Google 周四发布了 ATLAS——Activity, Task, Landscape and Adoption Study——该研究基于约 1500 万次汇总、去标识化的人机交互数据，来源于服务超过 10 亿月活用户的 Gemini 产品。这是迄今规模最大的第一方数据集，用于观察 AI 在工作中的实际使用情况，其核心发现是：AI 的采用范围广，但使用深度浅。

覆盖范围

样本涵盖 150 多个国家和地区、140 种语言、800 种职业和 4000 项任务，采样时间窗口为 4 月份的两周。AI 出现在 68% 的细分职业中，而这些职业合计约占美国总就业的 90%。所有行业部门都有涉及。英语仅占全球 AI 对话的约三分之一。

使用深度

在这些工作中，AI 的使用并不深入。对于典型职业而言，AI 只被用于约 21% 的任务。Google 测得的工作交互中，不到 10% 能完全自动完成一项任务——其余则是辅助、起草或提供建议。数据集中 86% 以上 的全部交互甚至都发生在工作之外。

人们拿它来做什么

被 AI 覆盖的工作，更多集中在非例行事务上。Google 将创意设计、假设检验等归为非例行认知类任务，这类任务占 AI 工作交互的 65%，而它们在整体经济中的占比仅为 35%。Google 经济学家 Scott Strand 直言结论：“仅仅因为你在使用 AI，并不意味着它会自动化你的工作。”

结合来源来读

这项研究测量的是 Google 自己的产品，而公司显然有兴趣讲一个关于增强而非替代的故事。它同时也是对一个快速变化事物的快照：这是一份来自 2026 年 4 月、为期两周的样本，采集时间早于当前这一波长周期 agent 产品的发布。它真正建立的是一个基线——而且是一个远大于这场争论一直依赖的调查数据的基线。