7亿月活，150万次对话，AI背后使用场景99%的人都不知道！

摘要：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（ChatGP

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：

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。