📰 重點摘要

Google的AI與經濟ATLAS計畫公布最新數據,揭露全球各行各業實際使用AI的樣貌。印度創意產業採用AI比率高於全球平均,藝術、設計與媒體類職業占印度AI相關工作使用量的19%,是全球平均的1.6倍;美國則在技術端領先,電腦與數學類職業占其AI工作使用量的30%,是其他國家平均的兩倍。Google同步推出一個開放互動介面,讓使用者能查詢從電工到採購經理等不同職業的AI採用率,並探索居家使用AI的情況與各國採用率差異。

另外,Google、Google DeepMind與MIT FutureTech合作的新研究則聚焦科學家如何使用AI:受訪科學家中近半數每天都會使用某種形式的AI,傳統大型語言模型與專業化模型在科研上呈現互補並用的態勢。科學家平均每週因AI節省近7小時工作時間,理論上能釋出更多時間投入研究,但研究也發現下游生產流程出現瓶頸,導致待驗證的假設出現堆積現象。

ATLAS數據並顯示地區差異:OECD國家以電腦數學與商業金融類職業AI使用量最高,非OECD國家則以行政支援、藝術設計娛樂媒體、教育類職業居首。AI採用率大致與國家所得水準相關,但巴西與阿聯的採用率明顯高於其GDP人均所能預測的水準。在製造業現場設備診斷與故障排除的AI使用上,巴西與德國占工作AI使用量的7%(為全球平均的1.4倍),日本僅4%。這份針對科學家的研究分析了2600個專業AI模型,並調查超過600名美英科學家。

💬 JudyAI Lab 觀點

Google的AI經濟ATLAS計畫最新資料顯示,各國AI採用型態差異明顯,印度創意產業採用比率高出全球平均1.6倍,美國則以電腦數學職業領先,佔比達其他國家平均的兩倍。

這組資料對AI builder最有意思的啟發在於:AI採用不是單一路徑,而是隨在地產業結構、所得水準走出不同曲線,巴西、阿聯的採用率甚至明顯高於GDP人均所能預測的水準,顯示文化與產業慣性有時比經濟條件更能決定AI落地方式。另一份針對科學家的研究也呼應這點——近半數科學家每天用AI,平均每週省下近7小時,但下游驗證流程反而出現瓶頸,說明省下的時間不會自動轉化為產出,流程設計沒跟上,效率提升就會卡在別的關卡。

建議關注自己所在領域的AI採用率落在哪個象限,並想清楚時間省下來之後,承接的下一步流程準備好了嗎。

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