共计 3227 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
最近，OpenAI 联合哈佛大学和杜克大学发布了一份名为《人们如何使用 ChatGPT》的研究报告，虽然标题看似简单平淡，但实际上却是目前最为详尽的 AI 使用调查之一。研究团队通过分析超过一百万条真实对话，深入剖析了 ChatGPT 用户的日常使用习惯，避免了问卷调查和主观假设的局限。
这份报告的独特之处在于其严谨的数据分析和研究方法：样本覆盖了 2024 年 5 月至 2025 年 6 月期间的消费者版 ChatGPT，讨论数量超过 150 万条。研究者们通过 LLM 自动标注和隐私保护流程处理数据，确保他们在整个过程中未见过任何用户的原始信息，依然能够梳理出全球 AI 对话使用的真实情况。
图片
报告显示，截至 2025 年 7 月，ChatGPT 的周活跃用户已突破 7 亿，约占全球成年人口的十分之一，周对话量达到惊人的 180 亿条。 这一数字无疑使其成为目前最大规模的 AI 应用，并在很大程度上反映了 AI 应用的发展趋势。
这也引出了一个值得深思的问题：如此多的人在生活和工作中使用 AI，他们究竟在做什么呢？答案或许会颠覆大家的普遍看法。
从「自动打字机」到「决策助手」，ChatGPT 用户的五个关键点
许多媒体在报道这份研究时，常常用一句话来总结：非工作用途的比例上升至七成以上，以此来强调 ChatGPT 的普及趋势。但如果仅仅停留在这个结论上，其实显得有些单薄， 因为这篇论文的真正意义在于揭示 AI 对话使用正在形成的规律，以及与人们想象之间的差距。
第一个被颠覆的刻板印象是，用户更倾向于利用 AI 进行内容加工，而非从头开始创作。
研究发现，编程相关的对话仅占 4.2%，而写作类任务在职场对话中占比达到了 40%。这显然是因为更多的 AI 编程活动主要发生在 IDE 或代码编辑器等实际工作场景中，但同时也强调了写作类任务的重要性。
更为重要的是，这些写作任务的三分之二并非是「从零生成」，而是「加工」——如改写、润色、翻译或逻辑优化。换句话说，用户更多地将 ChatGPT 视作一个「内容优化工具」，而非单纯的「自动写手」。这种「改写型」的使用场景，恰好解决了写作中的痛点。
第二个亮点在于用户意图的分布。
图片
论文将用户动机分为三类：询问（Asking）、执行（Doing）和表达（Expressing）。总体来看，「询问」占比最高（51.6%），其次是「执行」（超过三成），而「表达」占比最少（仅一成）。然而在职场环境中，情况发生了逆转：执行的比例增至 56%，其中写作是最主要的执行形式。
这表明，在生活中，人们更倾向于将 AI 视作一个「知识库和顾问」；而在工作中，它则更像是一个「生产力的外包工具」。 这种功能划分实际上触及了产品设计的核心——AI 应用应同时承担「决策支持」和「直接产出」的功能，而不是单一的角色。
第三个值得关注的细节是用户群体的变化。
研究指出，尽管 ChatGPT 初期的用户主要是男性（约占 80%），但到 2025 年中期，女性用户（52%）的比例已经与男性持平，甚至略有上升，并且在使用需求上表现出明显差异。
图片
不出所料，年轻人对于 AI 的接受度更高，26 岁以下的用户贡献了近一半的对话内容。但令人惊讶的是，ChatGPT 用户快速增长的地区却主要集中在中低收入国家。这意味着 ChatGPT 的用户特征正逐渐接近全球人口的平均水平。对于 AI 产品而言，这不仅涉及用户规模问题，更是对功能与交互设计的挑战。
第四个亮点是其与工作活动的对应：充当「决策辅助工具」。
研究团队将对话内容映射到美国劳工部的工作活动分类中，发现 ChatGPT 最常被用于「决策与问题解决」、「信息记录」和「创造性思维」。这在一定程度上打破了「AI 会取代人类工作的焦虑」：它更像是为人类的思维增添了一个「决策增强模块」，帮助用户更快速、全面地分析问题。
取代人的问题并不是核心，增强人类的决策能力和创造性实现，才是更为真实的情境。
