A ChatGPT bővülő szerepe a munka világában
Az OpenAI gazdaságkutató csapata adatokat tesz közzé, hogy a kutatók mélyebben vizsgálhassák az MI és a munka kapcsolatát.
Ma közzétesszük az OpenAI Signals adatait, melyek megvizsgálják közel 100 ország 165 munkatevékenységét vizsgálják, és feltárják, hogyan használják az egyéni felhasználók a ChatGPT‑t munkára. Ezek az adatok új lehetőséget adnak a kutatóknak az MI gazdasági szerepének vizsgálatára: új információkkal szolgálnak arról, milyen munkatevékenységekhez használják az emberek a ChatGPT‑t – az oktatási anyagok készítésétől és a marketingtartalmak kidolgozásától a programozásig és az üzleti adatok elemzéséig.
A kutatók ezekkel az adatokkal feltárhatják a ChatGPT munkacélú használatának országonkénti különbségeit, nyomon követhetik az időbeli változásokat, és összevethetik az adatokat más gazdasági mutatókkal. A közzétett adatok a ChatGPT használatát 165, középszintű munkatevékenységnek (Intermediate Work Activities, IWA) nevezett kategóriához kapcsolják. Az IWA-k széles körben használt feladatkategóriák, amelyek a különböző foglalkozásokban végzett munkákat írják le. Az adatok negyedéves bontásban, 2025 első negyedévétől 2026 harmadik negyedévéig terjednek.
Új adataink az O*NET szabványosított keretrendszerére épülnek, amely az egyes foglalkozásokra jellemző feladatokat több foglalkozásban is előforduló, tágabb munkatevékenység-kategóriákba sorolja. A közös keretrendszer segít a kutatóknak összehasonlítani a ChatGPT használatát más foglalkozási és foglalkoztatási adatokkal.
Az alábbi interaktív diagramon megvizsgálhatod, hogyan alakultak ezek a munkatevékenységek egy adott országban az idő múlásával, a tágabb tevékenységcsoportoktól a konkrétabb tevékenységek felé haladva. Az adatok szerint jelentős különbségek vannak az országok között abban, hogyan használják az emberek a ChatGPT‑t munkára.
Fedezd fel, milyen munkához használják az emberek a ChatGPT‑t. Válassz egy tevékenységcsoportot a benne szereplő feladatok és időbeli változásaik megtekintéséhez, vagy válassz egy országot a munkával kapcsolatos üzeneteinek megoszlásához.
Az adatok és az IWA-k összekapcsolása feltárta, hogy a munkacélú használat egyre kevésbé összpontosult a leggyakoribb tevékenységekre. Ez azt jelenti, hogy az országok idővel jellemzően specializálódtak a munkavégzésükben, és különböző országok különböző típusú munkákra szakosodtak. Ezek a különbségek az országokban végzett munka eltérő jellegét vagy az MI-eszközökhöz való hozzáférés különbségeit tükrözhetik. E kérdések feltárása csak egy a számos kutatási lehetőség közül, amelyet az új adatok kínálnak.
A minden negyedévben megfigyelt 74 országban a tíz leggyakoribb tevékenység 2026 harmadik negyedévében átlagosan az egyes országok besorolt munkacélú üzeneteinek 51,1%-át tette ki, szemben a 2025 első negyedévi 56,0%-kal.
A ChatGPT használati adatainak és az IWA-knak az összekapcsolásával a kutatók összevethetik a ChatGPT‑üzeneteket az amerikai munkakörökben végzett tevékenységekkel. Az alábbi, egymás mellé helyezett ábrák a ChatGPT használatát hasonlítják össze az amerikai munkakörökben végzett tevékenységekkel. Az összehasonlítás megmutatja a különbséget a ChatGPT munkacélú használata és az amerikai gazdaságban ténylegesen végzett munka között. A két eloszlás jelentősen eltér egymástól, főként azért, mert a besorolt amerikai foglalkozások feladatainak foglalkoztatotti létszámmal súlyozott megoszlásában mintegy 43% az „Egyéb IWA-k” csoportjába, vagyis a külön bemutatott kategóriákon kívülre esik. Ide tartozik például az anyagmozgatás, a járművezetés és az egészségügyi vagy orvosi nyilvántartások vezetése. Ezek a kihagyott kategóriák nem érték el a következetes megjelenítéshez szükséges küszöbértéket az eredeti amerikai ChatGPT‑mintában.
Válassz egy tevékenységet, és nézd meg, milyen arányban jelenik meg a ChatGPT használatában az amerikai gazdaság egészéhez képest.
Ez az adatközlés az OpenAI Signals kezdeményezésére épül, amelynek keretében folyamatosan megosztjuk az MI használatára vonatkozó bizonyítékokat. Az adatok az egyéni ChatGPT‑csomagok munkával kapcsolatos üzeneteit fedik le; a vállalati üzeneteket és a Codex használatát nem tartalmazzák. Arra ösztönözzük a kutatókat, hogy vizsgálják meg az adatokat, kapcsolják össze őket más forrásokkal, és tárják fel, mit jelentenek ezek a mintázatok a munkavállalók és a vállalkozások számára.
A felhasználók adatainak védelme érdekében a kutatók nem olvassák el az egyes beszélgetéseket. Az azonosításra alkalmas információk eltávolítása után automatizált rendszerek sorolják kategóriákba az üzeneteket. Összesített statisztikákat teszünk közzé, a kis csoportok eredményeit nem közöljük, és statisztikai zaj hozzáadásával védjük az egyes üzeneteket.
