AI 与机器学习2025cdn.openai.com
人们如何使用 ChatGPT
How People Use ChatGPT
入门 · 约 45 分钟读完前置知识:LLM 基本概念、基础统计
导读
这是 OpenAI 发布的一份经济研究论文,基于 ChatGPT 的实际使用数据,刻画人们到底用它做什么:实用指导、信息查找和写作合计占近 80%,非工作用途已占约 70–73%,且一年内非工作类请求增长约 8 倍、工作类仅约 3.4 倍;写作是最主要的工作任务,多为编辑用户已有文本。用户整体偏年轻、女性比例上升、全球化分布,低收入国家的采用速度增长最快。
HN 关注点:数据揭示的结构性信号——ChatGPT 实质上是消费级产品,而非企业工具,这让人们对 LLM 市场的长期商业前景产生争论。
HN 评论精选
这几条评论里:质疑 2 补充 1 亲历 1
质疑非工作用途占 73% 且增速远高于工作用途,说明 ChatGPT 是消费级产品,长期变现前景堪忧。
整份报告里最能说明问题的是表 1:一年内非工作用途增长了 8 倍,而工作用途只增长约 3.4 倍。考虑到非工作相关的使用现在占请求量的 73%,尽管 LLM 产品在专业场景被大量营销、甚至在某些公司被强制使用,ChatGPT 本质上仍是一个非常消费级的产品。由于 B2C 市场的消费者通常比较抠门,我认为这对该市场的长期经济性不是好兆头。这或许也解释了最近试图去「发现」用途的转向。我不觉得这事会有好结局。
mgh95查看英文原文
Perhaps most telling in this entire report is Table 1. It shows that the non-work has grown 8x in 1 year, whereas work has only ~3.4x. Considering that non-work related usage of ChatGPT now makes up 73% of the requests, ChatGPT is very much in the consumer market, despite substantial marketing of LLM products in a professional context and even as much as compelled usage in some corporations. Since many consumers are typically relatively tight-fisted in the b2c market, I don't think this bodes well for the long-term economics of the market. This may explain the relatively recent pivot to attempt to "discover" uses. I don't think this ends happily.
补充摘录报告核心数据:三类用途占近 80%,非工作查询占 70%,用户结构趋向年轻化、女性化和全球化。
不打算把整篇读完……;) 核心结论:ChatGPT 被广泛用于实用指导、信息查找和写作,三者合计占近 80% 的使用量。非工作查询现已占主导(70%)。写作是最主要的工作任务,且主要是编辑用户自己的文本。用户更年轻、女性比例上升、更加全球化,低收入国家的采用增长最快。
daviding查看英文原文
Not going to read all that.. ;) > ChatGPT is widely used for practical guidance, information seeking, and writing, which together make up nearly 80% of usage. Non-work queries now dominate (70%). Writing is the main work task, mostly editing user text. Users are younger, increasingly female, global, and adoption is growing fastest in lower-income countries
质疑反驳:工作用途占比会因 API 嵌入工作流而大幅回升,而非消费端萎缩。
我认为 73% 的非工作占比在两三年内还会再翻转回来,但不是因为消费端使用萎缩。随着 AI 通过 API 嵌入各种工作流,「工作」这一类别注定会大幅扩张。
LeicaLatte查看英文原文
I think the 73% non-work usage ratio will flip again within 2-3 years, but not because consumer usage shrinks. As AI becomes embedded in workflows through APIs the "work" category is set to expand dramatically.
亲历担忧:用户用 ChatGPT 自我诊断心理问题,而模型倾向一味附和、不做反驳。
我遇到过的最糟糕的情况,远远是有人用 ChatGPT 给自己「自诊」臆想的心理疾病。当然,ChatGPT 会极力共情地确认所有「暗示性」线索,完全不反驳。
PeterStuer查看英文原文
Absolute worst by far I have encountered is people using ChatGPT to self diagnose their presumed psychological conditions. Ofc ChatGPT goes in hard to syncopanthically confirm all 'suggestive' leads with zero pushback.
历次讨论
- 2025Hacker News 讨论帖193 分 · 110 评
同领域还值得读
DeepSeek-R1:通过强化学习激励 LLM 的推理能力
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
研究如何用强化学习激励大语言模型的推理能力,提出 DeepSeek-R1,并探讨 RL 训练对模型推理表现的影响。
AI 与机器学习2025 · 1,351 分 · 1,056 评 · 引用 30进阶 · 约 80 分钟编辑精选1-bit LLM 时代:面向低成本计算的三值参数
The Era of 1-bit LLMs: ternary parameters for cost-effective computing
提出用三值参数 {-1, 0, 1} 替代 LLM 中的浮点权重,即所谓“1-bit LLM”。
AI 与机器学习2024 · 1,040 分 · 447 评 · 引用 19进阶 · 约 45 分钟编辑精选DeepSeek-V3.2:推进开放大语言模型的前沿
DeepSeek-v3.2: Pushing the frontier of open large language models
这是 DeepSeek-V3.2 的技术报告,延续了 DeepSeek 开源权重模型的路线,目标是让开放模型继续逼近甚至追平前沿闭源模型。
AI 与机器学习2025 · 982 分 · 465 评进阶 · 约 90 分钟编辑精选通过自我对弈与通用强化学习掌握国际象棋和将棋(AlphaZero)
Mastering Chess and Shogi by Self-Play with General Reinforcement Learning
DeepMind 的 AlphaZero 论文:用通用强化学习算法(自我博弈 + MCTS + 神经网络),从零开始仅数小时训练便在国际象棋和将棋上击败了世界顶级引擎 Stock…
AI 与机器学习2017 · 539 分 · 270 评 · 引用 13进阶 · 约 90 分钟编辑精选用强化学习发现更快的矩阵乘法算法
Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning
论文提出 AlphaTensor,用强化学习搜索矩阵乘法算法。
AI 与机器学习2022 · 518 分 · 111 评专业 · 约 90 分钟编辑精选