Google ATLAS: naukowcy oszczędzają 7 godzin tygodniowo dzięki AI, ale tworzą korki w laboratoriach

👁 151 przeczytań

Google opublikowało 15 września 2026 roku nową porcję danych z platformy AI & Economy ATLAS, opartą m.in. na ankiecie ponad 600 naukowców z USA i Wielkiej Brytanii oraz analizie 2600 wyspecjalizowanych modeli AI. Kluczowy wniosek: niemal połowa badanych naukowców używa jakiejś formy AI każdego dnia, a przeciętny naukowiec oszczędza dzięki temu prawie 7 godzin tygodniowo.

To badanie, przygotowane wspólnie przez Google, Google DeepMind i MIT FutureTech, jako pierwsze opiera się na nowej taksonomii MIT FutureTech, która systematycznie porządkuje czynności wykonywane przez naukowców w ich pracy. Zarówno duże modele językowe (LLM), jak i modele wyspecjalizowane są używane szeroko - i wzajemnie się uzupełniają, a nie konkurują.

Jest jednak pewien haczyk. Zaoszczędzony czas przekłada się na szybsze generowanie hipotez, co tworzy nowe wąskie gardła dalej w procesie badawczym - weryfikacja, recenzja i publikacja nie nadążają za tempem produkcji pomysłów. AI przyspiesza wejście do rurociągu naukowego, ale nie poszerzyła jego dalszych odcinków.

Czytasz Promptowego częściej? Dodaj go do preferowanych źródeł w Google, a nowe teksty będą wyżej w Twoich wynikach.

Mapa globalnej adopcji AI

Dane ATLAS obejmują znacznie więcej niż tylko laboratoria. W krajach OECD prym wiodą zawody z sektora komputerowego i matematycznego oraz biznesu i finansów. Poza OECD ranking wygląda inaczej - na czele są pracownicy administracyjno-biurowi, branża kreatywna (sztuka, design, rozrywka, sport i media) oraz edukacja.

Kilka liczb rzuca się w oczy. Stany Zjednoczone mocno dominują w technicznej adopcji AI: zawody komputerowe i matematyczne odpowiadają tam za 30% zawodowego użycia AI, czyli dwukrotnie więcej niż w reszcie świata. Indie natomiast wyróżniają się w sektorze kreatywnym - sztuka, design i media stanowią 19% tamtejszego zawodowego użycia AI, co przekłada się na 1,6 raza powyżej globalnej średniej.

Interesująco wypadają też dane o użyciu AI do zadań manualnych, konkretnie diagnostyki i naprawy sprzętu w czasie rzeczywistym. W Brazylii i Niemczech takie zastosowania pochłaniają 7% zawodowego użycia AI - 1,4 raza więcej niż globalna średnia. W Japonii ten odsetek spada do 4%.

ATLAS potwierdza też, że poziom adopcji generalnie rośnie wraz z zamożnością kraju, ale zdarzają się wyraźne wyjątki. Brazylia i Zjednoczone Emiraty Arabskie wykazują wyższy wskaźnik adopcji, niż sugerowałby ich PKB per capita - co oznacza, że sama zamożność nie jest jedynym czynnikiem.

Google przy okazji uruchomiło nowy interaktywny interfejs do eksploracji danych ATLAS, dostępny otwarcie. Można w nim przeglądać wskaźniki adopcji według zawodów - od elektryków po menedżerów ds. zakupów - a także śledzić użycie AI w domach i porównywać kraje między sobą.

Obraz, który wyłania się z tych danych, jest bardziej zniuansowany niż prosty podział na „kraje bogate adoptują AI, biedne nie”. Kontekst branżowy i kulturowy ma znaczenie co najmniej równie duże jak zamożność - a nauka wydaje się jedną z pierwszych dziedzin, gdzie AI wchodzi nie jako dodatek, lecz jako codzienny element warsztatu badacza.

// czytaj dalejJak Perplexity wpływa na edukację i badania naukowe w 2026 rokuPerplexity24 godziny generatora w Google Earth. Policzyłem, ile kosztuje minuta zaufania do zdjęcia satelitarnegoMagazynGłówny naukowiec OpenAI: żadne laboratorium nie powinno dalej skalować z maksymalną prędkościąNewsy