谷歌ATLAS描繪AI經濟圖

**谷歌ATLAS首版問世：1500萬次Gemini交互繪製AI經濟全景圖**

**——覆蓋八成八美國就業人口與九成八非睡眠時間，揭示AI擴散的「淺層協作」現狀**

【綜合報導】一項名為「AI與經濟ATLAS」的大規模研究計畫於近日正式發布首版成果，該計畫由谷歌（Google）經濟研究團隊主導，旨在透過旗下人工智慧產品Gemini的實際使用數據，描繪AI技術在真實經濟活動中的擴散軌跡與深層影響。這份題為《Google's AI & Economy ATLAS v1.0: Mapping Gemini Usage in the Economy》的研究論文，已於2026年7月22日提交至arXiv預印本平台，其詳盡的分析框架與數據規模，被視為理解當前AI經濟效應的關鍵實證基礎。 該研究由Zanna Iscenko、James Manyika等十八位學者與研究人員共同完成，其核心在於建構一個名為「ATLAS」（Activity, Task, Landscape, and Adoption Study）的持續性經濟研究工具。與傳統依賴問卷調查或宏觀統計數據的研究不同，ATLAS v1.0直接奠基於海量的真實使用行為——研究團隊分析了1500萬次經過嚴密去識別化處理的Gemini應用程式、Google AI模式以及Gemini API交互記錄。透過結合既有與新開發的分類方法，這份地圖成功地將AI使用行為對應至超過800種職業、4000項工作任務、300種家庭活動，並涵蓋150個國家與140種語言，其規模與細緻度在AI經濟研究中尚屬首見。 研究報告指出，從勞動市場的角度觀察，AI的採用範圍已相當廣泛。數據顯示，Gemini的使用足跡已滲透至覆蓋約88%美國就業人口的職業類別，顯示AI工具已非特定科技業的專利，而是廣泛觸及製造、金融、醫療、教育乃至行政服務等各行各業。然而，研究團隊對此現象提出了審慎的解讀。儘管採用範圍廣泛，AI在實際工作流程中的「滲透深度」仍顯不足，且其使用模式呈現出強烈的「協作性」特徵。換言之，當前AI多作為輔助人類完成任務的「副駕駛」，而非能獨立執行端到端流程的「自動駕駛」，真正實現全自動化的任務範疇在現階段仍相當有限。 這項發現對於當前圍繞AI取代勞動力的激烈辯論提供了重要的實證參考。研究團隊認為，與其擔憂大規模的失業浪潮，數據更傾向支持「人機協作」將成為未來職場主流模式的觀點。AI的價值在於提升效率、分擔繁重認知負荷，但關鍵決策、創意發想與複雜的人際互動仍高度依賴人類判斷。這種「淺層但廣泛」的採用模式，也意味著企業在導入AI時，可能需要重新設計工作流程與員工培訓機制，以最大化AI的輔助效益，而非單純地將任務「外包」給演算法。 將視角從辦公室轉向日常生活，ATLAS的數據揭示了AI更為驚人的社會滲透度。研究顯示，Gemini的使用已涵蓋美國民眾非睡眠時間中約98%的活動類型，從購物比價、行程規劃、健康諮詢到子女教育輔導，AI的身影無所不在。值得注意的是，研究發現AI在高「摩擦」任務中的使用頻率異常突出，這些任務通常伴隨著繁瑣的文書作業、複雜的流程或需要耗費大量時間搜尋資訊，例如與政府機構打交道、處理保險理賠或聯繫專業服務供應商等。研究團隊指出，AI在此類場景中發揮了顯著的「潤滑劑」作用，其所節省的時間與降低的認知成本，可能創造了傳統國民經濟核算體系（如GDP）難以捕捉的巨額經濟價值。 這項觀察具有深遠的政策意涵。長久以來，服務業的生產力提升速度被認為落後於製造業，部分原因即在於其無形產出難以量化。ATLAS的數據提供了一個新穎的視角，顯示AI正在無形中填補這項「生產力落差」。當民眾能更快速、更便捷地完成繁瑣的行政事務時，節省下來的時間與精力可被重新分配至更具生產力的活動或休閒娛樂，從而整體提升社會福利。研究團隊建議，未來的經濟統計框架應考慮納入此類由AI驅動的「隱性價值」，以更全面地評估技術進步的真實貢獻。 從全球視角審視，ATLAS v1.0的數據描繪了一幅與經濟發展水平高度相關的AI採用版圖。研究發現，AI的採用強度與國家財富呈現明顯的正相關，富裕國家的使用頻率與應用場景遠超發展中國家。這可能反映了數位基礎設施的完善程度、民眾的數位素養以及可支配收入對於採用新技術的制約作用。然而，一個令人矚目的現象是，AI的使用呈現出極其廣泛的語言分佈。數據顯示，英語查詢僅佔總流量的三分之一左右，其餘則分散在印地語、西班牙語、葡萄牙語、中文等全球主要語言中。這表明AI技術的紅利正在跨越語言障礙，向非英語世界擴散，儘管其絕對規模仍受制於各國的經濟條件。 這份研究報告的發布，正值全球對於AI監管與治理的討論進入深水區。ATLAS所提供的詳盡數據，無疑將為政策制定者、經濟學家與社會學家提供寶貴的決策依據。透過精確掌握AI在不同職業、任務與地區的實際應用情況，相關討論可望從抽象的意識形態之爭，轉向基於證據的務實對話。例如，針對特定高風險職業的轉型輔助、對中小企業採用AI的激勵措施，或是對偏遠地區數位基礎建設的投資，都可依據ATLAS的數據進行更精準的資源配置。 當然，作為一項開創性的研究，ATLAS v1.0亦有其局限性。研究團隊坦承，數據主要來自谷歌自家的Gemini生態系統，雖具代表性，但無法完全涵蓋其他AI供應商（如OpenAI、Anthropic或Meta）的使用情況。此外，去識別化的數據雖保障了隱私，但也限制了對使用者背景（如年齡、收入、教育程度）的深入分析，這使得研究難以進一步剖析AI採用中的不平等問題。儘管如此，該研究已為「AI經濟學」奠定了堅實的微觀數據基礎。 展望未來，研究團隊表示，ATLAS將作為一個持續更新的「活」研究項目。後續版本預計將納入更多元的數據來源、更細緻的任務分類，並嘗試追蹤AI使用行為隨時間的演變趨勢。團隊的最終目標，是建立一個能動態反映AI與經濟互動關係的「儀表板」，讓公眾、政策制定者與學術界能即時掌握這場正在進行中的技術變革的脈動。在AI技術以指數級速度演進的當下，這份來自谷歌內部的第一手觀察，無疑為我們理解未來勞動市場與社會結構的走向，提供了一盞重要的導航燈。