7亿月活,150万次对话,AI背后使用场景99%的人都不知道!
前两天,由OpenAI经济研究团队与哈佛大学经济学家联合撰写,并由美国国家经济研究局(NBER)发布的工作论文《HOW PEOPLE USE CHATGPT》(《人们如何使用ChatGPT》),为我们提供了迄今为止关于这款全球用户数最多的AI工具(ChatGPT)消费用途中最全面、最权威的一些调研信息。
论文地址:
https://www.nber.org/system/files/working_papers/w34255/w34255.pdf
该研究基于对150万次对话的大规模、隐私保护性分析,覆盖了ChatGPT高达7亿的周活跃用户。这项研究的规模和严谨性,对我们理解人工智能如何融入人类工作与生活具备研究意义。
该研究最重要结论之一是,ChatGPT的普遍价值并非仅仅是作为“自动化工具”来替代人类执行任务,而更多是作为“思维伙伴”与“决策顾问”来增强人类的能力。
关键发现一:
AI使用的鸿沟正在弥合,技术民主化趋势显著
曾经被认为是技术爱好者和男性主导的工具,ChatGPT的用户画像正迅速变得多元化,体现了AI技术更广泛的社会渗透。
性别差距显著缩小:研究发现,早期用户中的性别差距已基本消失。数据显示,在2024年1月,名字可被识别为男性或女性的用户中,拥有典型女性名字的用户占37%。而到了2025年7月,这一比例已上升至52%,实现了反超。这表明随着时间的推移,其用户性别结构已趋近于总成年人口的分布。
在全球范围内普及:ChatGPT已成为一个全球性的工具,尤其在低收入和中等收入国家的增长尤为迅猛。到2025年5月,最低收入国家的ChatGPT采用增长率是最高收入国家的4倍以上。
关键发现二:
核心用途集中于日常任务,而非小众专业领域
尽管ChatGPT功能强大,但其消费者用途高度集中在解决日常的实际问题上,而非编程等少数专业活动。
1. 三大主流用途:近80%(准确为77%)的对话集中在三个核心类别,分别是“寻求实用指导”(Practical Guidance)、“获取信息”(Seeking Information)和“写作”(Writing)。
实用指导:是最常见的用例,包括教学辅导、各类操作建议和创意构思等。
写作:是最普遍的工作相关任务,在2025年7月占所有工作相关消息的40%。值得注意的是,约三分之二的写作请求是修改用户提供的文本(如编辑、总结、翻译),而不是从零开始创作新内容。
2. 小众活动:与大众认知可能不同的是,计算机编程(AI Coding)(4.2%)和用于情感陪伴或角色扮演的自我表达(1.9%)仅占总使用量的一小部分。
关键发现三:
用户意图演变——从“执行者”到“顾问”
为了更深入地理解用户行为,研究引入了一个“提问(Asking)、执行(Doing)、表达(Expressing)”的分析框架。
1. 提问成为主流:大约49%的消息属于“提问”类别,即用户寻求信息、建议以辅助决策。这一类别的增长速度超过了“执行”,并且在用户满意度评估中得分最高。这揭示了一个严谨的观点:用户高度重视ChatGPT作为“顾问”的角色,而不仅仅是一个任务“执行者”。
2. 执行与表达:“执行”类消息(如起草邮件、编写代码)约占40%,而“表达”类(如闲聊或个人思考)占11%。在工作场景中,“执行”的比例上升至近56%,其中写作任务占了绝大部分。
关键发现四:
经济价值的体现,工作与个人生活并重
研究明确指出,ChatGPT的经济影响是双重的,它既是生产力工具,也深刻影响着个人生活,创造了传统GDP指标难以衡量的价值。
1. 工作与非工作场景的划分:大约70%的消费者用途与工作无关,30%与工作相关。重要的是,这两个类别都在持续增长,但非工作用途的增长速度更快。这表明AI为个人生活带来的福祉和消费者盈余(consumer surplus)可能是一个巨大的、未被充分认识的经济贡献。
2. 决策支持是核心价值:尤其在知识密集型工作中,ChatGPT通过提供决策支持来提升判断力和生产力。研究发现,受教育程度更高、从事专业技术岗位的用户,不仅更倾向于将ChatGPT用于工作,而且在工作中更多地进行“提问”而非“执行”。这与一个观点相符:AI作为“副驾驶”(co-pilot)辅助人类解决问题,其价值在知识经济中尤为重要。
Last but not least
也就是说,生成式AI的真正价值不在于替代人类工作,而在于增强人类决策能力。写作和知识工作支持是其核心应用场景,而非先前预期的情感陪伴或编程主导。
这项研究清晰地表明,最高效的AI使用者,并非那些试图将工作完全外包给机器的人,而是那些善于提问、引导和与AI共同创造的人。
随着未来多模态交互(语音、图像)和超个性化能力的普及,人与AI之间“使用工具”和“与伙伴协作”的界限将愈发模糊。
我们无法预测未来。
我想,尽早掌握这种与AI协作的模式,无论工作与生活,而非看作仅仅只是一个纯粹的AI工具,未来会愈加重要!
论文地址:
https://www.nber.org/system/files/working_papers/w34255/w34255.pdf
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