2026 年 10 月 26 日，OpenAI 经济研究团队（OpenAI Economic Research）正式发布了名为“OpenAI Signals”的最新研究数据集，旨在为研究人员深入探讨人工智能对全球劳动力市场的影响提供权威实证。该数据集结合国际标准分类体系，梳理了全球近 100 个国家中个人用户利用 ChatGPT 处理 165 类“中间工作活动”（Intermediate Work Activities, IWAs）的分布状态与演化趋势。
统计口径与研究范围界定
根据 OpenAI 官方发布的信息，该数据集在时间跨度上覆盖了从 2025 年第一季度至 2026 年第三季度的全部 7 个季度，并以季度为单位进行统计展示。这批数据集中反映了个人用户将 ChatGPT 带入实际工作环境的具体任务类型。
在数据范畴与统计边界上，OpenAI 明确标明了以下核心限制条件：
- 仅限个人计划消息：该数据覆盖个人 ChatGPT 计划（individual ChatGPT plans）中被归类为工作相关的消息，明确排除了企业级产品消息（Enterprise messages），且不包含 Codex 的使用数据。
- 采用 O*NET 标准分类：研究依托标准化的 O*NET 框架。该框架将特定职业的具体工作任务提炼归类为跨职业通用的 165 类中间工作活动（IWAs），使 AI 的使用情况能够与其他权威职业和就业经济指标进行规范的横向比对。
- 隐私保护与数据去标识化：为保护用户隐私，研究人员不会查阅具体的对话文本。所有消息在去除身份识别信息后由自动化系统进行分类。官方仅公开聚合统计数据，对样本过少的小组结果进行隐藏，并加入了统计噪声以防止个人消息被逆向还原。
工作活动的分布变化：从通用集中走向专业分化
通过将 ChatGPT 的实际使用记录与 165 类中间工作活动建立连接，研究揭示了一个明确的变化趋势：工作相关的 AI 使用在最常见核心活动中的集中度出现了持续下降。这意味着用户在使用 ChatGPT 处理工作时，正从早期高度同质化的通用任务，逐渐向多元化、具有国别特色的细分场景延伸。
在统计期间（2025 年第一季度至 2026 年第三季度共 7 个季度）每个季度均有观测记录的 74 个国家中，各国已分类工作消息中前十大最常见工作活动的平均占比，从 2025 年第一季度的 56.0% 逐步下降至 2026 年第三季度的 51.1%。
需要特别指出的是，这里的 56.0% 与 51.1% 属于这 74 个国家各自前十大活动占比的跨国平均值。这一降幅表明，尽管最基础的高频任务依然占据核心地位，但在能够持续追踪的国家范围内，用户对于工具的探索正在向更多不同维度的中间工作活动扩散，呈现出明显的专业化趋势。
个人常见工作场景与任务形态
从官方披露的内容来看，目前个人用户带入 ChatGPT 的典型工作活动覆盖了多种职能领域：
- 教学材料准备：教育者与培训师用于编写教案、设计教学练习及辅助课件开发。
- 营销内容开发：市场与文案创作者用于构思广告创意、撰写推广内容及润色稿件。关于文字类任务的实践方法，可参考 ChatGPT 写作使用案例。
- 编程开发任务：技术人员用于代码编写、错误排查与逻辑调试。关于开发环境的实际应用，可参考 ChatGPT 编程使用案例。
- 商业数据分析：业务分析人员用于清洗商业数据、解读指标与生成分析备忘。
OpenAI 在分析中提示，不同国家在工作活动专业化方向上的差异，一方面可能反映了各国自身产业结构和工作类型的根本区别，另一方面也可能受限于不同地区获取 AI 工具及相关功能的权限差异。
数据价值与理性评估边界
OpenAI Signals 数据为观察生成式 AI 在全球劳动力中的实际分布提供了客观事实，但在将这些宏观统计对应到个人订阅决策或生产力评估时，必须严格区分数据的客观边界：
- 使用占比不代表工作产出效益：某类活动在分类消息中占比高，仅证明用户在此类任务中调用模型较为频繁，不能直接推导为个人生产率获得成倍提升。
- 任务活动不等于岗位替代：中间工作活动（IWA）属于职业任务的组成环节，不能直接用于衡量特定岗位的就业增减或完全替代效应。
- 使用结构不等于付费回报：统计展示的是广泛用户的行为模式，不能直接证明某项具体的高级付费功能必然能为个人或团队带来确定性的商业回报。
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常见问题解答 (FAQ)
Q: OpenAI Signals 本次发布的工作活动数据包含哪些核心内容？ A: 该数据集基于 O*NET 框架下的 165 类中间工作活动（IWAs），涵盖近 100 个国家，呈现了从教学材料准备、营销内容撰写到编程与商业数据分析等个人工作用途的季度演变趋势。
Q: 统计中提到的 56.0% 下降到 51.1% 具体代表什么口径？ A: 该数值是指在 2025 年第一季度至 2026 年第三季度（全部 7 个季度）均有观测记录的 74 个国家中，各国已分类工作消息里前十大最常见工作活动占比的跨国平均值。
Q: 这份数据集是否包含企业版或 Codex 的调用记录？ A: 不包含。根据官方说明，该数据集仅涵盖个人 ChatGPT 计划中的工作相关消息，明确排除了企业级产品消息以及 Codex 的使用数据。
Q: 为什么数据显示工作活动在最常见类别中的集中度会降低？ A: 集中度下降反映出用户在工作中使用 AI 的场景不再局限于少数几种通用任务，不同国家的用户随时间推移逐渐在不同类型的工作任务中展现出专业化和多样化的使用特征。
Q: 研究人员在统计分析时是否会查看用户的具体聊天记录？ A: 不会。OpenAI 采取了严格的隐私措施，研究人员不阅读个人对话，由自动化系统在去除识别信息后进行分类，并且仅发布聚合统计、隐藏小样本群体并加入统计噪声。
Q: 可以根据这些数据判断 ChatGPT 对特定工作岗位的替代情况吗？ A: 不能。该数据反映的是用户在各类具体工作任务中的使用分布，不能直接证明实际生产率的提升幅度，也不能直接衡量岗位替代率或付费订阅的投资回报。
核实来源说明
- 官方数据来源：OpenAI Economic Research 于 2026 年 10 月 26 日发布的官方报告《ChatGPT’s expanding world of work》（核实日期：2026 年 10 月 27 日）。
- 适用限制：数据仅反映个人计划消息，不含企业与 Codex 数据；统计指标仅反映任务分布，不能直接用于衡量生产率与就业替代。