图片
最后一个值得注意的趋势是用户满意度。
研究采用自动化方法标注「良好互动」与「差劲互动」，结果显示「良好互动」的增长速度远快于「差劲互动」，到 2025 年中期，正向互动的比例是负向互动的四倍。这表明，模型的进步不仅停留在实验室的基准测试中，同时也被用户在实际对话中直接感受到。
这些细节结合在一起，描绘出一个清晰的图景：AI 正在逐渐成为全球用户的「写作助手」、「生活顾问」和「决策支持工具」。它并不是取代人类，而是帮助人们更顺畅、更有把握地处理已有的内容、想法与决策。这或许正是这份研究的真正意义。
用户报告背后，蕴含 AI 产品设计的真正挑战
关于 ChatGPT 的这份报告，表面上是在描绘用户的使用习惯：非工作场景的使用增长更迅速，写作是职场的核心用途，而年轻用户和新兴市场正加速渗透。但更值得关注的不是这些数字本身，而是它们所反映出的一个重要问题—— 开发者和厂商应如何重新思考 AI 应用的形态。
报告清晰地指出，大部分与写作相关的任务并非要求 AI 从零开始，而是在对现有文本进行加工与优化。这与众多开发者和研究者的使用习惯相辅相成：他们并不期待 AI 给出终极答案，而是希望它能帮助自己节省修改、润色和修补的低效环节。
开发者问答社区 Stack Overflow 的调查也表明，大多数开发者使用 AI 的方式并不是进行复杂的系统开发，而是生成代码片段、解释错误和撰写文档。
对于产品而言，这意味着入口设计需要更贴合实际需求 。与其在界面中央设置一个「空白输入框」，不如优先提供粘贴、注释、对比等功能，让 AI 真正成为一个「增强工具」，补充碎片化的需求，而非全面取代专业软件。
图片
一个直接的例子可能就是 Google 的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash 图像模型）。许多设计师已经向如 Adobe 等专业设计软件厂商提出建议，实际上 Adobe、Figma 也迅速宣布将 Nano Banana 集成到 Photoshop 等软件中。
当然，不同用户对 AI 的期望截然不同：新手用户需要结构化模板、语气选择和逐步指导，而熟练用户则期望快捷命令、自定义工具链，甚至深度集成的 API。简而言之，随着用户特征的多样化， 如果应用不能分层提供体验，可能会陷入过于复杂或过于简单的两难局面。
从更广泛的层面来看，很多企业反复强调的「流程嵌入」也是 AI 大规模应用的关键之一。ChatGPT 的报告同样指出，高频使用的 AI 并不等于高信任。用户愿意依赖 AI 的前提是结果可验证、可追溯，并能够融入已有的组织合规体系。这要求 AI 应用在最初就考虑好数据来源标注、版本对比、结果审计等机制，而不是事后补救。
更重要的是，不要止步于技术炫技。 现今的 AI 应用已从「技术秀」转向「实用性提升」的阶段。对于开发者和厂商而言，当前的关键在于如何在真实场景中让用户更快、更安全、更广泛地使用 AI，而非单纯展示模型的复杂性。真正的竞争点已从模型本身转向了用户体验、信任与普及。
总结
通过 OpenAI 的研究，我们可以初步了解 ChatGPT 的真实使用情况：人们利用 AI 进行写作、获取信息和做决策。而在这些应用背后，指向的并非仅仅是数字，还有一个更本质的问题——AI 产品究竟应当呈现何种形态。
正如报告所揭示的，至少在现阶段，用户更倾向于将 AI 视为一种「增强工具」而非「替代品」，他们希望获得降低摩擦的体验，而非炫技式的展示。如果应用无法在入口、交互、信任和普惠性上不断改进，就难以真正融入用户的日常生活。 对于所有人来说，AI 已经从一场技术竞赛转变为一场设计与体验的考验。
更值得思考的是，随着全球数亿人每天与 AI 进行互动，我们正在见证一种新的「人机交互」逐渐成为日常。这将会如何改变我们的生活？这是摆在所有人面前的一个开放性问题。AI 的未来走向，或许并不完全取决于技术本身，而在于人们愿意如何使用它。
本文来自“雷科技”，36 氪经授权发布。
