Google广泛介绍了人工智能的应用，并表示这些应用已开始实际影响医疗、灾害预测、教育和经济机会，而不是将讨论局限于聊天模型或生产力工具。该公司表示，其技术目前支持约300种语言，覆盖70亿使用者，即全球人口的86%；同时，Google在AI & Economy ATLAS中推出了新的互动洞察，用于追踪人们如何在工作和日常生活中使用人工智能。
这篇由Google研究、实验室、技术与社会高级副总裁James Manyika撰写的文章，汇集了该公司在不同时期公布的成果和项目。因此，它更接近于对Google成果和发展方向的战略性解读，而不是针对单一产品的公告或一项独立的新研究成果。
从基因发现到医学筛查
在生命科学领域，Google表示，AlphaGenome Atlas已向研究人员开放，用于描绘人类基因组中全部90亿个单字符变化可能产生的预期影响。该公司将其视为AlphaFold相关工作的延伸；Google称，AlphaFold预测了科学界已知的全部蛋白质结构，共计2亿种，并已被190个国家的400万名研究人员使用。
Google还提到一项与Imperial College London和英国国家医疗服务体系开展的乳腺癌研究。该公司表示，在这项研究中，人工智能从17.5万名女性的乳腺X线摄影图像中发现了25%未被识别的间隔期癌症。Google还介绍了用于筛查肺癌、结肠癌以及肿瘤细胞基因突变的工具，并在六个国家的40个地点筛查了超过2.5万张胸部X光片，以检测结核病。关于糖尿病视网膜病变，该公司表示，其模型已在全球支持超过115万次筛查，并计划在未来十年扩大到600万次。
灾害与健康风险预测
Google表示，2025年的季风预测为印度3800万名农民提供了信息；Flood Hub服务覆盖了150多个国家约20亿人的河流洪水和山洪风险。该公司的工具还帮助预测了美国及另外33个国家的野火边界，并在2025年通过Google Search向超过7500万名用户发布危机警报。
该公司表示，WeatherNext 3可在提前一天或更长时间的情况下，将降水预测准确率提高50%，同时整合卫星观测和逐小时高分辨率预测，而不需要大规模超级计算能力。至于Planetary Prediction Engine，它使用自然语言指令预测疾病暴发、粮食短缺和气候风险等危机。根据文中数据，在刚果民主共和国埃博拉疫情暴发期间，该系统提前识别出了83%的新发疫情热点，并使尼日利亚地方区域层面的粮食安全预测准确率提高了一倍。
教育、工作与语言
Google认为，Guided Learning等工具能够支持个性化学习并消除语言障碍，而人工智能系统可以帮助教师进行研究、备课和行政工作。但该公司也承认准确性、安全性、作弊以及批判性思维或学习能力下降等风险，并指出其与ISTE+ASCD建立了合作关系，为美国全部600万名教师提供人工智能素养培训。
在经济方面，该公司推出了AI & Economy ATLAS，以了解工作性质的变化：随着人工智能作为助手的使用增加，一些工作可能减少，另一些工作会增长，还有许多工作将发生变化。Google表示，它已在全球为培训计划投入超过10亿美元，并帮助超过1亿人获得数字技能和人工智能技能。
为什么这一介绍很重要？
这里最重要的变化，是人工智能从一种通用工具模式转变为介入医疗、危机管理和科学研究的预测与分析层。不过，文中的数据来自Google自身，文章没有充分提供各项研究的设计细节、统计比较，或每个系统获得临床和执行层面认可的条件。此外，该公司承认相关益处并无保障，负责任的使用需要处理化学、生物、放射性和核领域的滥用风险，以及这些工具可能无法覆盖本应从中受益的社区这一风险。
Google强调，扩大这些应用取决于与大学、国家实验室、政府、非政府组织和地方合作伙伴开展合作。该公司表示，自2006年以来，它已向全球1700多家研究机构提供超过10亿美元；但在将这些模型视为可大规模直接使用的解决方案之前，关于独立验证、隐私以及成果能否在不同国家之间迁移的问题仍然至关重要。