Besiplečiantis „ChatGPT“ darbo pasaulis
„OpenAI“ ekonominių tyrimų komanda skelbia duomenis, padėsiančius tyrėjams išsamiau nagrinėti DI ir darbo klausimus.
Šiandien skelbiame „OpenAI Signals“ duomenis, apimančius 165 darbo veiklas beveik 100 šalių ir atskleidžiančius, kaip vartotojai naudoja „ChatGPT“ darbui. Šie duomenys suteikia tyrėjams naują būdą tirti DI vaidmenį ekonomikoje ir naujos informacijos apie darbo veiklas, kurioms žmonės pasitelkia „ChatGPT“ – nuo mokomosios medžiagos rengimo ir rinkodaros turinio kūrimo iki programavimo ir verslo duomenų analizės.
Tyrėjai gali naudoti šiuos duomenis nagrinėdami, kaip „ChatGPT“ naudojimas darbui skiriasi įvairiose šalyse, stebėti pokyčius laikui bėgant ir susieti šiuos duomenis su kitais ekonominiais rodikliais. Skelbiami duomenys susieja „ChatGPT“ naudojimą su 165 darbo veiklų kategorijomis, vadinamomis vidutinio detalumo darbo veiklomis (IWA). IWA – tai plačiai naudojamos užduočių kategorijos, apimančios įvairių profesijų atstovų atliekamą darbą. Duomenys pateikiami ketvirčiais ir apima laikotarpį nuo 2025 m. pirmojo ketvirčio iki 2026 m. trečiojo ketvirčio.
Mūsų naujieji duomenys remiasi O*NET – standartizuota sistema, kuri konkrečioms profesijoms būdingas užduotis suskirsto į platesnes darbo veiklų kategorijas, bendras įvairioms profesijoms. Bendra sistema padeda tyrėjams palyginti „ChatGPT“ naudojimą su kitais profesijų ir užimtumo duomenimis.
Toliau pateiktoje interaktyvioje diagramoje galima nagrinėti šias darbo veiklas konkrečioje šalyje ir jų kaitą laikui bėgant, pereinant nuo plačių veiklų grupių prie konkretesnių veiklų. Duomenys rodo didelius skirtumus tarp šalių pagal tai, kaip žmonės naudoja „ChatGPT“ darbui.
Sužinokite, kokiam darbui žmonės pasitelkia „ChatGPT“. Pasirinkite veiklų grupę ir peržiūrėkite jai priklausančias užduotis bei jų kaitą laikui bėgant arba pasirinkite šalį ir nagrinėkite su darbu susijusių žinučių pasiskirstymą joje.
Susiejus šiuos duomenis su IWA paaiškėjo, kad naudojimas darbo tikslais tapo mažiau sutelktas į dažniausias veiklas. Tai reiškia, kad laikui bėgant šalys buvo linkusios specializuotis, o skirtingose šalyse išryškėjo skirtingos darbo sritys. Šie skirtumai gali atspindėti šalyse atliekamo darbo pobūdžio ar DI įrankių prieinamumo skirtumus. Šių klausimų nagrinėjimas – tik vienas iš daugelio būdų, kaip tyrėjai gali pasitelkti naujuosius duomenis.
74 šalyse, stebėtose kiekvieną ketvirtį, dešimt dažniausių veiklų 2026 m. III ketvirtį sudarė vidutiniškai 51,1 % kiekvienos šalies klasifikuotų darbo žinučių, palyginti su 56,0 % 2025 m. I ketvirtį.
Susieję „ChatGPT“ naudojimo duomenis su IWA, tyrėjai gali palyginti „ChatGPT“ žinutes su veiklomis, atliekamomis įvairiose JAV darbo vietose. Toliau pateiktose dviejose vizualizacijose lyginama, kaip žmonės naudoja „ChatGPT“ ir kokias veiklas atlieka įvairiose JAV darbo vietose. Šis palyginimas parodo skirtumą tarp to, kaip žmonės naudoja „ChatGPT“ darbui, ir darbo, kuris iš tikrųjų atliekamas JAV ekonomikoje. Abu pasiskirstymai labai skiriasi, daugiausia todėl, kad apie 43 % susietų JAV profesijų užduočių, įvertintų pagal dirbančiųjų skaičių, patenka į kitų IWA grupę, o ne į atskirai pateikiamas kategorijas. Tai apima tokias veiklas kaip medžiagų perkėlimas, transporto priemonių vairavimas ir sveikatos ar medicininių įrašų tvarkymas. Šios neįtrauktos kategorijos nesiekė mūsų nustatytos nuoseklaus atstovavimo ribos pirminėje JAV „ChatGPT“ imtyje.
Pasirinkite veiklą ir palyginkite, kokią dalį ji sudaro naudojant „ChatGPT“ ir visoje JAV ekonomikoje.
Šiuo leidimu tęsiame „OpenAI Signals“ iniciatyvą – nuolat dalijamės duomenimis apie tai, kaip žmonės naudoja DI. Duomenys apima su darbu susijusias individualių „ChatGPT“ planų naudotojų žinutes, bet neapima įmonių žinučių ar „Codex“ naudojimo. Kviečiame tyrėjus nagrinėti duomenis, sieti juos su kitais šaltiniais ir tirti, ką šie dėsningumai reiškia darbuotojams ir įmonėms.
Siekiant apsaugoti naudotojų privatumą, tyrėjai neskaito atskirų pokalbių. Pašalinus tapatybę atskleidžiančią informaciją, žinutes klasifikuoja automatizuotos sistemos. Skelbiame apibendrintą statistiką, neskelbiame mažų grupių rezultatų ir pridedame statistinio triukšmo, kad apsaugotume atskiras žinutes.
