近日，由 OpenAI、哈佛大学及杜克大学联合发布的《How People Use ChatGPT》研究报告发布。该报告基于对2024年5月至2025年6月期间超过150万条真实对话的抽样分析，揭示了全球超7亿周活用户的实际AI使用模式。核心洞察表明，当前AI的主流应用并非从零开始创造内容，而是对已有文本进行“加工”与“优化”，扮演着“写作助手”的角色。在不同场景下，AI呈现出双重身份：在日常生活中是“百科+顾问”，在工作环境中则是“生产力外包工具”。研究颠覆了多个刻板印象，指出用户更倾向于增强而非替代人类工作，AI正成为辅助思考的“决策外挂”。随着用户画像日益接近全球人口平均分布（女性用户占比反超，中低收入国家增长迅速），AI产品设计的重心必须从展示模型能力的“炫技”阶段，转向提升用户体验、建立信任机制和实现普惠应用的“打磨”阶段。真正的行业赛点已从模型本身转向设计、体验与信任的综合考验。

核心研究概述

• 研究样本：涵盖2024年5月至2025年6月期间，消费者版ChatGPT产生的超过150万条真实对话。

• 处理方式：采用大型语言模型（LLM）进行自动标注，并通过隐私保护管线处理，确保研究人员不接触任何原始用户数据。

• 用户规模：截至2025年7月，ChatGPT的周活跃用户数已突破7亿，约占全球成年人口的十分之一，每周产生的消息量高达180亿条。这项研究的真正价值在于揭示了AI对话使用的真实规律，以及这些规律与公众普遍认知之间的显著差异。

五大关键用户行为洞察

报告系统性地剖析了用户的行为模式，推翻了关于AI使用的多项普遍存在的刻板印象，勾勒出一个AI作为“写作助手”、“生活顾问”和“决策副驾”的清晰画像。

1. 倾向于内容“加工”而非“从零生成”

与AI被视为“自动写手”的普遍观念相反，数据显示用户更多地将其用作内容优化工具。

• 写作任务的主导地位：在所有与职场相关的对话中，写作类任务占比高达四成。

• “加工”是核心需求：在这些写作任务中，有三分之二属于“加工”性质，包括改写、润色、翻译或优化逻辑，而非从零开始生成内容。

• 结论：用户并非将ChatGPT视为完全的替代者，而是作为一种增强工具，帮助他们更高效地打磨和完善已有的文本内容。

2. “决策支持”与“直接产出”的双重角色用户的意图在不同场景下表现出明显的差异，揭示了AI应用需扮演的双重角色。

• 总体意图分布：在所有对话中，“提问”（Asking）占比最高（51.6%），其次是“执行任务”（Doing）（超过三成），而“表达”（Expressing）最少（仅一成）。

• 工作场景的逆转：在工作相关场景中，“执行任务”的比例跃升至56%，其中写作是最主要的任务类型。

• 结论：在日常生活中，人们更多将AI视为获取信息和建议的“百科+顾问”；而在工作环境中，它则转变为一个高效的“生产力外包”工具。AI产品必须同时满足“决策支持”与“直接产出”的双重需求。

3. 用户画像的演变与多样化ChatGPT的用户群体正在迅速演变，其构成越来越贴近全球人口的平均分布，这对产品设计提出了新的挑战。

• 性别比例变化：早期用户以男性为主（约占八成），但到2025年中期，女性用户占比已达到52%，实现反超。

• 年龄结构：26岁以下的年轻用户贡献了接近半数的消息量，显示出对AI技术更强的接受能力。• 地域分布：用户增长更快的地区来自中低收入国家。

• 结论：用户画像的多样化意味着AI产品在功能和交互设计上需要满足更广泛、更多元的需求。

4. 工作场景中的“决策外挂”定位

通过将对话内容与美国劳工部ONET工作活动分类进行映射，研究发现AI在工作中的核心作用是增强人类的认知能力。

• 三大核心应用：使用最频繁的三类工作活动是“决策与问题求解”、“记录信息”和“创造性思考”。

• 增强而非取代：这一发现有力地反驳了“AI抢饭碗”的普遍焦虑。AI更像是一个为人类大脑装配的“决策外挂”，帮助用户更快、更全面地思考问题。

• 结论：取代人类并非AI应用的主线故事，增强人类的决策能力和创意实现才是更真实的图景。

5. 用户满意度的显著提升

研究通过自动化方法标注了“好互动”与“坏互动”，结果显示用户体验在持续改善。

• 正向互动增长迅速：数据显示，“好互动”的增长速度远快于“坏互动”。

• 满意度量化：到2025年中期，正向互动的数量已是负向互动的四倍。

• 结论：AI模型的进步并非仅停留在实验室的基准测试中，而是被用户在实际对话中直接感知和体验到，带来了更高的满意度。

对AI产品设计的启示

报告所揭示的用户行为模式，为AI应用厂商和开发者指明了产品设计的核心方向，即从技术展示转向满足真实、细分的场景需求。

1. 贴近真实需求，优化产品入口鉴于大多数写作任务是“加工”而非“生成”，产品的入口设计应反映这一现实。

• 超越空白输入框：与其在界面中心放置一个等待用户从零开始输入的空白框，不如优先提供粘贴、批注、差异对比等功能。

• 定位为“增强器”：产品应将自身定位为帮助用户补齐碎片化需求的“增强器”，而非试图全面替代专业软件。Stack Overflow的调查也佐证了这一点，开发者最常使用AI进行代码片段生成和错误解释，而非复杂的系统开发。

2. 提供分层体验，满足多样化用户随着用户群体的扩大，单一的产品体验已无法满足所有人的需求。

• 新手用户：需要结构化模板、语气选择和逐步引导等功能，以降低使用门槛。

• 熟练用户：则需要快捷命令、自定义工具链以及深度集成的API，以实现更高的效率和灵活性。• 挑战：如果应用不能提供分层的体验，将面临要么对新手过于复杂、要么对专家过于浅薄的两难局面。

3. 嵌入工作流程，建立信任机制报告指出，高频使用并不等同于高信任度。要让AI真正融入企业级应用，建立信任是关键。

• 可验证与可追溯：用户愿意依赖AI的前提是其结果能够被验证、追溯，并能融入组织现有的合规体系。

• 内置信任功能：AI应用在设计之初就应考虑数据来源标注、版本对比、结果审计等机制，而不是作为事后补丁。

4. 从“炫技”转向“打磨”，聚焦用户体验AI应用的发展已进入新阶段，重点不再是证明模型的能力，而是提升其实用性。

• 真实场景的价值：关键在于如何在真实场景下，让用户更快、更安全、更普遍地使用AI。

• 新赛点：真正的竞争赛点已经从模型本身，转向了用户体验、信任和普惠性。

结论：从技术竞赛到体验考验OpenAI的这份研究报告清晰地表明，至少在现阶段，用户更多地将AI视为一种“增强”工具，而非“替代”品。他们需要的是能够降低工作摩擦、提升效率的无缝体验，而不是令人惊叹但脱离实际的模型展示。这意味着整个行业正经历一场深刻的转变：**AI的发展已从一场单纯的技术竞赛，演变为一场关于设计、体验与信任的综合考验。**当全球数亿人每天都在与AI进行对话时，一种全新的人机交互范式正在形成。AI的未来走向，最终将由人们选择如何使用它来决定，而非技术本身。