Анализ рабочих сценариев ChatGPT: как разные страны испол...

Суть

Подразделение OpenAI Economic Research опубликовало массив данных OpenAI Signals, который раскрывает, как именно пользователи применяют ChatGPT для работы. Исследование охватывает 165 видов рабочей активности почти в 100 странах. Эти данные предоставляют исследователям новый инструмент для глубокого изучения роли искусственного интеллекта в современной экономике: от подготовки учебных материалов и маркетингового контента до программирования и анализа бизнес-данных.

Контекст

Для структурирования информации исследователи опирались на O*NET — стандартизированную систему, которая группирует специфические для разных профессий задачи в более широкие категории. Использование этой общепринятой базы помогает корректно сравнивать применение ChatGPT с традиционными данными о занятости.

Scaling AI to uncover new research leads in complex biological data — Cover

В рамках релиза использование ChatGPT привязано к 165 категориям, которые названы «промежуточными видами рабочей активности» (Intermediate Work Activities, или IWA). IWA представляют собой часто используемые категории задач, описывающие виды работы, выполняемые людьми в различных профессиях. Данные представлены в поквартальной разбивке и охватывают период с первого квартала 2025 года по третий квартал 2026 года.

Детали

Анализ выявил существенные различия в том, как разные страны используют ChatGPT для работы. Привязка данных к категориям IWA показала, что рабочее использование моделей со временем становится менее сконцентрированным на самых популярных задачах.

В 74 странах, которые наблюдались в каждом квартале, на десять наиболее распространенных видов активности приходилось в среднем 51,1% от всех классифицированных рабочих сообщений страны в третьем квартале 2026 года. Для сравнения, в первом квартале 2025 года этот показатель составлял 56,0%.

Важно отметить, что текущий набор данных охватывает только рабочие сообщения пользователей индивидуальных тарифов ChatGPT. В статистику не включены корпоративные сообщения (enterprise) и использование модели Codex. Для защиты конфиденциальности исследователи не читают индивидуальные диалоги — автоматизированные системы классифицируют сообщения только после удаления идентифицирующей информации. В открытый доступ попадает лишь агрегированная статистика с добавлением статистического шума.

Working with academic communities to build scientific understanding — Cover

Анализ

Снижение концентрации топ-10 задач указывает на то, что страны со временем начинают специализироваться в своей работе с ИИ. Разные государства находят применение языковым моделям в различных нишах. Эти различия могут отражать как специфику структуры национальных экономик, так и разный уровень доступа к инструментам искусственного интеллекта.

Интересные результаты дало сопоставление сообщений в ChatGPT с реальными видами деятельности, выполняемыми на рабочих местах в США. Два распределения существенно различаются. Главная причина кроется в том, что около 43% задач (взвешенных по уровню занятости для сопоставленных профессий в США) относятся к категории «Другие IWA», которые выходят за рамки индивидуально отслеживаемых категорий в ChatGPT. К ним относится физический труд: перемещение материалов, управление транспортными средствами, а также ведение медицинских карт. Эти категории просто не достигли порога стабильной представленности в исходной выборке пользователей.

Перспектива

Публикация OpenAI Signals дает академическому сообществу фактологическую базу для изучения влияния ИИ на рынок труда. Сопоставляя эти паттерны с другими экономическими индикаторами, исследователи смогут точнее оценивать, какие именно секторы экономики трансформируются быстрее всего. Тот факт, что почти половина реальных рабочих задач в США пока остается вне зоны досягаемости текстовых ИИ-инструментов, напоминает о текущих ограничениях технологии, которая все еще сфокусирована преимущественно на интеллектуальном и цифровом труде.