ChatGPT首份使用报告出炉了!
今天,OpenAI联手杜克、哈佛一共发布了「人们如何使用ChatGPT」,全文共63页。

ChatGPT时间线
可以看出,自ChatGPT横空出世以来,周活跃用户一直飙升,仅今年暴涨了300多亿。同时,每日消息总量也是不断攀升。

如下图9,把七大对话主题,做了更细的拆分,还统计了一年里的消息总量。
大多数人使用ChatGPT写作,主要在修改和优化已有内容,而非纯创作。
再来说说教育,ChatGPT重要应用场景之一:
10.2%用户消息和36%实用指导,主要用于辅导和教学8.5%总消息量,是各种主题操作指导技术协助这部分,计算机编程占4.2%,数学计算占3%,数据分析占0.4%。
自我表达类的话题,就要更少了,仅2.4%。

下图中,是110万条抽样对话,提问、执行和表达使用情况,在工作非工作类中的占比。

其中,ChatGPT在提问中表现最好,自我表达也是最优的。

注册时,自行填报年龄数据的用户,18-25岁年轻人用量最大,占数据集46%消息总量。
而且,年龄较大的人,工作相关信息占比更高。26岁以下群体,工作消息比例约23%。
总言之,所有年龄段的用户对ChatGPT的使用,均呈现出工作相关用途逐渐减少的演变特征。



Anthropic经济指数报告
人类首次交出控制权
在新鲜出炉的第三期《Anthropic经济指数》报告中,则可以看到,Claude的使用方式在不同维度上呈现出了巨大的差异:
首次详细描绘了美国各州的使用情况:一个州的经济结构,决定了其人均Claude使用量。令人意外的是,使用强度最高的州,并不是「码农大本营」。在全球范围:一个地区对Claude的使用频率与其收入水平息息相关。更有趣的是,在那些AI使用率较低的地区,人们反而更倾向于让 Claude直接自动化处理工作。自动化任务飙升:对比历史数据,「指令式」自动化任务的占比从27%飙升到了39%。首次引入了企业级API客户的匿名数据:企业用户比普通消费者更「大胆」,他们更倾向于让Claude自动化完成任务。这预示着一场劳动力市场的深刻变革或许已在酝酿之中。

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一边是在夏威夷策划一场完美的旅行,一边是在马萨诸塞州埋首于科学研究,另一边则是在印度敲代码构建网络应用。
这三件看起来似乎毫不相关的活动,恰恰是Claude最「出圈」的用途。
此外还有一些有趣的现象:
马萨诸塞州的用户向Claude请教科学研究问题的频率,要远高于其他地方;巴西用户则对语言学习情有独钟,他们使用Claude进行翻译和语言学习的频率,达到了全球平均水平的6倍!当然了,对于Claude来说,软件工程依然是几乎所有国家和地区当之无愧的「头号玩家」。

人均GDP与人均Claude使用量的正相关性,在美国内部同样适用,甚至表现得更强。
但有趣的是,收入并不能解释一切,因为美国各州的使用情况差异极大。
那么,除了钱,还有什么在起作用?
最合理的猜测是:经济结构。
全美AUI指数最高的地区是哥伦比亚特区(3.82),在这里,人们最爱让Claude做的,是编辑文档、搜索信息这类典型的「白领」工作。
同样,加州(AUI排名第三)的空气中都弥漫着代码的味道,而纽约(排名第四)则充满了金融的气息。
即便是像夏威夷这样整体使用率不高的州,其用途也极具地方特色——夏威夷人让Claude帮忙处理旅游相关任务的频率,是美国平均水平的2倍!


商业前沿:77%任务已「放手」
在这份报告中,Anthropic首次对企业级API客户(按token付费,主要是企业和开发者)进行了分析。
在使用Claude的方式上,他们与通过Claude.ai访问的普通用户截然不同。
首先,最重度的使用场景是编程和行政任务。其中,44%对应于计算机或数学任务,而在Claude.ai上这一比例为36%。
相比之下,教育(API占4%,Claude.ai占12%)以及艺术和娱乐(API占5%,Claude.ai占8%)的对比例则会更低。
在自动化方面,企业用户更加「激进」:高达77%的API对话呈现出自动化模式,其中绝大多数是几乎无需人工干预的「指令式」自动化。
相比之下,普通用户中自动化和协作的比例几乎是五五开。
这预示着,在商业世界,任务自动化的浪潮可能比我们想象的来得更猛烈,一场深刻的生产力革命或许正在发生。
值得一提的是,大约5%的API流量专门用于开发和评估AI系统。

最后,既然是付费使用,成本会影响企业的选择吗?
答案是:会,但可能不是你想的那样。
报告发现,成本越高的任务类别(通常意味着更复杂、更有价值),企业反而用得越多!
这说明,对于企业来说,AI能够创造的价值,远比使用它的成本更重要。


AI浪潮,席卷全球
在这趟针对「AI经济影响」的探索之旅中,可以发现,AI的浪潮正以一种惊人地、不均衡的方式席卷全球。
富裕地区的人们用得更多,更偏爱与AI协作,探索的领域也更广。
在美国,从硅谷到夏威夷,每个地方的AI应用都带有鲜明的本地产业烙印。
而企业,则比普通人更果断地将自主权交给了AI。
在所有发现中,最令人兴奋的是「指令式自动化」的崛起。
如今,人类与AI的关系正处在一个激动人心的定义阶段:
应该给予AI多大的信任?又该赋予AI多大的自主权?目前来看,我们似乎对AI越来越适应,也越来越愿意让它代我们工作。
未来,人与AI的关系将走向何方,其序章正在我们手中写下。
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