別再把ChatGPT當「實習生」了，頂尖高手都在用它做「決策副駕」

ChatGPT發布快三年了，周活躍用戶數突破7億，幾乎占了全球成年人口的10%。

這個增速在全球科技史上都沒有先例。

就在這個時間節點，OpenAI聯合杜克大學、哈佛大學 發布了一份長達63頁的關于人們是如何使用ChatGPT的重磅研究報告。

認認真真讀了幾天這份報告后，我發現，很多人（包括我）對ChatGPT的認知和預期，可能都跑偏了...

大多數人可能都用錯了ChatGPT。或者說，我們只發揮了它最淺層、最基礎的價值。而這份報告通過揭示不同時間節點、不同用戶群體的使用方式差異，恰恰為我們指明了一條通往更高階AI使用境界的路徑。

這份報告的牛X之處在于，它不是什么小范圍的問卷調查，而是直接分析了從2022年11月到2025年7月的海量、匿名的真實用戶數據。為了保護隱私，整個研究過程沒有一個研究員看過用戶的原始對話，全靠AI模型對脫敏數據進行自動分類和分析，可以說是既權威又安全。

帶著這份報告，我為你提煉出了一個核心觀點和十大發現，希望能幫你真正理解，AI時代的高手到底是如何思考和工作的。

這篇長文將主要包含以下三個部分：

第一部分，我會向你介紹這份報告顛覆了哪些常識。 很多我們以為的主流用法，比如寫代碼、搞情感陪伴，其實占比極低，真正的大頭被我們忽略了。

第二部分，我會聚焦報告的核心——不同用戶群體的使用差異到底在哪。 他們更喜歡「提問」還是「執行」？是把AI當成替代自己的「員工」，還是賦能自己的「副駕」？這些差異背后隱藏著更有價值的使用模式。

第三部分，我會結合這些發現，給你一些可落地的啟發。 怎么從一個只會派活兒的「老板」，進化成一個善于激發AI潛能的「駕馭者」。

不過，在深入介紹之前，我們先快速過一下這份報告揭示的幾個顛覆性的宏觀結論，幫你刷新一下認知：

1. AI的主戰場不在辦公室：你敢信嗎？截至2025年7月，超過70%的ChatGPT消息和工作無關！而且這個比例還在飛速增長。AI對我們日常生活的價值，被嚴重低估了。

2. 三大核心場景是「生活指導、信息搜索、寫作」：這三項加起來占了將近80%的對話。其中，「生活指導」（比如教你怎么做菜、給你健身建議）是第一大用途。

3. 「AI程序員」和「AI伴侶」都是小眾玩法：報告顯示，編程相關的消息只占4.2%，而情感陪伴、角色扮演這些加起來也才2.3%。這跟很多媒體的報道簡直是天壤之別。

4. 性別鴻溝已消失：早期用戶80%是男性，但到2025年6月，女性活躍用戶比例已經略微超過男性，基本實現了男女通吃。

OpenAI的周活用戶數似乎還在指數級增長，這斜率毫無停下來的趨勢

好，有了這些背景，我們正式進入正題。

核心洞察：從「執行」到「提問」，使用模式的進化之路

要理解如何更好地使用ChatGPT，你必須先搞懂報告里提出的一個關鍵概念：「用戶意圖」。研究人員把用戶的指令分成了兩類：

• 執行（Doing）：命令AI完成一項具體的任務。這就像你對實習生說：「幫我寫個周報」、「把這段話翻譯成英文」、「生成一段Python代碼」。

• 提問（Asking）：向AI尋求信息、建議或不同視角的分析，來輔助你自己做決策。這就像你問一個資深顧問：「分析一下A和B兩種技術方案的優劣」、「為了達成這個季度的目標，我應該如何規劃產品路線圖？」。

有意思的現象來了。報告發現，隨著時間的推移，所有用戶都在從「執行」轉向「提問」。「提問」類消息的增長速度遠快于「執行」類。更重要的是，用戶對「提問」類對話的滿意度也顯著更高。

而這種進化趨勢，在不同學歷和職業背景的用戶身上，體現得尤為明顯。

報告顯示，學歷更高、從事高薪專業技術職業的用戶，在工作中會更頻繁地使用「提問」模式。例如，在計算機相關職業中，高達47%的工作相關消息是在「提問」，而這個比例在非專業性職業中僅為32%。

這個差異非常有價值。它不是在說誰更聰明，而是在揭示一種更高效、更能放大個人能力的AI協作模式。

高手們并沒有把AI當成一個簡單的「工具人」，而是把它提升到了一個前所未有的戰略高度——一個能夠增強自己思考深度和決策質量的「副駕駛（Co-pilot）」。

解碼高階用法：十大發現帶你升級 AI 技能

這份報告就像一本武功秘籍，為我們詳細描繪了不同用戶群體的AI使用心法。以下10條結論，值得每個想在AI時代保持領先的職場人反復琢磨：

1. 更聚焦于工作場景的應用：數據顯示，教育程度越高的用戶，越傾向于將AI用于工作。擁有研究生學歷的用戶，其48%的消息與工作相關，遠高于學歷較低的用戶。這提醒我們，AI完全可以成為你職業發展的放大器。

