ChatGPT 用戶大解密:OpenAI 官方報告揭曉三大真實用途與未來機會

更新 發佈閱讀 7 分鐘

自從 ChatGPT 問世以來,關於 AI 如何改變世界的討論從未停歇。有人說它是程式設計師的得力助手,有人把它當成無所不談的伴侶,更有人擔心它會取代大量知識工作者。各種說法眾說紛紜,但我們很少有機會一窺全貌:在全球數億用戶的日常中,ChatGPT 究竟扮演著什麼角色?

除了 Anthropic 發布的用戶資料報告,無獨有偶,最近 OpenAI 也發表迄今為止規模最大的 ChatGPT 消費者使用研究,基於對超過 150 萬筆對話的隱私保護分析,首次用數據揭曉 ChatGPT 的真實面貌。

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How people are using ChatGPT

全球數以億計的用戶,是如何真正將 ChatGPT 融入他們的工作與生活中的?

研究團隊透過自動化的分類器,在完全不經人手審閱的前提下,對大量匿名數據進行了分析,得出了幾個關鍵性的發現。

發現一:用戶輪廓的驚人轉變,從科技愛好者到普羅大眾

報告顯示,ChatGPT 的普及化進程遠超預期,其用戶群體在短短幾年內發生了結構性的轉變。

  • 用戶規模爆炸性成長:截至 2025 年 7 月,ChatGPT 的全球每週活躍用戶 (WAU) 已達到驚人的 7 億,約佔全球成年人口的 10%。
  • 性別差距幾乎消失:早期用戶以男性為主 (佔 80%),但到了 2025 年中,擁有典型女性名字的用戶比例已攀升至 52%。這意味著 AI 工具已不再是刻板男性科技圈的專利,而是真正走入不同族群用戶。
  • 年輕世代成為主力:18 至 25 歲的年輕用戶貢獻了將近一半 (46%) 的訊息量,顯示教育和學習是驅動 AI 應用的關鍵場景。
  • 新興市場的快速崛起:數據顯示,中低收入國家的 ChatGPT 採用率增速,是高收入國家的 4 倍以上,展現了 AI 技術在全球範圍內驚人的潛力。

發現二:使用場景的重心轉移,從「工作神器」到「生活大腦」

這份報告最引人注目的發現之一,是 ChatGPT 的使用場景發生了根本性的轉變。AI 不再僅僅是一個辦公室裡的生產力工具,更成為了人們日常生活中的「第二大腦」。

數據顯示,在 2024 年 6 月,非工作相關的訊息佔比為 53%;僅僅一年後,這個數字飆升至 72%。這表明,絕大多數用戶正利用 ChatGPT 來處理個人生活中的大小事,從規劃健身菜單、查詢食譜,到輔助孩子完成家庭作業。AI 正在從一個專業工具,演變為一個通用的個人生活助理。

發現三:三大核心用途揭秘,實用指南、資訊查詢、與寫作輔助

那麼,這 7 億用戶,每天發送的 26 億條訊息,到底都在做些什麼?報告將用戶意圖歸納為三大類,而其中前三項核心主題就佔據了近 80% 的使用量。

  1. 實用指南 (Practical Guidance) - 佔比 28.3%:這是最常見的用途。用戶尋求的是個人化的建議和指導。其中,「輔導與教學」佔了總用量的 10.2%,這個驚人的數字凸顯 AI 在教育領域的巨大潛力。
  2. 寫作 (Writing) - 佔比 28.1%:這是第二大用途,尤其在工作場景中佔比高達 40%。有趣的是,用戶更常使用 ChatGPT 來「編輯與評論既有文字」(10.6%),而不是從零開始創作。
  3. 資訊查詢 (Seeking Information) - 佔比 21.3%:這部分功能與傳統搜尋引擎非常相似,用戶用它來查找特定事實、數據或知識。

迷思破解:大家最愛用 ChatGPT 寫程式和聊天?數據說不

長期以來,媒體和社群常常聚焦於 AI 在程式設計和情感陪伴上的應用。然而,這份報告的數據卻給出了截然不同的答案。

  • 技術協助 (Technical Help):包含「電腦程式設計」在內的技術協助,僅佔總用量的 7.5%。
  • 情感陪伴與自我表達:與 AI 進行情感交流、角色扮演等用途,佔比更是微乎其微,僅在 2% 左右。

TN科技筆記的觀點

AI 價值的核心正從「任務自動化」轉向「決策輔助」。用戶滿意度最高的互動,往往是那些尋求建議、權衡利弊、或腦力激盪的「提問 (Asking)」類對話 (佔比 49%)。這代表 AI 最大的價值不在於取代你「做」事,而在於幫助你「想」得更周全、決策得更聰明。

但報告內所有分類都基於自動化模型,這其中可能存在演算法本身的偏見。其次,數據顯示「頭部效應」依然顯著:前 10% 的重度用戶貢獻了 80% 的訊息量。這意味著如何提升廣大普通用戶的參與度,將是未來的一大挑戰。

報告清晰地描繪了當下,但一個更關鍵的問題是:未來在哪裡?當 ChatGPT 這類通用大模型的能力越來越強,看似能處理所有事情時,新創的機會又在哪裡?真正的機會,或許建立在通用模型的根本性弱點之上,也就是私有數據與深度個人化。通用大模型是基於公開網路數據訓練的,它們對你一無所知。它們不知道你公司的內部機密、你的私人行事曆、或是即時的生理數據。

想像一個只學習你公司內部數據的 AI 系統,它能整合 Slack、財報、內部程式碼庫等所有資訊。員工可以問:「上次我們跟 A 客戶開會的結論是什麼?」這是 ChatGPT 不接觸公司內部數據的前提下,永遠無法回答的問題。另外,一個能安全存取你所有數位足跡(行事曆、健康數據、消費紀錄)的 AI。它能主動提醒:「我注意到你這週有三個重要會議,且睡眠品質下降了 20%,建議今晚提前休息。」這種深度個人化的主動關懷,是通用模型目前無法企及的。

真正的藍海,或許不在於和 OpenAI 硬碰硬,而在於圍繞著「私有數據」去打造通用模型無法觸及的價值。


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