別再把ChatGPT當(dāng)「實習(xí)生」了，頂尖高手都在用它做「決策副駕」

ChatGPT發(fā)布快三年了，周活躍用戶數(shù)突破7億，幾乎占了全球成年人口的10%。

這個增速在全球科技史上都沒有先例。

就在這個時間節(jié)點，OpenAI聯(lián)合杜克大學(xué)、哈佛大學(xué) 發(fā)布了一份長達(dá)63頁的關(guān)于人們是如何使用ChatGPT的重磅研究報告。

認(rèn)認(rèn)真真讀了幾天這份報告后，我發(fā)現(xiàn)，很多人（包括我）對ChatGPT的認(rèn)知和預(yù)期，可能都跑偏了...

大多數(shù)人可能都用錯了ChatGPT。或者說，我們只發(fā)揮了它最淺層、最基礎(chǔ)的價值。而這份報告通過揭示不同時間節(jié)點、不同用戶群體的使用方式差異，恰恰為我們指明了一條通往更高階AI使用境界的路徑。

這份報告的牛X之處在于，它不是什么小范圍的問卷調(diào)查，而是直接分析了從2022年11月到2025年7月的海量、匿名的真實用戶數(shù)據(jù)。為了保護(hù)隱私，整個研究過程沒有一個研究員看過用戶的原始對話，全靠AI模型對脫敏數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分類和分析，可以說是既權(quán)威又安全。

帶著這份報告，我為你提煉出了一個核心觀點和十大發(fā)現(xiàn)，希望能幫你真正理解，AI時代的高手到底是如何思考和工作的。

這篇長文將主要包含以下三個部分：

第一部分，我會向你介紹這份報告顛覆了哪些常識。 很多我們以為的主流用法，比如寫代碼、搞情感陪伴，其實占比極低，真正的大頭被我們忽略了。

第二部分，我會聚焦報告的核心——不同用戶群體的使用差異到底在哪。 他們更喜歡「提問」還是「執(zhí)行」？是把AI當(dāng)成替代自己的「員工」，還是賦能自己的「副駕」？這些差異背后隱藏著更有價值的使用模式。

第三部分，我會結(jié)合這些發(fā)現(xiàn)，給你一些可落地的啟發(fā)。 怎么從一個只會派活兒的「老板」，進(jìn)化成一個善于激發(fā)AI潛能的「駕馭者」。

不過，在深入介紹之前，我們先快速過一下這份報告揭示的幾個顛覆性的宏觀結(jié)論，幫你刷新一下認(rèn)知：

1. AI的主戰(zhàn)場不在辦公室：你敢信嗎？截至2025年7月，超過70%的ChatGPT消息和工作無關(guān)！而且這個比例還在飛速增長。AI對我們?nèi)粘Ｉ畹膬r值，被嚴(yán)重低估了。

2. 三大核心場景是「生活指導(dǎo)、信息搜索、寫作」：這三項加起來占了將近80%的對話。其中，「生活指導(dǎo)」（比如教你怎么做菜、給你健身建議）是第一大用途。

3. 「AI程序員」和「AI伴侶」都是小眾玩法：報告顯示，編程相關(guān)的消息只占4.2%，而情感陪伴、角色扮演這些加起來也才2.3%。這跟很多媒體的報道簡直是天壤之別。

4. 性別鴻溝已消失：早期用戶80%是男性，但到2025年6月，女性活躍用戶比例已經(jīng)略微超過男性，基本實現(xiàn)了男女通吃。

OpenAI的周活用戶數(shù)似乎還在指數(shù)級增長，這斜率毫無停下來的趨勢

好，有了這些背景，我們正式進(jìn)入正題。

核心洞察：從「執(zhí)行」到「提問」，使用模式的進(jìn)化之路

要理解如何更好地使用ChatGPT，你必須先搞懂報告里提出的一個關(guān)鍵概念：「用戶意圖」。研究人員把用戶的指令分成了兩類：

• 執(zhí)行（Doing）：命令A(yù)I完成一項具體的任務(wù)。這就像你對實習(xí)生說：「幫我寫個周報」、「把這段話翻譯成英文」、「生成一段Python代碼」。

