7亿人到底在用ChatGPT做什么？18-25岁的AI原住民发消息占比46%

来源：https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/

🔗本期节目 NoteBookLM 资料库:

https://notebooklm.google.com/notebook/6588d93a-6d9b-4f8c-baed-e2af30b75673

这是一场围绕OpenAI、杜克大学和哈佛大学的权威研究报告展开的深度解读，旨在揭示在海量真实数据下，人们究竟如何使用ChatGPT

第一部分：宏观洞见——生活压倒工作 (00:03:17 - 00:07:54)

• 引言与研究背景 (00:00:00 - 00:03:17)：对话以两份权威材料为基础，强调本次分析是基于截至2025年年中的、涵盖7亿周活用户的海量真实匿名数据，旨在为社会“拍下一张X光片”，看清AI在早期应用阶段的真实状况 。
• 核心发现一：生活用途占主导并持续扩大 。
  • 数据：非工作相关的对话比例从研究初期的53%增长至后期的超过70% 。
  • 意义：这一发现颠覆了“AI首先是生产力工具”的主流叙事，表明它可能首先是一个“生活工具” 。
  • “生存外包” (Existence Outsourcing)：对话引入了一个深刻的概念，指出我们正在将许多构成日常生活的微小决策和情感劳动（如回复信息、规划行程、安慰朋友）外包给AI 。
  • 经济价值：这种非工作用途创造了巨大的、未被计入GDP的“消费者剩余”，仅2024年在美国就估计高达970亿美元 。报告推测，AI对“家庭生产”的变革可能比对办公室工作的影响更深远 。

第二部分：三大核心用途与“超级编辑”模式 (00:07:54 - 00:13:28)

• 三大核心用途：报告发现近80%的对话可归为三大类 。
  1. 寻求信息 (Seeking Information)：占比24%且仍在增长，显示出其作为“增强版搜索引擎”的角色 。
  2. 寻求实践指导 (Practical Guidance)：占比稳定在最高的29%，主要解决“怎么做”的问题，是应用最广泛的类别 。
  3. 写作 (Writing)：占比24%（从36%下降），但在工作相关对话中仍是占比40%的绝对主力 。
• “超级编辑”洞察：这是一个关键的、反直觉的发现。在所有“写作”任务中，有三分之二的情况，用户是先提供初稿或想法，再让ChatGPT进行修改、润色或重组，而非让其从零创造 。
  1. 解读：这表明AI在写作中的核心价值更像一个“文本抛光机”、“思路梳理器”或“超级编辑”，而非完全的“代笔作家” 。人类依然在主导创作过程，AI则扮演着强大的辅助和优化角色 。

第三部分：深层意图——“提问”超越“做事” (00:13:28 - 00:21:26)

• “提问 vs. 做事”框架：报告提出了一个更深层次的意图分类。
  • 提问 (Asking)：占比最高，达49%，意在获取信息、寻求建议以辅助人类决策 。
  • 做事 (Doing)：占比40%，意在让AI直接执行任务并生成明确输出 。
  • 表达 (Expressing)：占比11%，主要是情感、娱乐或角色扮演等非功利性互动 。
• “副驾驶”价值凸显：报告最关键的发现之一是，“提问”类的使用占比、增长速度和用户满意度均显著高于“做事”类 。
  • 解读：这强有力地证明，在现阶段，AI最核心的价值是作为“人类决策的副驾驶（Co-pilot）”，而非完全替代任务的“自动驾驶（Autopilot）” 。
  • 证据：与美国劳工部ONET数据库对比发现，AI在工作中支持最多的活动是“获取、记录和解释信息”以及“做出决策、提供建议和创造性思考”，这正是知识工作的核心，且这一模式贯穿几乎所有白领职业 。

第四部分：用户画像与“冷门领域” (00:21:26 - 00:34:25)

• 用户画像与趋势：
  • 性别：早期的性别鸿沟已基本消失，女性用户增长迅速 。
  • 年龄：18-25岁的年轻人是绝对主力（贡献近一半消息量），“AI原住民”正在形成 。
  • 地域：低收入和中等收入国家的用户增长更快，显示出技术民主化的潜力 。
  • 职业：工作场景的应用高度集中在高学历、高收入的白领专业人士中，这可能加剧劳动力市场的两极分化 。
• 应用的“冷门领域”：
  • 计算机编程：使用比例仅为4.2%，低于普遍预期 。可能原因包括专业用户占比较小、提示词工程门槛较高，以及专业编程工具（如Copilot）的分流 。
  • 自我表达与情感交互：讨论人际关系、个人反思、玩游戏等用途合计仅占2.3% 。这表明绝大多数用户仍将其定位为功能性工具，而非情感伙伴 。
  • “镜子”比喻：对话总结道，ChatGPT这面镜子，主要映照出的是我们日常琐碎的现实需求，而非崇高宏大的理想追求 。

结论 (00:34:25 - 00:38:57)

• 核心洞见总结：对话系统性地回顾了五大核心发现，描绘了一幅基于数据的、关于当下人机关系的真实图景 。
• 最终的启发性问题：既然用户最看重AI作为“超级编辑”和“副驾驶”来优化和增强自己的思考，那么未来我们最重要的技能，或许不仅是向AI提问，更是学会如何与这个强大的“思维放大器”共舞，从而提升我们自身的思考质量和表达效能 。

【关于本播客】

在这个AI技术浪潮席卷一切的时代，我们不禁自问：作为“人”的独特价值究竟是什么？本播客借助经典哲学与社会学著作，与AI深度对谈，共同探寻在智能时代里安身立命的路径。

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