7亿人ChatGPT使用报告首曝光！你关于AI的认识都是错的？

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就在最近，一份由 OpenAI 与哈佛大学、杜克大学联合完成的研究报告横空出世，名字平淡无奇：《How People Use ChatGPT》。但别因为标题忽视了——这可能也是迄今最全面的一份「AI 使用报告」，研究者们不靠问卷、不靠臆测，而是直接抽样了超过百万条真实对话，把 ChatGPT 用户的日常使用习惯剖了个底朝天。


这份报告的特别之处，在于真刀***的数据和研究：样板涵盖 2024 年 5 月至 2025 年 6 月的消费者版 ChatGPT，对话量级达到 150 万条以上，采用 LLM 自动标注与隐私保护管线处理。换句话说，研究者本人从头到尾没看到任何用户原始消息，但依旧能抽丝剥茧，整理出一份全球 AI 对话使用的真实样貌。
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图片来源：OpenAI

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报告披露，截至 2025 年 7 月，ChatGPT 周活用户数突破 7 亿，约占全球成年人口的十分之一，周消息量达到惊人的 180 亿条。这个体量，毫无疑问都是目前规模最大的 AI 应用，也在很大程度上代表 AI 应用的探索进程。
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这也引出了一个耐人寻味的问题：当这么多人在生活和工作中使用 AI，它们究竟在用它干什么？答案可能会彻底推翻你的主观印象。


. U6 Q$ r/ a+ g/ x从「自动打字机」到「决策外挂」，ChatGPT 用户的五个关键
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% @3 s" Q* S2 R* g  T& F" B% i很多媒体在报道这份研究时，喜欢用一句话概括：非工作用途占比飙升到七成以上，来表明 ChatGPT 日常化的趋势。但如果只停留在这个结论，其实有点可惜，因为这份论文真正的价值，不在于告诉我们 ChatGPT 用户在干什么，而在于揭示了 AI 对话使用正在形成怎样的规律，以及它与我们想象的落差。


4 c9 g( F: D! i. B第一个被推翻的刻板印象就是，用户更多用 AI 加工，而非从零生成。

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# Y7 L9 e! g6 u* K  r' H( M研究显示，编程相关的对话仅占 4.2%，而写作类任务在职场相关对话里却占到四成。这当然也因为更多 AI 编程工作集中 IDE /代码编辑器等实际工作场景中，但说明了写作类任务的重要性。

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更关键的是，这些写作任务里有三分之二并非「从零生成」，而是「加工」——改写、润色、翻译或优化逻辑。换句话说，更多用户并不是把 ChatGPT 当成一个「自动写手」，而是帮他们把已有内容打磨得更好。这种「改写型」使用场景，正好契合写作的痛点。


第二个亮点，是意图的分布。

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图片来源：OpenAI

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7 D# n. s3 O8 Q! n# c: p7 r6 S, _论文也把用户动机拆解为三类：Asking（问）、Doing（做）、Expressing（表达）。总体上，「问」的占比最高（51.6%），「做」次之（超过三成），表达最少（仅一成）。但在工作相关场景中，情况发生了逆转：做跃升为 56%，写作又是最主要的「做」。
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( U1 H6 E; J! w7 o# p4 S" `! z这也透露出在生活中，人们更多把 AI 当作一个「百科+顾问」；而在工作里，它更像一个「生产力外包」。这种分工其实直击产品设计的要害——AI 应用要同时满足「决策支持」与「直接产出」的双重角色，而不是非此即彼。
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6 b  X3 q  _. O1 R  W4 ?+ n第三个值得注意的细节是人群画像的变化。
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论文指出，虽然 ChatGPT 推出初期的用户以男性为主（约占八成），但到 2025 年中期，女性用户（52%）占比已经抹平甚至略微超越男性，并且在使用需求上有明显差异。


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图片来源：OpenAI

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. T6 D+ ~; l6 C' R; ^. f; q并不意外的是，年轻人面对 AI 展现了更强的接受能力，26 岁以下用户贡献了近半数消息。但让人意外的是，ChatGPT 用户增长更快的地区来自中低收入国家。这也意味着，ChatGPT 的用户画像越来越接近全球人口的平均分布。而对于 AI 产品来说，这不仅是规模问题，更是功能与交互设计的挑战。
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7 t: x- v$ U" ]. {9 Q  D第四个亮点，是和工作活动的对应：担当「决策外挂」。
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4 `& _0 k6 W4 a. }( v3 A$ e研究团队把对话内容映射到美国劳工部 ONET 的工作活动分类，发现 ChatGPT 被用得最多的三类是「决策与问题求解」「记录信息」和「创造性思考」。这也在一定程度上戳破了「AI 抢饭碗」的焦虑：它更像是为人的大脑装了一个「决策外挂」，帮你更快、更全面地考虑问题。
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1 ?9 t+ T0 T, H取代人不是主线，增强人类决策和创意实现，才是更真实的故事。
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图片来源：雷科技

