Google 发布 ATLAS v1.0：基于 1500 万次交互的 AI 使用全景研究

Google 近日推出「AI & Economy ATLAS（Activity, Task, Landscape, and Adoption Study）」的首个版本 v1.0。这是一份基于 1500 万次聚合去标识化人机交互的大规模实证研究，数据来自 Gemini App、AI Mode 与 Gemini API，覆盖月活超 10 亿的用户群体，首次系统呈现了人们在工作与日常生活中使用 AI 的真实面貌。研究视野横跨 150 多个国家与地区、140 种语言、800 种职业与 4000 项任务，是迄今最全面的 AI 实际使用观测。

工作场景：广而浅，协作远多于自动化

ATLAS v1.0 显示，AI 的职场采用已覆盖几乎所有行业。在美国就业口径中，AI 使用触达的岗位涵盖 68% 的职业类别，合计代表全美约 90% 的总就业。但具体到每个岗位内部，AI 的渗透仍然有限：在一个典型岗位上，AI 仅被用于约 21% 的任务。

更关键的发现是，AI 在工作中的角色更像「协作者」而非「自动化机器」：

• 绝大多数工作交互集中在想法构思、策略制定、信息检索和学习等协作场景。
• 属于「非例行认知任务」的创意设计与假设检验，在 AI 工作交互中的占比高达 65%，远高于其在整体经济活动中的 35%。
• 真正实现任务全自动化的工作交互不足 10%。

这意味着，当前 AI 在企业内的价值更多体现在增强人的能力，而非直接取代人力。

蓝领与技术工种同样是 AI 的活跃用户

ATLAS 打破了「AI 等于白领工具」的刻板印象。在汽车技师、工业机械师等技术性岗位中，工人正把对话式 AI 用作实时诊断、故障排查和即学即用的协作伙伴。当这些体力与手工为主的从业者使用 AI 工具时，他们使用多模态 AI（生成图像或视频）的概率是平均水平的约 2 倍，常用于解读复杂检测结果、排查电路问题、检查设备磨损等场景。

家庭场景：高摩擦行政任务是被忽视的价值洼地

超过 86% 的 AI 交互发生在工作之外，提示其在家庭与生活场景中蕴藏着难以被传统经济指标捕捉的价值。典型用法包括：

• 选购研究、家电与工具使用咨询等「生产性家务」。
• 报税、办证、处理罚单等高摩擦行政事务，这些场景长期缺乏友好界面，正是 AI 能显著降低门槛的方向。

全球采用：与人均 GDP 高度相关，但存在例外

ATLAS 数据覆盖了代表全球 99% 人口的 150 多个国家与地区，英语在全球 AI 对话中仅约占三分之一，用户在处理复杂任务时并不会系统性放弃母语。按人均计算，一个国家的 AI 使用率与其富裕程度高度相关，引发了对持续存在的「数字鸿沟」的担忧。

但这一规律并非铁律：部分南美与中东的中等收入国家，AI 采用率已与高收入国家相当，显示出区域性政策与基础设施对普及速度的显著拉动作用。

方法论与隐私保护

ATLAS 的洞察由 Google DeepMind 的 OCTO（Observation Clustering and Taxonomy Organisation）工具驱动——它能对海量非结构化的 LLM 对话文本进行聚类与主题提炼。在隐私层面，Google 不仅剥离了个人身份信息（PII），还额外增加了自动消除敏感引用、切断去标识数据与原始日志的关联、对文本进行摘要并按多用户群体聚合等多重保护。

Google 表示 ATLAS 是一个长期项目，v1.0 只是起点，后续将持续更新方法与数据，跟踪 AI 能力的演进与人们使用方式的变迁。