Искусственный интеллект (ИИ) продолжает активно внедряться в различные сферы жизни, и новые данные от проекта ATLAS от Google делают эту тенденцию более наглядной. В рамках исследования ATLAS были собраны миллионы глобальных данных, которые теперь доступны в интерактивном формате, позволяя пользователям исследовать, как именно ИИ используется в разных профессиях и странах.

Использование ИИ в разных странах

Согласно данным ATLAS, использование ИИ варьируется в зависимости от региона и профессии. Например, в Индии творческая индустрия использует ИИ на более высоком уровне, чем в других странах, где 19% всех рабочих задач связаны с ИИ в области искусства, дизайна и медиа. Это в 1,6 раза превышает мировой средний показатель. В Соединенных Штатах наблюдается лидерство в техническом принятии ИИ, где 30% рабочих задач в области компьютерных и математических профессий связаны с ИИ, что вдвое больше, чем в других странах. В странах ОЭСР (Организация экономического сотрудничества и развития) наибольшее использование ИИ наблюдается в компьютерных и математических профессиях, а также в бизнесе и финансовых операциях. В не-ОЭСР странах на первом месте находятся офисные и административные профессии, а также сферы искусства, дизайна, развлечений и образования.

Уровень дохода и принятие ИИ

Интересно, что уровень дохода страны также влияет на принятие ИИ. Однако некоторые страны, такие как Бразилия и Объединенные Арабские Эмираты, демонстрируют более высокие уровни принятия ИИ, чем можно было бы ожидать исходя из их ВВП на душу населения. Например, в Бразилии и Германии 7% использования ИИ связано с ручными задачами, что в 1,4 раза превышает мировой средний показатель, в то время как в Японии этот показатель составляет всего 4%.

Как ученые используют ИИ

Новые исследования, проведенные Google, Google DeepMind и MIT FutureTech, показывают, что ученые используют ИИ чаще, чем многие другие профессии. Почти половина опрошенных ученых заявила, что использует ИИ ежедневно. Исследование проанализировало 2600 специализированных моделей ИИ и опросило более 600 ученых из США и Великобритании, организовав данные по новой таксономии от MIT FutureTech. Ученые активно применяют как специализированные модели, так и большие языковые модели (LLM), такие как Gemini. Использование LLM охватывает широкий спектр научных областей и задач, в то время как специализированные модели чаще встречаются в области здравоохранения и научных исследований.

Время и производительность

Согласно исследованиям, ученые сообщают о значительных временных преимуществах благодаря использованию ИИ, экономя почти 7 часов в неделю. Это время может быть использовано для более глубоких исследований. Однако, несмотря на эти преимущества, не все так просто. Исследование также выявило наличие значительного времени, затрачиваемого на проверку результатов ИИ, а также увеличивающуюся очередь гипотез, которые еще предстоит протестировать. Это создает узкие места в таких областях, как физические эксперименты и клиническая валидация.

Будущее ИИ и экономики

Вопросы о будущем ИИ и его влиянии на экономику остаются открытыми. Проект ATLAS является долгосрочным исследованием, и его авторы планируют сотрудничать с академическими партнерами и другими организациями, чтобы выявить новые области для исследования и предоставить новые инсайты о том, как ИИ трансформирует экономику. Важно понимать, что хотя ИИ предлагает значительные возможности для повышения производительности, для реализации его потенциала может потребоваться пересмотр научных процессов и рабочих потоков.