2. 將AI定位為「決策副駕」，而非「任務同事」：這正是「提問」模式的核心。利用AI拓寬信息邊界、進行思維碰撞、評估風險與機會，最終由自己做出更高質量的決策。AI不是來替代你思考的，而是來激發你更好地思考。

3. 「提問」驅動，追求認知深度：高階用法提出的問題，往往不是簡單的信息檢索，而是復雜的、需要綜合分析的決策支持型問題。例如，他們會要求AI「提供關于某個市場趨勢的批判性分析」，而不是「告訴我這個市場的規模」。這種用法，能最大限度地壓榨出大語言模型強大的推理和整合能力。

4. 以「寫作」為核心，但更側重于「修改」與「提煉」：在所有工作場景中，「寫作」是最常見的應用，尤其是在管理和商業領域。但一個反常識的發現是，約三分之二的寫作請求，是要求AI修改、潤色、總結用戶已提供的文本，而不是從零開始創作。高手們提供思考的「骨架」，讓AI負責優化「血肉」，這才是最高效的合作方式。

5. 深度整合進核心業務流程：不同職業的使用方式與其核心任務高度相關。管理和商業人士會用AI輔助撰寫戰略報告，而技術專家則會用它獲取「技術幫助」。他們不是在工作之余「玩」AI，而是將AI無縫嵌入到價值創造的核心環節。

6. 跨職業的通用能力：決策、創新與信息處理：有趣的是，盡管具體任務不同，但不同職業的用戶在使用AI時，其底層的工作活動卻驚人地相似。無論是哪個行業，「做決策與解決問題」、「創造性思考」和「獲取信息」始終是最高頻的活動。這揭示了AI在現代知識工作中的普適價值——它是一個通用的認知增強工具。

7. 學歷越高，對高質量書面溝通的依賴越強：數據顯示，「寫作」類消息的占比隨著用戶教育程度的提高而增加。這背后反映了高階工作崗位對精準、專業書面溝通的極高要求。

8. 從任務自動化到認知增強：報告中一個微妙的趨勢是，在控制了職業等變量后，學歷越高的用戶發送「執行」類消息的可能性反而越低。這再次印證了他們使用AI的模式，正從追求效率的「任務自動化」階段，邁向追求質量的「認知增強」階段。他們用AI不是為了少干活，而是為了干得更聰明。

9. 成為信息洪流中的「首席情報官」：報告總結，AI在工作中的兩大核心價值是：獲取、記錄和解釋信息；以及做決策、提供建議和創造性思考。高技能專業人士正是利用AI，讓自己成為處理海量信息的「情報官」和基于信息做出明智判斷的「指揮官」。

10. 專業場景下，更需要「專科醫生」而非「全科醫生」：雖然「實用指導」是ChatGPT最普遍的用途，但在高技能職業的工作場景中，用戶更需要AI解決具體的、高階的專業問題。這意味著，他們把AI當成了特定領域的「專家顧問」來使用，比如向它咨詢復雜的技術難題或商業策略，而不是問一些泛泛的生活小技巧。

對我們的啟發：如何從「使用者」進化為「駕馭者」？

這份報告如同一面鏡子，映照出隨著AI使用經驗的成熟，以及隨著學歷/職業技能的發展，更優秀的AI使用模式的變化，要想不被時代拋下，就必須完成從AI「使用者」到「駕馭者」的進化。

1. 轉變心態：從「指令者」到「提問者」 停止把AI當成一個只能聽懂簡單指令的工具。嘗試向它提出更開放、更復雜、更具挑戰性的問題。把你正在思考的難題拋給它，看看它能提供哪些你沒想到的視角。

2. 升級用法：從「創作」到「迭代」 不要過度依賴AI的「一鍵生成」。養成先由自己完成思考和初稿，再利用AI進行打磨、批判和優化的習慣。記住，AI是你思考的杠桿，而不是替代品。

3. 聚焦價值：從「效率」到「質量」 思考一下，在你工作中，哪些環節的決策質量對最終結果影響最大？是產品規劃、技術選型，還是營銷策略？嘗試在這些高價值環節引入AI作為你的「副駕駛」，用它來提升你決策的含金量。

AI時代的核心競爭力，或許不再是掌握信息的能力，而是提出深刻問題的能力，以及整合AI建議、做出卓越決策的能力。

正如報告所揭示的，那些走在最前面的人，已經悄然完成了這場思維模式的變革。他們沒有被AI的「無所不能」所迷惑，而是清醒地將其作為增強自身智慧的工具。

下一次，當你打開ChatGPT時，不妨暫停一下，不要急著讓它「Do something」，而是試著問一個好問題，比如：

「關于我正在做的這件事，有哪些是我沒有考慮到，但卻至關重要的？」

從這個問題開始，你或許就推開了通往AI使用新世界的大門。

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