、设计和媒体领域的职场AI使用率达19%，是全球平均水平的1.6倍。相比之下，美国在技术类AI应用上占据主导，计算机和数学职业的AI使用占比高达30%，约为其他地区的两倍。
从全球范围看，经合组织（OECD）国家中，计算机/数学及商业/金融类职业是AI使用的主力；而在非OECD国家，办公室行政、艺术设计及教育类职业则位居前列。值得注意的是，虽然AI采用率通常与国家收入水平正相关，但巴西和阿联酋等国的采用率超出了其人均GDP的预测水平。
在涉及手动任务的AI应用上，地区差异同样明显。巴西和德国约有7%的工作相关AI使用涉及实时设备诊断和故障排除，是全球平均水平的1.4倍；而在日本，这一比例仅为4%。
科学家高频使用AI，但面临“验证瓶颈”
谷歌、Google DeepMind与麻省理工学院未来技术研究所（MIT FutureTech）合作发布的最新研究，基于ATLAS数据、2600种专业AI模型分析及对600多名英美科学家的调查，揭示了科研领域的AI应用现状。
研究发现，科学家使用AI的频率高于许多其他职业，近半数受访者每天使用某种形式的AI。大型语言模型（LLM）如Gemini在各类科学任务中广泛应用，而专业AI模型则更多集中于健康与生命科学领域，用于数据预测、生成和模拟。两者在科研场景中形成互补。
效率提升显著，但转化存在滞后。科学家报告称，AI帮助每周节省近7小时，释放出更多研究时间。然而，这并未立即转化为新的发现。由于下游研究生产流程出现瓶颈，科学家需花费大量时间验证AI输出，导致待测试假设积压。这表明，要充分发挥AI对科学发现的规模化影响，可能需要重新设计科研流程和工作效率体系。
作为长期研究项目，ATLAS将继续与学术界及合作伙伴共同努力，探索AI重塑经济的新路径。