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

👁 113 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.

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.