谷歌于 7 月 23 日发布了名为 ATLAS（活动、任务、图景与采用研究）的首份报告。这项研究分析了今年 4 月 6 日至 19 日两周内，Gemini 应用、搜索 AI 模式和 Gemini API 三个产品线上共计约 1465 万次经过去标识化处理的人机交互，覆盖超过 150 个国家、140 种语言、800 种职业和 4000 项具体工作任务，是目前观察真实 AI 使用情况样本量最大的一次研究。

用得很广，但用得很浅

研究发现，AI 的职业渗透面已经相当惊人：Gemini 的工作类使用覆盖了约 68% 的职业类别，这些职业合计占美国就业人口的约九成。从写字楼到修理厂，几乎各行各业都有人在用 AI。

但「广」的另一面是「浅」。在一份典型工作中，AI 平均只被用于约 21% 的任务；而在工作相关的交互里，试图让 AI 完全自动化完成任务的不足 10%。绝大多数交互属于协作性质——查资料、起草文稿、头脑风暴、排查技术故障、学习新技能，最终的判断和决策仍然由人来做。

谷歌技术与社会团队的经济学家斯科特·斯特兰德对此的总结是：AI 的采用「非常非常广泛，触及了大量职业」，但同时「也非常浅」。研究团队打了一个形象的比方：AI 目前的角色更像测量员手里的激光水平仪——让工作干得更快更准的工具，而不是顶替工作的人。

蓝领用户超出预期，86% 的使用与工作无关

报告中一个出人意料的发现是蓝领群体的活跃度。电工用 AI 查接线图，汽修技师用 AI 解读检测结果、排查电路故障、检查机械磨损。这类体力和技术工种的从业者使用多模态 AI（图像、视频分析）的频率是其他用户的两倍。

另一个数字同样值得注意：所有交互中超过 86% 与工作无关。人们更多在生活场景中使用 AI——研究要买的商品、学用家电、管理家庭预算，以及处理税务、证照、罚款等繁琐的行政事务。研究认为，这部分价值很难体现在传统经济统计指标中。

收入与使用强度也呈明显正相关：职业收入中位数每高 1%，AI 使用量相应高出约 2.68%。按就业人数加权，研究覆盖的美国用户年薪中位数为 62252 美元；但若按 AI 对话量加权，这一数字升至 82919 美元——高收入、从事复杂认知工作的人群目前用得最多。

结论有边界，但信号很明确

研究团队也坦承这项研究的局限。首先，数据不含 Gemini Enterprise 和 Google Workspace 等企业级产品——谷歌不保留这些产品的使用日志，因此企业内部的自动化程度可能被低估。其次，报告只是特定时间段的快照，无法预测 AI 能力增强后就业市场会如何演变。

值得一提的是，这一结论与 Anthropic、OpenAI 此前发布的同类研究方向一致，只是 Anthropic 报告的自动化比例略高。人力资源巨头德科集团近期也表示，不认为 AI 会引发就业崩塌，技术更可能重新定义岗位职责，企业应把精力放在员工技能重塑上，而不是简单裁撤入门级岗位。

至少从这份 1465 万次交互的大样本来看，当下的 AI 更接近一位随叫随到的助手，而非批量上岗的替代者。

来源：谷歌官方博客、Axios、IBTimes