OpenAI发布职场数据：揭秘近百国用户如何用ChatGPT工作

OpenAI 近日发布了 OpenAI Signals 数据集，覆盖近 100 个国家的 165 类工作活动，深入揭示了全球普通消费者如何在日常工作中使用 ChatGPT。

从编写教学材料、策划营销内容，到编写代码和分析商业数据，该数据集为经济学家和研究人员提供了一个全新视角，便于追踪 AI 在全球经济体系中扮演的真实角色。

绘制全球职场 AI 使用图谱

该数据集采用了美国劳工部标准职业分类系统 O*NET 中的“中间工作活动”（Intermediate Work Activities，简称 IWA）框架。IWA 能够将不同职业的具体任务抽象为通用的工作类别，便于研究者将 ChatGPT 使用趋势与就业、劳动力等宏观经济指标直接对齐。本次数据按季度更新，时间跨度从 2025 年第一季度延续至 2026 年第三季度。

数据分析显示，不同国家使用 ChatGPT 处理工作的模式存在显著差异：

• 场景去中心化：工作相关的 Prompt 逐渐分散到更多活动中，不再高度集中于少数通用任务。
• 专业化分工显现：各国的应用偏好随时间推移逐渐形成各自的特点，这既反映了不同国家劳动力市场的结构差异，也与当地 AI 工具的普及程度密切相关。
• 头部任务集中度下降：在可连续追踪的 74 个国家中，排名前十的最常见工作活动在已分类工作消息中的占比，从 2025 年 Q1 的 56.0% 降至 2026 年 Q3 的 51.1%。

ChatGPT 使用场景 vs 真实经济结构

通过将 ChatGPT 交互数据与美国整体就业任务进行比对，研究人员发现了两者之间的巨大鸿沟。

目前真实就业市场中约 43% 的任务属于搬运物料、驾驶车辆、实体医疗档案维护等重度依赖物理实体的活动。由于这些实体类任务未达到在 ChatGPT 采样中稳定出现的阈值，因此 ChatGPT 的职场应用目前依然高度集中于知识型和数字型工作，尚未全面渗透实体劳动力市场。

数据范畴与隐私保护

本次开放的数据属于 OpenAI Signals 项目的一部分，仅包含个人版 ChatGPT 方案中与工作相关的交互信息，并不涵盖 Enterprise 企业版或 Codex/API 的使用数据。

在隐私安全方面，OpenAI 明确表示研究人员不会阅读任何原始对话内容。所有文本均在脱敏、去除个人身份信息（PII）后由自动化系统进行分类，并采用差分隐私等技术添加统计噪声、隐藏小样本数据，确保无法反向推断单个用户的对话内容。