Світ роботи з ChatGPT розширюється
Команда економічних досліджень OpenAI публікує дані для глибшого вивчення питань ШІ та праці.
Сьогодні ми публікуємо дані OpenAI Signals, що охоплюють 165 видів робочої діяльності в майже 100 країнах і показують, як споживачі використовують ChatGPT для роботи. Ці дані дають дослідникам новий спосіб вивчати роль ШІ в економіці завдяки новій інформації про робочі завдання, з якими люди звертаються до ChatGPT: від підготовки навчальних матеріалів і створення маркетингового контенту до програмування й аналізу бізнес-даних.
Дослідники можуть використовувати ці дані, щоб вивчати відмінності у використанні ChatGPT для роботи між країнами, відстежувати зміни з часом і зіставляти ці дані з іншими економічними показниками. Опубліковані дані пов’язують використання ChatGPT зі 165 категоріями робочої діяльності, які називаються Intermediate Work Activities (IWA) — видами робочої діяльності проміжного рівня. IWA — це загальновживані категорії завдань, які виконують люди різних професій. Дані подано поквартально за період із першого кварталу 2025 року до третього кварталу 2026 року.
Наші нові дані спираються на O*NET — стандартизовану систему, що об’єднує завдання окремих професій у ширші категорії робочої діяльності, спільні для різних професій. Єдина система класифікації допомагає дослідникам порівнювати використання ChatGPT з іншими даними про професії та зайнятість.
На інтерактивній діаграмі нижче можна досліджувати ці види робочої діяльності в окремій країні в динаміці, переходячи від широких груп до конкретніших видів діяльності. Дані показують значні відмінності між країнами в тому, як люди використовують ChatGPT для роботи.
Дослідіть, із якими робочими завданнями люди звертаються до ChatGPT. Виберіть групу видів діяльності, щоб переглянути завдання в ній і їхні зміни з часом, або виберіть країну, щоб дослідити розподіл пов’язаних із роботою повідомлень у ній.
Зіставлення цих даних з IWA показало, що використання для роботи стало менш зосередженим на найпоширеніших видах діяльності. Це означає, що з часом у країнах формувалася спеціалізація на певних видах роботи, причому в різних країнах — на різних. Ці відмінності можуть відображати різницю у видах роботи, яку виконують у різних країнах, або в доступі до інструментів ШІ. Вивчення цих питань — лише один із багатьох напрямів досліджень, які відкривають нові дані.
У 74 країнах, за якими вели спостереження щокварталу, десять найпоширеніших видів діяльності становили в середньому 51,1% класифікованих робочих повідомлень кожної країни в III кварталі 2026 року — проти 56,0% у I кварталі 2025 року.
Зіставлення даних про використання ChatGPT з IWA дає дослідникам змогу порівнювати повідомлення в ChatGPT з діяльністю, яку виконують представники різних професій у США. Парні візуалізації нижче порівнюють використання ChatGPT з діяльністю, яку виконують представники різних професій у США. Це порівняння показує різницю між тим, як люди використовують ChatGPT для роботи, і роботою, яку насправді виконують в економіці США. Ці два розподіли суттєво відрізняються, значною мірою тому, що близько 43% сукупності завдань для зіставлених професій у США, зваженої за кількістю зайнятих, припадає на «Інші IWA» — поза категоріями, поданими окремо. Серед них — переміщення матеріалів, керування транспортними засобами та ведення медичної документації. Ці невключені категорії не досягли встановленого нами порогу стабільної представленості у вихідній американській вибірці ChatGPT.
Виберіть вид діяльності, щоб порівняти його частку у використанні ChatGPT та в економіці США загалом.
Ця публікація продовжує OpenAI Signals — нашу постійну роботу з поширення фактичних даних про те, як люди використовують ШІ. Дані охоплюють пов’язані з роботою повідомлення в індивідуальних планах ChatGPT і не включають корпоративні повідомлення чи використання Codex. Ми запрошуємо дослідників вивчати ці дані, поєднувати їх з іншими джерелами й з’ясовувати, що виявлені закономірності означають для працівників і бізнесу.
Щоб захистити приватність користувачів, дослідники не читають окремі розмови. Автоматизовані системи класифікують повідомлення після видалення інформації, що дає змогу ідентифікувати особу. Ми публікуємо агреговану статистику, не оприлюднюємо результати для малих груп і додаємо статистичний шум, щоб захистити окремі повідомлення.
