ChatGPT v vse širšem svetu dela
Ekipa za ekonomske raziskave pri OpenAI objavlja podatke za poglobljeno proučevanje vprašanj o umetni inteligenci in delu.
Danes objavljamo podatke OpenAI Signals, ki obravnavajo 165 delovnih dejavnosti v skoraj 100 državah in razkrivajo, kako posamezniki uporabljajo ChatGPT pri delu. Ti podatki raziskovalcem omogočajo nov način proučevanja vloge umetne inteligence v gospodarstvu. Prinašajo nove informacije o delovnih dejavnostih, pri katerih si ljudje pomagajo z orodjem ChatGPT – od priprave učnih gradiv in trženjskih vsebin do programiranja in analize poslovnih podatkov.
Raziskovalci lahko s temi podatki proučujejo, kako se uporaba orodja ChatGPT pri delu razlikuje med državami, spremljajo spremembe skozi čas in podatke povezujejo z drugimi gospodarskimi kazalniki. Objavljeni podatki povezujejo uporabo orodja ChatGPT s 165 kategorijami delovnih dejavnosti na vmesni ravni, imenovanimi Intermediate Work Activities (IWA). IWA so splošno uveljavljene kategorije nalog, ki zajemajo vrste dela v različnih poklicih. Podatki so prikazani po četrtletjih in zajemajo obdobje od prvega četrtletja 2025 do tretjega četrtletja 2026.
Naši novi podatki temeljijo na O*NET, standardiziranem okviru, ki naloge posameznih poklicev združuje v širše kategorije delovnih dejavnosti, skupne različnim poklicem. Skupni okvir raziskovalcem olajša primerjavo uporabe orodja ChatGPT z drugimi vrstami podatkov o poklicih in zaposlovanju.
Spodnji interaktivni graf omogoča raziskovanje teh delovnih dejavnosti v posamezni državi skozi čas, od širših skupin dejavnosti do bolj specifičnih dejavnosti. Podatki kažejo velike razlike med državami v tem, kako ljudje uporabljajo ChatGPT pri delu.
Raziščite, pri katerem delu si ljudje pomagajo z orodjem ChatGPT. Izberite skupino dejavnosti, da si ogledate naloge v njej in njihove spremembe skozi čas, ali pa izberite državo in raziščite sestavo njenih sporočil, povezanih z delom.
Povezava teh podatkov s kategorijami IWA je razkrila, da je uporaba pri delu postala manj osredotočena na najpogostejše dejavnosti. To pomeni, da so se države sčasoma vse bolj specializirale, pri čemer so se različne države usmerjale v različne vrste dela. Te razlike bi lahko odražale razlike v vrstah dela med državami ali v dostopu do orodij umetne inteligence. To je le eden od številnih sklopov vprašanj, ki jih lahko raziskovalci proučujejo s temi novimi podatki.
V 74 državah, spremljanih v vseh četrtletjih, je deset najpogostejših dejavnosti v tretjem četrtletju 2026 v povprečju predstavljalo 51,1 % razvrščenih sporočil, povezanih z delom, v posamezni državi, v primerjavi s 56,0 % v prvem četrtletju 2025.
Povezovanje podatkov o uporabi orodja ChatGPT s kategorijami IWA raziskovalcem omogoča primerjavo sporočil v orodju ChatGPT z dejavnostmi, ki se izvajajo na delovnih mestih v ZDA. Spodnja vzporedna prikaza primerjata uporabo orodja ChatGPT z dejavnostmi, ki se izvajajo na delovnih mestih v ZDA. Ta primerjava pokaže razliko med tem, kako ljudje uporabljajo ChatGPT pri delu, in delom, ki se dejansko opravlja v ameriškem gospodarstvu. Porazdelitvi se precej razlikujeta, predvsem zato, ker približno 43 % nabora nalog za razvrščene poklice v ZDA, uteženega s številom zaposlenih, spada med druge IWA, torej zunaj posamično prikazanih kategorij. Sem sodijo dejavnosti, kot so premikanje materialov, upravljanje vozil in vodenje zdravstvenih ali medicinskih evidenc. Te izpuščene kategorije niso dosegle našega praga za dosledno zastopanost v prvotnem ameriškem vzorcu uporabe orodja ChatGPT.
Izberite dejavnost in si oglejte, koliko je zastopana pri uporabi orodja ChatGPT v primerjavi s celotnim ameriškim gospodarstvom.
Ta objava nadgrajuje OpenAI Signals, našo stalno pobudo za objavljanje podatkov o tem, kako ljudje uporabljajo umetno inteligenco. Podatki zajemajo sporočila, povezana z delom, v paketih ChatGPT za posameznike in ne vključujejo sporočil iz poslovnih paketov ali uporabe orodja Codex. Raziskovalce vabimo, naj raziščejo podatke, jih povežejo z drugimi viri in proučijo, kaj ti vzorci pomenijo za delavce in podjetja.
Zaradi varovanja zasebnosti uporabnikov raziskovalci ne berejo posameznih pogovorov. Avtomatizirani sistemi razvrstijo sporočila po odstranitvi podatkov, ki omogočajo identifikacijo. Za zaščito posameznih sporočil objavljamo združene statistične podatke, ne razkrivamo rezultatov za majhne skupine in dodajamo statistični šum.