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$ ?1 @. c4 K% z& Q$ X. H4 O: n最后还有一个容易被忽略的趋势：用户满意度。
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% ~. K  L- U  h" n8 ^0 J  _3 k6 C研究用自动化方法标注「好互动」与「坏互动」，结果发现「好」的增长远快于「坏」，到 2025 年中期，正向互动是负向互动的四倍。这说明，模型的进步并非停留在实验室 benchmark，同时也在实际对话中被用户直接感知到。
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5 L+ I  t, }( B9 }/ `" \% c  U这些细节组合在一起，勾勒出一个清晰的画面：AI 事实上正在成为全球用户的「写作助手」「生活顾问」和「决策副驾」。它不是替代人，而是帮助人把已有的内容、想法和决策做得更顺滑、更有把握。这可能才是这份研究真正的价值所在。
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8 O/ U. c; S1 J3 e, }. [  G用户报告背后，藏着AI 产品设计的真正考题
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) [& S+ }+ P% a5 d& p2 n这份关于 ChatGPT，表面看是对用户习惯的描摹：非工作场景增长更快，写作是职场核心用途，年轻人和新兴市场正在加速渗透。但真正值得关注的，并不是这些数字本身，而是它们背后折射出的一个更重要的问题——厂商和开发者该如何重新思考 AI 应用的形态。

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报告清晰地揭示，大多数写作相关任务不是让 AI 从零开始，而是对已有文本进行加工和优化。这和很多开发者、研究者的使用习惯不谋而合：他们并不奢望 AI 写出终极答案，而是希望它帮自己省去修改、润色、修补的低效环节。
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开发者问答社区 Stack OveRFlow 的调查也指出，大部分开发者虽然都在用 AI，但最常见的应用也不是复杂的系统开发，而是代码片段生成、错误解释、文档写作。


对产品来说，这意味着入口设计要更贴合真实需求，与其在界面正中摆出一个「空白输入框」，不如优先提供粘贴、批注、差异对比等功能，让 AI 真正成为一个「增强器」，补齐碎片化需求，而不是全面替代专业软件。

图片来源：豆包

最直接的一个例子可能就是 Google 的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash 图像模型），很多设计师都在向如 Adobe 等专业设计软件厂商发声，事实上 Adobe、Figma 也确实迅速宣布了将 Nano Banana 引入 Photoshop 等软件。


当然，不同人群对 AI 的期待截然不同：新手用户需要结构化模板、语气选择、逐步引导。而熟练用户则需要快捷命令、自定义工具链，甚至是深度集成的 API。简言之，伴随用户画像的多样化，如果应用不能分层提供体验，很可能会出现要么太复杂、要么太浅薄的两难局面。
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- C; M8 D! ^+ w从更大的层面看，很多企业反复强调的「流程嵌入」也是 AI 大规模应用的核心之一，ChatGPT 的报告也指出了 AI 的高频使用并不等于高信任。用户愿意依赖 AI 的前提，是结果能被验证、能被追溯，能融入组织已有的合规体系。这要求 AI 应用在产品最初就考虑好数据来源标注、版本对比、结果审计等机制，而不是事后补丁。
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更重要的是，不要止于炫技。今天 AI 应用已经从「炫技」进入「打磨」的阶段。对开发者和厂商来说，现在的关键不是证明模型能写出多复杂的代码或文章，而是如何在真实场景下，让用户更快、更安全、更普遍地把它用起来。真正的赛点，已经从模型本身，转向了体验、信任和普惠。
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写在最后

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/ M' m: x8 a: r. T9 a从 OpenAI 的研究切入，我们可以初步看到 ChatGPT 的真实使用面貌：使用AI写作、获取信息、做决策。而在这些背后，指向的并非简单的数字，还有一个更本质的命题——AI 产品到底应该长成什么样子。


正如报告所揭示的那样，至少现阶段用户更多把AI看作一种「增强」而非「替代」，需要降低摩擦的体验，而不是炫技式的模型展示。应用如果不能在入口、交互、信任和普惠性上持续打磨，就难以真正融入用户的日常。对所有人来说，AI 已经从一场技术竞赛，转向一场设计与体验的考验。

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- o; U1 J: `6 @* t/ g! ^) v  [更值得思考的是，当全球数亿人每天都在与 AI 对话，我们正在见证一种新的「人机交互」逐渐成为习惯。它会如何改变一切？这是摆在所有人面前的开放问题。AI 的未来走向，也许并不由技术本身决定，而是由人们究竟愿意如何使用它所决定。

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9月5日-9日，世界最大家电与消费电子展IFA2025在柏林盛大举办。
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! _+ n/ Z- G% P3 |$ u% b! A雷科技派出了史上最大规模海外报道团“雷科技IFA25报道团”飞赴柏林，对IFA2025进行现场、立体、一手报道。共输出40+内容，在雷科技300万微信粉丝矩阵、1000万新媒体矩阵传播，全网阅读量/播放量预估超500万。我们对IFA2025的报道，再一次得到了DeepSeek的AI认证“全网最强”。
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# t: {: a/ K: H( l0 ^" f1 N期待26年1月CES，我们拉斯维加斯再见。
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