• 提問（Asking）：向AI尋求信息、建議或不同視角的分析，來輔助你自己做決策。這就像你問一個資深顧問：「分析一下A和B兩種技術(shù)方案的優(yōu)劣」、「為了達(dá)成這個季度的目標(biāo)，我應(yīng)該如何規(guī)劃產(chǎn)品路線圖？」。

有意思的現(xiàn)象來了。報告發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移，所有用戶都在從「執(zhí)行」轉(zhuǎn)向「提問」。「提問」類消息的增長速度遠(yuǎn)快于「執(zhí)行」類。更重要的是，用戶對「提問」類對話的滿意度也顯著更高。

而這種進(jìn)化趨勢，在不同學(xué)歷和職業(yè)背景的用戶身上，體現(xiàn)得尤為明顯。

報告顯示，學(xué)歷更高、從事高薪專業(yè)技術(shù)職業(yè)的用戶，在工作中會更頻繁地使用「提問」模式。例如，在計算機(jī)相關(guān)職業(yè)中，高達(dá)47%的工作相關(guān)消息是在「提問」，而這個比例在非專業(yè)性職業(yè)中僅為32%。

這個差異非常有價值。它不是在說誰更聰明，而是在揭示一種更高效、更能放大個人能力的AI協(xié)作模式。

高手們并沒有把AI當(dāng)成一個簡單的「工具人」，而是把它提升到了一個前所未有的戰(zhàn)略高度——一個能夠增強(qiáng)自己思考深度和決策質(zhì)量的「副駕駛（Co-pilot）」。

解碼高階用法：十大發(fā)現(xiàn)帶你升級 AI 技能

這份報告就像一本武功秘籍，為我們詳細(xì)描繪了不同用戶群體的AI使用心法。以下10條結(jié)論，值得每個想在AI時代保持領(lǐng)先的職場人反復(fù)琢磨：

1. 更聚焦于工作場景的應(yīng)用：數(shù)據(jù)顯示，教育程度越高的用戶，越傾向于將AI用于工作。擁有研究生學(xué)歷的用戶，其48%的消息與工作相關(guān)，遠(yuǎn)高于學(xué)歷較低的用戶。這提醒我們，AI完全可以成為你職業(yè)發(fā)展的放大器。

2. 將AI定位為「決策副駕」，而非「任務(wù)同事」：這正是「提問」模式的核心。利用AI拓寬信息邊界、進(jìn)行思維碰撞、評估風(fēng)險與機(jī)會，最終由自己做出更高質(zhì)量的決策。AI不是來替代你思考的，而是來激發(fā)你更好地思考。

3. 「提問」驅(qū)動，追求認(rèn)知深度：高階用法提出的問題，往往不是簡單的信息檢索，而是復(fù)雜的、需要綜合分析的決策支持型問題。例如，他們會要求AI「提供關(guān)于某個市場趨勢的批判性分析」，而不是「告訴我這個市場的規(guī)模」。這種用法，能最大限度地壓榨出大語言模型強(qiáng)大的推理和整合能力。

4. 以「寫作」為核心，但更側(cè)重于「修改」與「提煉」：在所有工作場景中，「寫作」是最常見的應(yīng)用，尤其是在管理和商業(yè)領(lǐng)域。但一個反常識的發(fā)現(xiàn)是，約三分之二的寫作請求，是要求AI修改、潤色、總結(jié)用戶已提供的文本，而不是從零開始創(chuàng)作。高手們提供思考的「骨架」，讓AI負(fù)責(zé)優(yōu)化「血肉」，這才是最高效的合作方式。

5. 深度整合進(jìn)核心業(yè)務(wù)流程：不同職業(yè)的使用方式與其核心任務(wù)高度相關(guān)。管理和商業(yè)人士會用AI輔助撰寫戰(zhàn)略報告，而技術(shù)專家則會用它獲取「技術(shù)幫助」。他們不是在工作之余「玩」AI，而是將AI無縫嵌入到價值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)。

