就在最近，一份由 OpenAI 與哈佛大學(xué)、杜克大學(xué)聯(lián)合完成的研究報告橫空出世，名字平淡無奇：《How People Use ChatGPT》。但別因為標(biāo)題忽視了——這可能也是迄今最全面的一份「AI 使用報告」，研究者們不靠問卷、不靠臆測，而是直接抽樣了超過百萬條真實對話，把 ChatGPT 用戶的日常使用習(xí)慣剖了個底朝天。
這份報告的特別之處，在于真刀真槍的數(shù)據(jù)和研究：樣板涵蓋 2024 年 5 月至 2025 年 6 月的消費者版 ChatGPT，對話量級達(dá)到 150 萬條以上，采用 LLM 自動標(biāo)注與隱私保護(hù)管線處理。換句話說，研究者本人從頭到尾沒看到任何用戶原始消息，但依舊能抽絲剝繭，整理出一份全球 AI 對話使用的真實樣貌。
圖片來源：OpenAI
報告披露，截至 2025 年 7 月，ChatGPT 周活用戶數(shù)突破 7 億，約占全球成年人口的十分之一，周消息量達(dá)到驚人的 180 億條。這個體量，毫無疑問都是目前規(guī)模最大的 AI 應(yīng)用，也在很大程度上代表 AI 應(yīng)用的探索進(jìn)程。
這也引出了一個耐人尋味的問題：當(dāng)這么多人在生活和工作中使用 AI，它們究竟在用它干什么？答案可能會徹底推翻你的主觀印象。
從「自動打字機(jī)」到「決策外掛」，ChatGPT 用戶的五個關(guān)鍵
很多媒體在報道這份研究時，喜歡用一句話概括：非工作用途占比飆升到七成以上，來表明 ChatGPT 日?；内厔?。但如果只停留在這個結(jié)論，其實有點可惜，因為這份論文真正的價值，不在于告訴我們 ChatGPT 用戶在干什么，而在于揭示了 AI 對話使用正在形成怎樣的規(guī)律，以及它與我們想象的落差。
第一個被推翻的刻板印象就是，用戶更多用 AI 加工，而非從零生成。
研究顯示，編程相關(guān)的對話僅占 4.2%，而寫作類任務(wù)在職場相關(guān)對話里卻占到四成。這當(dāng)然也因為更多 AI 編程工作集中 IDE /代碼編輯器等實際工作場景中，但說明了寫作類任務(wù)的重要性。
更關(guān)鍵的是，這些寫作任務(wù)里有三分之二并非「從零生成」，而是「加工」——改寫、潤色、翻譯或優(yōu)化邏輯。換句話說，更多用戶并不是把 ChatGPT 當(dāng)成一個「自動寫手」，而是幫他們把已有內(nèi)容打磨得更好。這種「改寫型」使用場景，正好契合寫作的痛點。
第二個亮點，是意圖的分布。
圖片來源：OpenAI
論文也把用戶動機(jī)拆解為三類：Asking（問）、Doing（做）、Expressing（表達(dá)）。總體上，「問」的占比最高（51.6%），「做」次之（超過三成），表達(dá)最少（僅一成）。但在工作相關(guān)場景中，情況發(fā)生了逆轉(zhuǎn)：做躍升為 56%，寫作又是最主要的「做」。
這也透露出在生活中，人們更多把 AI 當(dāng)作一個「百科+顧問」；而在工作里，它更像一個「生產(chǎn)力外包」。這種分工其實直擊產(chǎn)品設(shè)計的要害——AI 應(yīng)用要同時滿足「決策支持」與「直接產(chǎn)出」的雙重角色，而不是非此即彼。
第三個值得注意的細(xì)節(jié)是人群畫像的變化。
論文指出，雖然 ChatGPT 推出初期的用戶以男性為主（約占八成），但到 2025 年中期，女性用戶（52%）占比已經(jīng)抹平甚至略微超越男性，并且在使用需求上有明顯差異。
圖片來源：OpenAI
并不意外的是，年輕人面對 AI 展現(xiàn)了更強的接受能力，26 歲以下用戶貢獻(xiàn)了近半數(shù)消息。但讓人意外的是，ChatGPT 用戶增長更快的地區(qū)來自中低收入國家。這也意味著，ChatGPT 的用戶畫像越來越接近全球人口的平均分布。而對于 AI 產(chǎn)品來說，這不僅是規(guī)模問題，更是功能與交互設(shè)計的挑戰(zhàn)。
第四個亮點，是和工作活動的對應(yīng)：擔(dān)當(dāng)「決策外掛」。
研究團(tuán)隊把對話內(nèi)容映射到美國勞工部 ONET 的工作活動分類，發(fā)現(xiàn) ChatGPT 被用得最多的三類是「決策與問題求解」「記錄信息」和「創(chuàng)造性思考」。這也在一定程度上戳破了「AI 搶飯碗」的焦慮：它更像是為人的大腦裝了一個「決策外掛」，幫你更快、更全面地考慮問題。
取代人不是主線，增強人類決策和創(chuàng)意實現(xiàn)，才是更真實的故事。
圖片來源：雷科技
最后還有一個容易被忽略的趨勢：用戶滿意度。
