了解人工智能经济（7分钟阅读）

# 理解AI经济 来源：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/understanding-the-ai-economy/ Google的ATLAS是一项大规模研究，深入探讨人们如何在工作和日常生活中使用AI。 --- AI与经济负责人，首席经济学家办公室 Scott Strand 技术与社会部门战略运营与特别项目主管 --- "AI与经济Atlas"伴随Google标志，背景为绿色网格 您的浏览器不支持音频元素。 收听文章 [[时长]]分钟 本内容由Google AI生成。生成式AI尚处于实验阶段。 人们普遍认为，AI有潜力显著改变全球经济和我们的工作方式。然而，最终结果——这对工作、人们的生活以及整体经济意味着什么——并非自动实现，也无法保证。要实现这一点，还需要做很多事情（https://www.youtube.com/watch?v=sXBx5Te6ShY）。为此，我们整个社会必须共同努力，积极塑造AI对我们生活、工作和经济的影响。为了使这项共同工作行之有效，我们必须深入了解AI在经济中的采用和使用情况。社会需要实证洞察和基于证据的研究来为决策、倡议和行动提供依据。 为助力这一目标，Google推出了首个版本的**AI与经济ATLAS**（https://ai.google/static/documents/GoogleATLASv1.pdf）（活动、任务、领域与采用研究）。这是一项正在进行的大规模、去标识化研究，旨在了解人们如何使用Google的AI产品与工具。ATLAS的首个数据集（v1.0）基于来自Gemini应用、AI模式以及Gemini API的1500万次聚合且去标识化的人机交互记录，这些工具每月被超过10亿人使用。ATLAS v1.0的洞察覆盖了150多个国家、140种语言、800种职业以及4000项任务；ATLAS是迄今为止对真实用户大规模使用AI情况最全面的观察。 ATLAS揭示了人们如何在工作和日常生活中使用Google的AI工具来完成各种任务。ATLAS v1.0报告提供了一个快速变化领域的早期概览：AI能力在进步，其使用方式在演变，而观察其对经济影响的工具仍处于不断完善之中。 ## 我们从ATLAS v1.0中学到了什么？ 以下是一些迄今为止最有趣的发现： - **工作场所的AI使用广泛但浅层：** 职场采用覆盖所有行业部门，并且涵盖了占美国总就业人数90%的68%的职业。然而，在具体工作中，人们有选择性地使用AI：在典型工作中，AI仅用于约21%的任务。 - **工作中，大多数AI使用侧重于协作和辅助完成任务，任务自动化目前尚不常见：** ATLAS数据显示，工作中绝大多数AI交互集中于协作用途，如构思、策略、信息检索和学习。像创意设计和假设检验（在ATLAS中被归类为“非例行认知”）这类任务，在AI工作交互中出现的频率远高于整体经济中的比例（65%对35%）。这些交互中，完全自动化的占比不到10%。 - **AI使用不限于白领工人，它也辅助主要从事体力和手工劳动的工人完成相邻任务：** 工作中的AI使用并不仅限于传统意义上的知识型工作。虽然不那么普遍，但从事手工和技术行业（如汽车修理工、工业机械师）的工人，正在将对话式AI作为实时协作者，用于实时诊断、故障排除和即时学习。当这些领域的工人使用我们的AI工具时，他们使用多模态AI（即使用AI创建图像或视频）的可能性是其他用户的两倍。例如，汽车技师和工业机械师使用AI来解释复杂的测试结果，调试电线线路，并检查机械磨损。 - **AI在家庭生活中带来的价值可能被标准经济指标忽略，尤其是在高摩擦行政任务方面：** ATLAS中超过86%的AI工具交互发生在工作之外。人们以新颖有趣的方式使用AI，这些方式未被标准经济指标捕捉，包括有生产力的家庭活动（例如研究购物、协助使用家电和工具）和高摩擦行政任务（例如处理税务、许可和罚款等政府服务）。 - **全球AI采用与人均GDP相关，但存在显著例外：** AI使用已遍及全球。ATLAS数据显示，AI使用覆盖了超过150个国家和地区，这些地区的人口占全球99%。我们也可以从ATLAS中使用的语言多样性看到这一点。英语仅占全球AI对话的大约三分之一，用户在处理复杂任务时并不会系统性地放弃母语。更深入观察，人均AI使用率与一个国家的相对富裕程度密切相关，这引发了对持续存在的数字鸿沟的担忧。但这并非普遍规律：南美洲和中东的一些中等收入国家的AI采用率与高收入国家相当。 以下是其他一些发现： 按职业类别划分的AI采用情况 任务分布变化：基准 vs. Gemini活动 非工作Gemini对话按活动分布（全球） Gemini用于专业、政府服务和公民义务 政府与公民任务中Gemini使用的详细占比 按人均AI使用量分组的国家 ## ATLAS是如何开发的 ATLAS的洞察由Google DeepMind的观察聚类与分类组织（OCTO）提供支持。OCTO是一种工具，用于处理海量非结构化文本数据（如大语言模型对话），并将其提炼为有组织的实体。ATLAS在最高隐私保护水平下开发。除了清除个人身份信息（PII）外，我们还增加了多层额外保护，自动移除任何可能涉及敏感信息的引用，切断去标识化ATLAS数据与底层用户日志之间的所有关联，汇总文本数据，并将汇总结果聚合成代表多个用户的组。 ## 下一步是什么？ 这只是开始——ATLAS v1.0标志着一个长期项目的起点。AI的能力持续扩展，人们仍在继续寻找使用它的新奇有趣方式，理解AI的研究方法也在不断发展。围绕AI与经济，还有许多问题需要进一步研究——Google的**AI与经济研究计划**（https://ai.google/economy/）正与学术及其他研究人员合作开展这项工作。 还有更广泛的经济相关AI使用场景未在ATLAS中体现。这些包括拥有数十亿用户和交互的AI赋能产品，例如Google Workspace、Google翻译和AI概览；企业级平台，例如面向Google Cloud的Gemini和Gemini Enterprise；以及在多个关键领域的前沿能力，例如自主编码和世界模型。 随着我们继续扩展ATLAS，并扩大其范围和能力以产生新洞察，我们旨在提供对AI驱动经济转型的更清晰理解。我们希望这对研究人员、政策制定者、企业、工人以及经济中的其他参与者有所帮助，因为我们共同努力，塑造AI积极支持人们生活的方式。 *我们要感谢剑桥大学的Dame Diane Coyle和麻省理工学院的David Autor博士对ATLAS v1.0报告所做的贡献，以及整个ATLAS团队*[1]（https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/understanding-the-ai-economy/#footnote-1）*。* ## 在收件箱中获取Google最新资讯 订阅我们的新闻通讯，获取产品更新、活动信息、特别优惠等。 您的信息将按照Google的隐私政策（https://policies.google.com/privacy）使用。您可以随时取消订阅。