6. 跨職業(yè)的通用能力：決策、創(chuàng)新與信息處理：有趣的是，盡管具體任務(wù)不同，但不同職業(yè)的用戶在使用AI時，其底層的工作活動卻驚人地相似。無論是哪個行業(yè)，「做決策與解決問題」、「創(chuàng)造性思考」和「獲取信息」始終是最高頻的活動。這揭示了AI在現(xiàn)代知識工作中的普適價值——它是一個通用的認(rèn)知增強(qiáng)工具。

7. 學(xué)歷越高，對高質(zhì)量書面溝通的依賴越強(qiáng)：數(shù)據(jù)顯示，「寫作」類消息的占比隨著用戶教育程度的提高而增加。這背后反映了高階工作崗位對精準(zhǔn)、專業(yè)書面溝通的極高要求。

8. 從任務(wù)自動化到認(rèn)知增強(qiáng)：報告中一個微妙的趨勢是，在控制了職業(yè)等變量后，學(xué)歷越高的用戶發(fā)送「執(zhí)行」類消息的可能性反而越低。這再次印證了他們使用AI的模式，正從追求效率的「任務(wù)自動化」階段，邁向追求質(zhì)量的「認(rèn)知增強(qiáng)」階段。他們用AI不是為了少干活，而是為了干得更聰明。

9. 成為信息洪流中的「首席情報官」：報告總結(jié)，AI在工作中的兩大核心價值是：獲取、記錄和解釋信息；以及做決策、提供建議和創(chuàng)造性思考。高技能專業(yè)人士正是利用AI，讓自己成為處理海量信息的「情報官」和基于信息做出明智判斷的「指揮官」。

10. 專業(yè)場景下，更需要「專科醫(yī)生」而非「全科醫(yī)生」：雖然「實用指導(dǎo)」是ChatGPT最普遍的用途，但在高技能職業(yè)的工作場景中，用戶更需要AI解決具體的、高階的專業(yè)問題。這意味著，他們把AI當(dāng)成了特定領(lǐng)域的「專家顧問」來使用，比如向它咨詢復(fù)雜的技術(shù)難題或商業(yè)策略，而不是問一些泛泛的生活小技巧。

對我們的啟發(fā)：如何從「使用者」進(jìn)化為「駕馭者」？

這份報告如同一面鏡子，映照出隨著AI使用經(jīng)驗的成熟，以及隨著學(xué)歷/職業(yè)技能的發(fā)展，更優(yōu)秀的AI使用模式的變化，要想不被時代拋下，就必須完成從AI「使用者」到「駕馭者」的進(jìn)化。

1. 轉(zhuǎn)變心態(tài)：從「指令者」到「提問者」 停止把AI當(dāng)成一個只能聽懂簡單指令的工具。嘗試向它提出更開放、更復(fù)雜、更具挑戰(zhàn)性的問題。把你正在思考的難題拋給它，看看它能提供哪些你沒想到的視角。

2. 升級用法：從「創(chuàng)作」到「迭代」 不要過度依賴AI的「一鍵生成」。養(yǎng)成先由自己完成思考和初稿，再利用AI進(jìn)行打磨、批判和優(yōu)化的習(xí)慣。記住，AI是你思考的杠桿，而不是替代品。

3. 聚焦價值：從「效率」到「質(zhì)量」 思考一下，在你工作中，哪些環(huán)節(jié)的決策質(zhì)量對最終結(jié)果影響最大？是產(chǎn)品規(guī)劃、技術(shù)選型，還是營銷策略？嘗試在這些高價值環(huán)節(jié)引入AI作為你的「副駕駛」，用它來提升你決策的含金量。

AI時代的核心競爭力，或許不再是掌握信息的能力，而是提出深刻問題的能力，以及整合AI建議、做出卓越?jīng)Q策的能力。

正如報告所揭示的，那些走在最前面的人，已經(jīng)悄然完成了這場思維模式的變革。他們沒有被AI的「無所不能」所迷惑，而是清醒地將其作為增強(qiáng)自身智慧的工具。

下一次，當(dāng)你打開ChatGPT時，不妨?xí)和Ｒ幌拢灰敝屗窪o something」，而是試著問一個好問題，比如：

「關(guān)于我正在做的這件事，有哪些是我沒有考慮到，但卻至關(guān)重要的？」

從這個問題開始，你或許就推開了通往AI使用新世界的大門。

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