研究用自動化方法標(biāo)注「好互動」與「壞互動」，結(jié)果發(fā)現(xiàn)「好」的增長遠(yuǎn)快于「壞」，到 2025 年中期，正向互動是負(fù)向互動的四倍。這說明，模型的進(jìn)步并非停留在實驗室 benchmark，同時也在實際對話中被用戶直接感知到。
這些細(xì)節(jié)組合在一起，勾勒出一個清晰的畫面：AI 事實上正在成為全球用戶的「寫作助手」「生活顧問」和「決策副駕」。它不是替代人，而是幫助人把已有的內(nèi)容、想法和決策做得更順滑、更有把握。這可能才是這份研究真正的價值所在。
用戶報告背后，藏著AI 產(chǎn)品設(shè)計的真正考題
這份關(guān)于 ChatGPT，表面看是對用戶習(xí)慣的描?。悍枪ぷ鲌鼍霸鲩L更快，寫作是職場核心用途，年輕人和新興市場正在加速滲透。但真正值得關(guān)注的，并不是這些數(shù)字本身，而是它們背后折射出的一個更重要的問題——廠商和開發(fā)者該如何重新思考 AI 應(yīng)用的形態(tài)。
報告清晰地揭示，大多數(shù)寫作相關(guān)任務(wù)不是讓 AI 從零開始，而是對已有文本進(jìn)行加工和優(yōu)化。這和很多開發(fā)者、研究者的使用習(xí)慣不謀而合：他們并不奢望 AI 寫出終極答案，而是希望它幫自己省去修改、潤色、修補的低效環(huán)節(jié)。
開發(fā)者問答社區(qū) Stack Overflow 的調(diào)查也指出，大部分開發(fā)者雖然都在用 AI，但最常見的應(yīng)用也不是復(fù)雜的系統(tǒng)開發(fā)，而是代碼片段生成、錯誤解釋、文檔寫作。
對產(chǎn)品來說，這意味著入口設(shè)計要更貼合真實需求，與其在界面正中擺出一個「空白輸入框」，不如優(yōu)先提供粘貼、批注、差異對比等功能，讓 AI 真正成為一個「增強器」，補齊碎片化需求，而不是全面替代專業(yè)軟件。
圖片來源：豆包
最直接的一個例子可能就是 Google 的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash 圖像模型），很多設(shè)計師都在向如 Adobe 等專業(yè)設(shè)計軟件廠商發(fā)聲，事實上 Adobe、Figma 也確實迅速宣布了將 Nano Banana 引入 Photoshop 等軟件。
當(dāng)然，不同人群對 AI 的期待截然不同：新手用戶需要結(jié)構(gòu)化模板、語氣選擇、逐步引導(dǎo)。而熟練用戶則需要快捷命令、自定義工具鏈，甚至是深度集成的 API。簡言之，伴隨用戶畫像的多樣化，如果應(yīng)用不能分層提供體驗，很可能會出現(xiàn)要么太復(fù)雜、要么太淺薄的兩難局面。
從更大的層面看，很多企業(yè)反復(fù)強調(diào)的「流程嵌入」也是 AI 大規(guī)模應(yīng)用的核心之一，ChatGPT 的報告也指出了 AI 的高頻使用并不等于高信任。用戶愿意依賴 AI 的前提，是結(jié)果能被驗證、能被追溯，能融入組織已有的合規(guī)體系。這要求 AI 應(yīng)用在產(chǎn)品最初就考慮好數(shù)據(jù)來源標(biāo)注、版本對比、結(jié)果審計等機(jī)制，而不是事后補丁。
更重要的是，不要止于炫技。今天 AI 應(yīng)用已經(jīng)從「炫技」進(jìn)入「打磨」的階段。對開發(fā)者和廠商來說，現(xiàn)在的關(guān)鍵不是證明模型能寫出多復(fù)雜的代碼或文章，而是如何在真實場景下，讓用戶更快、更安全、更普遍地把它用起來。真正的賽點，已經(jīng)從模型本身，轉(zhuǎn)向了體驗、信任和普惠。
寫在最后
從 OpenAI 的研究切入，我們可以初步看到 ChatGPT 的真實使用面貌：使用AI寫作、獲取信息、做決策。而在這些背后，指向的并非簡單的數(shù)字，還有一個更本質(zhì)的命題——AI 產(chǎn)品到底應(yīng)該長成什么樣子。
正如報告所揭示的那樣，至少現(xiàn)階段用戶更多把AI看作一種「增強」而非「替代」，需要降低摩擦的體驗，而不是炫技式的模型展示。應(yīng)用如果不能在入口、交互、信任和普惠性上持續(xù)打磨，就難以真正融入用戶的日常。對所有人來說，AI 已經(jīng)從一場技術(shù)競賽，轉(zhuǎn)向一場設(shè)計與體驗的考驗。
更值得思考的是，當(dāng)全球數(shù)億人每天都在與 AI 對話，我們正在見證一種新的「人機(jī)交互」逐漸成為習(xí)慣。它會如何改變一切？這是擺在所有人面前的開放問題。AI 的未來走向，也許并不由技術(shù)本身決定，而是由人們究竟愿意如何使用它所決定。
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