15 сентября 2026 г.
Google представила интерактивный ATLAS и исследование об использовании ИИ учёными
Google обновила AI & Economy ATLAS: интерактивный интерфейс помогает изучать применение ИИ в разных профессиях, а новое исследование показывает, как учёные используют языковые и специализированные модели.
Google представила интерактивную версию AI & Economy ATLAS, которая позволяет изучать применение искусственного интеллекта в разных профессиях, домашних сценариях и странах. Одновременно Google, Google DeepMind и MIT FutureTech опубликовали исследование о том, как учёные используют ИИ в работе. Для студентов и исследователей эти материалы могут стать источником актуальных примеров при подготовке рефератов, курсовых и обзоров литературы об ИИ в науке.
ATLAS собрал данные о профессиях и рабочих задачах
Новый интерфейс открывает доступ к миллионам точек данных ATLAS. Пользователь может сравнить частоту применения ИИ в разных профессиях, включая электриков и менеджеров по закупкам, а также посмотреть распространённость технологий в отдельных странах.
Google описывает ATLAS как долгосрочный исследовательский проект о влиянии ИИ на труд и экономику. Представленные визуализации показывают общие тенденции, но сами по себе не объясняют причины различий между профессиями или регионами. Эти причины нужно проверять по исходной методике и дополнительным исследованиям.
Учёные используют разные типы моделей
Исследование основано на анализе 2600 специализированных ИИ-моделей и опросе более 600 учёных из США и Великобритании. Авторы распределили научные задачи по таксономии MIT FutureTech и сопоставили их с типами используемых инструментов.
| Наблюдение | Что указано в исследовании |
|---|---|
| Частота применения | Учёные используют ИИ чаще представителей многих других профессий |
| Ежедневная работа | Почти половина опрошенных применяет ИИ каждый день |
| Типы инструментов | Языковые модели используются в разных научных областях, специализированные модели чаще встречаются в медицине и биологических науках |
| Экономия времени | Респонденты сообщили об экономии чуть менее семи часов в неделю |
Языковые модели, включая Gemini, применяются в широком спектре научных задач. Специализированные решения чаще используются для прогнозирования, генерации данных и моделирования в конкретных предметных областях.
Быстрее подготовить гипотезу ещё не значит быстрее получить результат
Авторы исследования связывают применение ИИ с заметной экономией времени, однако указывают на новые ограничения. Учёным приходится проверять результаты моделей, а часть сформулированных гипотез пока остаётся без тестирования. Узкие места возникают при проведении физических экспериментов и клинической проверке.
При подготовке академического текста ATLAS можно использовать как отправную точку для поиска примеров и формулировки исследовательского вопроса. Студенту стоит отдельно проверить дату публикации, методику сбора данных, состав выборки и границы применимости выводов. Цифры из визуализации нельзя автоматически трактовать как доказательство того, что ИИ повышает качество научных открытий.
