自2022年11月30日发布以来，ChatGPT在短短两年多时间内实现了史无前例的全球性扩散。截至2025年7月，其周活跃用户已达到约7亿，占全球成年人口的10%，日均处理消息量高达26亿条。
这份由哈佛大学、杜克大学学者与OpenAI研究员联合撰写的NBER工作论文（编号34255），首次基于海量内部数据，对ChatGPT用户的实际行为进行了迄今为止最全面、最深入的实证研究。（整个研究过程严格遵循隐私保护原则，所有分析均通过自动化分类器完成，无任何研究人员直接查看原始用户消息。）
▶完整版报告：https://www.nber.org/system/files/working_papers/w34255/w34255.pdf
用户构成与增长模式发生了根本性转变
早期用户以男性为主，但在产品发布初期，约80%的活跃用户拥有典型男性化名字。这一性别鸿沟已显著弥合，到2025年6月，活跃用户中拥有典型女性化名字的用户占比已升至52%，标志着ChatGPT已从技术爱好者的小众工具，成功转型为覆盖全社会的大众应用。
在年龄分布上，18至25岁的年轻用户是绝对主力，贡献了近一半（46%）的消息量。
从地域上看，ChatGPT在全球范围内的采用率持续攀升，尤其在人均GDP为1万至4万美元的中低收入国家，其用户增长率远超发达国家，展现出强大的技术普惠潜力。
与此同时，拥有学士或研究生学历、从事管理、商业、计算机及工程科学等高薪职业的用户，更倾向于将ChatGPT用于工作相关事务。
用户行为的核心揭示：非工作用途已成主流，三大主题占据近八成对话
尽管外界普遍将ChatGPT视为生产力工具，但数据显示，其非工作相关用途的增长速度更快。从2024年6月到2025年6月，非工作消息的占比从53%跃升至73%，成为绝对主导。这表明，ChatGPT带来的巨大经济价值不仅体现在提升职场效率，更在于为数十亿用户的日常生活、学习和娱乐创造了庞大的“消费者剩余”。
在对话内容上，近80%的对话高度集中于三个核心主题：实用指导（约29%）、信息查询（约24%）和写作（约24%）。其中，“实用指导”是最受欢迎的功能，尤其以“个性化辅导/教学”（占所有消息的10.2%）为核心，用户广泛将其用于学习各学科知识、获取生活建议和激发创意。“写作”则是工作场景中的绝对王牌，占工作相关消息的40%。
一个关键发现是，约三分之二的写作请求是要求AI修改、润色或总结用户提供的现有文本，而非从零创作，这凸显了其作为“文本协作者”的核心价值。相比之下，计算机编程相关对话仅占4.2%，情感陪伴类对话仅占1.9%，远低于外界预期。
人机交互模式正在进化：从“执行任务”迈向“寻求建议”
研究团队创新性地引入了“询问(Asking)、执行(Doing)、表达(Expressing)”的三元意图分类框架，以更深刻地理解用户与AI的交互本质。
截至2025年7月，整体来看，49%的消息是“询问”，40%是“执行”，11%是“表达”。
然而，一个清晰的趋势是：“询问”类消息的增长速度远超“执行”类。从2024年7月到2025年6月，“询问”的占比从约41%稳步攀升至51.6%，而“执行”的占比则从约41%下降至34.6%。这意味着用户正从“让AI替我做事”的初级阶段，转向“让AI帮我思考”的高级阶段。
特别是在工作场景中，尽管“执行”类消息仍占56%，但“询问”类消息的用户满意度更高，预示着未来AI作为“决策支持顾问”的角色将愈发重要。
ChatGPT如何融入工作流程：跨职业的惊人一致性
通过将对话内容映射到美国劳工部的职业信息网络，研究发现，无论用户从事何种职业——无论是管理人员、程序员、教师还是销售人员——其工作相关对话都高度集中于两大核心功能：信息处理（包括获取、解释和记录信息，占42%）和决策与创造（包括做决策、创造性思考和提供建议，占32%）。
具体而言，“做决策和解决问题”几乎在所有职业组中都位列前两位，“记录/归档信息”和“创造性思考”也普遍排名靠前。这种跨职业的高度一致性表明，ChatGPT作为一种通用工具，其核心价值在于赋能知识型工作中的信息处理和决策支持环节，而非替代特定工种。
结论与经济意义
本报告描绘了一幅关于ChatGPT如何被全球用户使用的清晰图景。其经济价值不仅体现在提升职场生产力，更体现在为数十亿用户的日常生活提供巨大便利，其非工作用途的快速增长预示着巨大的社会福利增益。
ChatGPT最核心的能力是“写作”和“实用指导”，其角色正从“任务执行者”向“决策顾问”演变。这一发现与经济学理论中AI作为“协作者”（co-pilot）提升人类决策效率的模型高度吻合。
同时，技术普惠与技能分化并存：一方面，其在中低收入国家的快速普及展现了普惠潜力；另一方面，高学历、高技能的专业人士仍是工作场景中的主要受益者。
这份研究为理解生成式AI对经济和社会的影响提供了坚实的经验基础，其发现对于政策制定、企业部署和未来研究都具有深远意义。
