aiライバルオープンと人為的な人類は今週、AI革命に新たな光を放出し、そのテクノロジーの使用方法に関する最初の主要なデータ駆動型の研究をリリースします。
レポートは、何百万もの相互作用を分析して驚くべき真実を明らかにします。ほとんどの人は個人タスクにAIを使用します。採用は裕福な国で最も高く、企業は自動化に大きく傾いているため、
この研究は、AIの真の経済的および社会的フットプリントの最初の具体的な外観を提供し、私たちの日常生活におけるその役割とその影響が非常に不均一である理由を明確にします。現象。作業。
この発見は、150万の会話に基づいたAI使用量の最大の研究から派生したものであり、人工知能に関する物語を根本的に再構成し、その主な影響は現在、専門的な生産性ではなく個人的な生活に集中していることを示唆しています。加速しています。 NBERペーパーでは、非仕事関連のメッセージがプロのメッセージよりも大幅に速く成長したことを詳述しており、2024年6月のすべての使用の53％から1年後の70％以上に膨らんでいます。 「執筆」は最も一般的な仕事関連のタスクであるが、個人のガイダンスと情報探索に関連するクエリの量にwar延していることを示しています。これは、すべての会話の80％近くを集合的に説明しています。 70％の数値は、広大で拡大する世界的な視聴者の活動を表しています。
プライバシーを提供する自動化されたパイプラインを使用して会話の代表的なサンプルを分析した研究は、プラットフォームが初期の技術中心の男性が支配したユーザーベースを超えて動いているという明確な証拠も提供します。
具体的には、ユーザーの名の分析では、2024年1月には、一般的に女性名があったのはユーザーの37％のみであることが示されています。 2025年7月までに、その数字は52％に上昇し、ユーザーベースが一般人口に沿ったよりバランスのとれた人口統計を反映していることを示しています。経済談話の多くはAIの仕事を増強または自動化する可能性に焦点を合わせているが、その最も重要な即時価値は、研究者が「ホーム生産」と個人的な意思決定と呼ぶものにあるかもしれない。
巨大な数字は、しばしば見過ごされがちであるが、具体的な具体的なものを定量化します。何百万人がAIを使用して日常生活をナビゲートすることから派生しています。純粋な自動化のためのAI
詳細レポートは、APIを介したクロードモデルのエンタープライズモデルの命令77％が「自動化」であることを明らかにしています。これは、企業が完全なタスクをAIにプログラム的に委任し、その出力が最小限の人間の相互作用でダウンストリームシステムに直接流れることを可能にします。 ai。
初めて、人類の研究はAI採用の地理をマッピングし、技術的拡散の歴史的パターンを反映した厳しい世界的な格差を明らかにします。
結果は、AIの使用が高所得の技術的に先進的な国に大きく集中していることを示しています。たとえば、シンガポールとカナダは、それぞれ集団に基づいて予想よりも4.6および2.9倍高い使用率を示します。インド（0.27倍）、インドネシア（0.36倍）、ナイジェリア（0.2倍）を含む経済は、予想が予想される養子縁組率よりも著しく低いことを示しています。国内では成熟し、使用は、教育、科学、ビジネスのより広範なアプリケーションにコーディングを超えて多様化します。驚くべきことに、成熟した市場はまた、AIをより協調的に使用する傾向がありますが、新興市場は、実施されているタスクの種類を制御した後でも、完全なタスクを委任する可能性が高くなります。カリフォルニア州は合計の使用法でリードしていますが、ワシントンD.C.（3.82倍の人口シェア）とユタ（3.78X）による一人当たりの採用では驚くほど上回られています。たとえば、カリフォルニアは、IT関連の要求、フロリダの金融サービスとビジネスアドバイスのための不均衡に高い使用を示しています。ドキュメントの編集、情報提供、およびキャリア支援に関連するタスクのワシントンD.C.は、AIがモノリシックツールではなく、柔軟なテクノロジーが2つの強力な課題であることを示していることを示しています。分類:ユーザーがAIと対話する方法
単純な使用法統計を超えて移動すると、両方の研究でユーザーの意図を分類するための新しいフレームワークが導入され、AIが経済的価値を生み出す方法の重要な区別が明らかになりました。 I
n n its nber Paper 、Openaiはすべての対話を3つの基本的なモードに分類します。行う、ユーザーが電子メール、コード、または要約などの有形出力を要求する場合。そして、個人的な反省と遊びをカバーする表現。調査では、一般消費者にとって、AIの主な役割はアドバイザーの役割であることがわかりました。これは、単にタスクを完了するのではなく、判断を強化するツールである人間の問題解決のための「副操縦士」としてのAIの新たな機能を強調しています。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mty3mjoxnjmx-1; base64、phn2zyb23qm94psiwidagmti4mca4mjii ihdpzhropsixmjgwiibozwlnahq9ijgymiigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
ただし、このバランスは専門的な文脈で劇的にシフトします。仕事関連のクエリの場合、すべてのメッセージの56％を構成するドミナントモードが実行されます。
Openaiの調査によると、「ライティング」は最も一般的な仕事関連のアクティビティであり、すべての専門メッセージの40％を占めています。エンジン。
theデータは、これらの執筆タスクのほとんどが、ゼロから新しいコンテンツを作成するよりも、既存のテキスト（編集、批評、または翻訳）を変更し、非常に協力的なワークフローを指すことを含むことを示しています。この発見は、ビジネスの使用がタスク指向のアプリケーションに圧倒的に集中していることを示すこの発見を強く強化します。このエンタープライズは、企業が主にAIを活用して、特定の高価値のワークフローを委任および自動化するというレポートのより広範な結論との調整に焦点を当てることに焦点を当てています。 T
彼の体系的な展開は、AIが経済全体で幅広い生産性の向上を提供することが期待される重要なチャネルです。分析では、タスクのコスト（入力と出力トークンの量によって決定される）とその使用頻度との間に正の相関があることがわかりました。
ビジネスは、モデルの能力と、APIコールの限界コストよりもはるかに多くのタスクを自動化することで生成される経済的価値を優先しています。二次的な懸念。
レポートは、複雑なタスクが企業が長期にわたる組織化されたデータ入力を提供する必要があるため、より洗練されたAI展開の重要なボトルネックはコンテキスト情報へのアクセスであることに注意しています。個々の消費者にとって、AIの最大の価値は、日常生活を豊かにするパーソナライズされたガイダンスと意思決定支援を求める能力にあります。この分岐は、知識がどのように実行されるかを根本的に再形成し、個人的および専門的な分野の両方で価値創造の明確なパターンを作成します。