Mục lục
TL;DR: Google đã cập nhật AI & Economy ATLAS với trải nghiệm tương tác, mở cho phép tự khám phá dữ liệu AI theo nghề và quốc gia, cùng nghiên cứu cho thấy AI giúp nhà khoa học tiết kiệm thời gian nhưng chưa tự động tạo ra nhiều khám phá hơn.
Ngày 15/9, Google cho biết AI & Economy ATLAS, dự án nghiên cứu dài hạn về tác động của AI với kinh tế, có thêm các tính năng trực quan hóa dữ liệu mới. Người dùng có thể tự xem tỷ lệ dùng AI theo từng nghề, cách AI được sử dụng tại nhà và mức độ áp dụng tại các quốc gia.
Dữ liệu cho thấy AI đã xuất hiện trong công việc văn phòng, phòng thí nghiệm và lĩnh vực sáng tạo, nhưng mô hình sử dụng khác biệt rõ theo thị trường. Google cũng công bố nghiên cứu cùng Google DeepMind và MIT FutureTech về việc giới khoa học đưa AI vào quy trình làm việc.
Image credit: Google
AI được dùng khác nhau theo nghề và khu vực
Tại Ấn Độ, các nghề nghệ thuật, thiết kế và truyền thông chiếm 19% mức sử dụng AI liên quan đến công việc. Theo Google, tỷ lệ này cao gấp 1,6 lần trung bình toàn cầu, phản ánh mức ứng dụng nổi bật của ngành sáng tạo tại nước này.
Ở Mỹ, AI tập trung hơn vào công việc kỹ thuật: nhóm nghề máy tính và toán học chiếm 30% mức sử dụng AI liên quan đến công việc, gấp đôi tỷ trọng ở phần còn lại của thế giới.
Trong các nước OECD, nhóm máy tính và toán học, cùng nhóm vận hành kinh doanh và tài chính, dẫn đầu về sử dụng AI. Tại các nước ngoài OECD, những nhóm đứng đầu gồm hỗ trợ văn phòng và hành chính; nghệ thuật, thiết kế, giải trí, thể thao và truyền thông; cùng giáo dục và thư viện.
Công cụ mới mở dữ liệu đến cấp nghề nghiệp
Trải nghiệm mới của ATLAS cho phép xem chi tiết dữ liệu từ nghề thợ điện đến quản lý mua hàng, thay vì chỉ theo dõi các số liệu tổng hợp. Google cho biết đây là trải nghiệm mở, có tính tương tác, nhằm giúp dữ liệu của ATLAS dễ khám phá và sử dụng hơn.
Mức áp dụng AI nhìn chung tương quan với thu nhập quốc gia, nhưng Brazil và UAE có tỷ lệ cao hơn mức có thể dự đoán chỉ dựa trên GDP bình quân đầu người. Dữ liệu cũng cho thấy AI không chỉ phục vụ công việc bàn giấy: tại Brazil và Đức, 7% mức sử dụng AI trong công việc dành cho các tác vụ thủ công như chẩn đoán thiết bị và xử lý sự cố theo thời gian thực, cao gấp 1,4 lần trung bình toàn cầu; tại Nhật Bản, tỷ lệ này là 4%.
Image credit: Google
Nhà khoa học tiết kiệm thời gian nhưng vẫn phải kiểm chứng
Nghiên cứu của Google, Google DeepMind và MIT FutureTech phân tích 2.600 mô hình AI chuyên biệt, đồng thời khảo sát hơn 600 nhà khoa học tại Mỹ và Anh. Nghiên cứu dùng hệ phân loại mới của MIT FutureTech để phân nhóm công việc khoa học.
Theo kết quả công bố, gần một nửa số nhà khoa học được khảo sát dùng một dạng AI mỗi ngày. Mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini được sử dụng rộng ở nhiều lĩnh vực và nhóm tác vụ; các mô hình chuyên biệt phổ biến tương đối hơn trong y tế, khoa học sự sống, cũng như các tác vụ dự báo dữ liệu theo lĩnh vực, tạo dữ liệu và mô phỏng.
Những người được khảo sát cho biết AI giúp tiết kiệm gần 7 giờ mỗi tuần. Tuy nhiên, nghiên cứu lưu ý phần thời gian này chưa chắc chuyển ngay thành phát hiện khoa học mới, bởi nhà khoa học vẫn cần xác thực đầu ra và kiểm chứng các giả thuyết do AI hỗ trợ tạo ra.
Vì sao đáng chú ý?
AI có thể tăng tốc các công đoạn tạo và xử lý tri thức, nhưng các bước trong thế giới thực vẫn là giới hạn quan trọng. Thí nghiệm vật lý, xác nhận lâm sàng và lượng giả thuyết chờ kiểm chứng có thể trở thành điểm nghẽn mới khi AI giúp tạo kết quả nhanh hơn.
Dữ liệu ATLAS vì vậy cho thấy câu hỏi với doanh nghiệp, người lao động và tổ chức nghiên cứu không chỉ là có dùng AI hay không, mà là AI thay đổi khâu nào trong quy trình và khâu nào cần được tổ chức lại. Google cho biết sẽ tiếp tục hợp tác với giới học thuật để mở rộng nghiên cứu về tác động kinh tế của AI.
- Nguồn chính thức: New insights from Google’s AI & Economy ATLAS — Google AI — 15/09/2026
