OpenAI

26. október 2026

RannsóknirLeiðbeiningar

Vaxandi hlutverk ChatGPT í atvinnulífinu

Hagrannsóknateymi OpenAI birtir gögn sem gera rannsakendum kleift að kafa dýpra í spurningar um gervigreind og vinnumarkað.

Í dag birtum við gögn úr OpenAI Signals sem varpa ljósi á 165 verkþætti í nærri 100 löndum og sýna hvernig neytendur nota ChatGPT við vinnu. Gögnin veita rannsakendum nýja leið til að kanna hlutverk gervigreindar í hagkerfinu. Þau innihalda nýjar upplýsingar um þau verkefni sem fólk leitar aðstoðar ChatGPT við, allt frá gerð kennslu- og markaðsefnis til forritunar og greiningar rekstrargagna.

Rannsakendur geta notað gögnin til að kanna hvernig notkun ChatGPT við vinnu er mismunandi milli landa, fylgst með breytingum yfir tíma og tengt gögnin við aðra hagvísa. Gögnin tengja notkun ChatGPT við 165 flokka verkþátta sem kallast verkþættir á millistigi (e. Intermediate Work Activities, IWA). IWA er algeng flokkun verkefna sem fólk sinnir þvert á starfsstéttir. Gögnin eru sett fram eftir ársfjórðungum og ná frá fyrsta ársfjórðungi 2025 til þriðja ársfjórðungs 2026.

Dýpri skilningur á því hvernig fólk notar gervigreind við vinnu

Nýju gögnin okkar byggja á O*NET, stöðluðu flokkunarkerfi sem flokkar verkefni einstakra starfsstétta í víðari flokka verkþátta sem eru sameiginlegir mörgum starfsstéttum. Sameiginlegt flokkunarkerfi auðveldar rannsakendum að bera notkun ChatGPT saman við önnur gögn um störf og atvinnu.

Gagnvirka myndritið hér að neðan má nota til að skoða þessa verkþætti í tilteknu landi yfir tíma og fara frá víðum flokkum yfir í sértækari verkþætti. Gögnin sýna mikinn mun milli landa á því hvernig fólk notar ChatGPT við vinnu.

Skoðaðu hvaða verkefni fólk notar ChatGPT til að vinna. Veldu flokk verkþátta til að sjá verkefnin innan hans og hvernig þau breytast með tímanum, eða veldu land til að skoða samsetningu vinnutengdra skilaboða þar.

Þegar gögnin voru tengd við IWA-flokkana kom í ljós að vinnutengd notkun dreifðist í auknum mæli út fyrir algengustu verkþættina. Það þýðir að lönd höfðu tilhneigingu til að sérhæfast með tímanum og að sérhæfingin var ólík eftir löndum. Þessi munur gæti endurspeglað ólíka samsetningu starfa eftir löndum eða mismikið aðgengi að gervigreindarverkfærum. Þessar spurningar eru aðeins eitt dæmi af mörgum um það sem rannsakendur geta kannað með nýju gögnunum.

Hvernig rannsakendur geta nýtt gögnin

Með því að tengja gögn um notkun ChatGPT við IWA-flokka geta rannsakendur borið skilaboð í ChatGPT saman við verkþætti í bandarískum störfum. Myndritin tvö hér að neðan bera notkun fólks á ChatGPT saman við verkþætti í bandarískum störfum. Samanburðurinn sýnir muninn á því hvernig fólk notar ChatGPT við vinnu og þeirri vinnu sem raunverulega er unnin í bandaríska hagkerfinu. Dreifingarnar tvær eru töluvert ólíkar, að miklu leyti vegna þess að um 43% verkefna í þeim bandarísku störfum sem voru kortlögð, vegið eftir fjölda starfandi fólks, falla undir aðra IWA-flokka en þá sem eru birtir sérstaklega. Þar á meðal eru verkþættir á borð við efnisflutninga, akstur ökutækja og viðhald heilsufarsskráa eða sjúkraskráa. Þessir flokkar voru ekki teknir með þar sem þeir uppfylltu ekki lágmarkskröfur okkar um stöðuga tíðni í upphaflega bandaríska ChatGPT‑úrtakinu.

Veldu verkþátt til að sjá vægi hans í notkun ChatGPT samanborið við bandaríska hagkerfið í heild.

Skoðaðu gögnin

Þessi útgáfa byggir á OpenAI Signals, viðvarandi viðleitni okkar til að miðla gögnum um hvernig fólk notar gervigreind. Gögnin ná til vinnutengdra skilaboða í einstaklingsáskriftum að ChatGPT en ekki skilaboða úr fyrirtækjaáskriftum eða notkunar á Codex. Við hvetjum rannsakendur til að skoða gögnin, tengja þau við aðrar heimildir og kanna hvað þessi mynstur þýða fyrir starfsfólk og fyrirtæki.

Til að vernda friðhelgi notenda lesa rannsakendur ekki einstök samtöl. Sjálfvirk kerfi flokka skilaboð eftir að persónugreinanlegar upplýsingar hafa verið fjarlægðar. Við birtum samanteknar tölur, birtum ekki niðurstöður fyrir litla hópa og bætum við tölfræðilegu suði til að vernda einstök skilaboð.

Heimildatilvísun

BibTeX

1
@online{openaiecon2026signalsdata,
2
author = {Aaron Chatterji and Thomas Cunningham and David J. Deming and Zoe Hitzig and Drew Johnston and Alex Martin Richmond and Christopher Ong and Carl Yan Shan and Kevin Wadman},
3
title = {{OpenAI} Signals v3.0},
4
year = {2026},
5
organization = {OpenAI},
6
url = {/signals/data-download/},
7
urldate = {2026-10-26},
8
note = {Data download and methodology},
9
}