Google、AI ATLAS公開

GoogleのAI & Economy ATLASは世界中の仕事でAIがどのように現れるかを追跡しており、新しいインタラクティブ体験は、電気技師から購買マネージャーまで、誰でもその数百万のグローバルデータポイントを直接探索できるようにすることを目的としている。根底にあるパターンは地域と所得によって異なる。OECD諸国では、コンピュータ・数学職とビジネス・金融業務がAI利用をリードする一方、非OECD諸国では事務・管理支援、芸術・メディア、教育が上位に来ている。導入は概ね所得水準と連動するが、ブラジルとUAEは1人当たりGDPから予測される水準を超えており、リアルタイム機器診断のような手動タスクの利用は、ブラジルとドイツでは仕事でのAI利用の7%であるのに対し、日本では4%である。

Google DeepMindとMIT FutureTechとの付随研究は、科学者が何をするかをマッピングする新しい分類法を基に、AIの科学への影響がなぜ即座ではないかを説明している。専門モデルとLLMは異なるタスク間で互いを補強し合い、報告された時間節約は相当なものだが、同じ研究ではAI出力の検証にかなりの時間が費やされ、テスト待ちの仮説が山積していることが分かっている。このパターン、つまりパイプラインのある段階での利得が別の段階での制約として露呈するというパターンこそ、Googleが科学を他のほとんどの職業と同様にしていると述べる理由である。

研究機関やラボを運営するチームにとっての利害は、下流の段階にかかっているように思われる。物理的実験と臨床検証が研究が指摘するボトルネックであり、節約された時間が実際の発見になるかどうかは、それらのプロセスとワークフローがAIを中心に再設計されるかどうかにかかっている可能性が高い。GoogleはATLASを長期プロジェクトと位置づけ、さらなる研究が必要な領域を特定するために学界と協力を続けると述べている。