איך אנשים משתמשים ב-ChatGPT

תקציר המאמר: איך אנשים משתמשים ב-ChatGPT

מאמר זה, "How People Use ChatGPT" (איך אנשים משתמשים ב-ChatGPT), שפורסם כמאמר עבודה על ידי הלשכה הלאומית למחקר כלכלי (NBER), מנתח את דפוסי השימוש בכלי ה-AI הפופולרי, ChatGPT, מאז השקתו בנובמבר 2022 ועד יולי 2025.

המחקר, שנערך על ידי אהרון צ'טרג'י, תומס קנינגהם, דייוויד ג'יי. דמינג, זואי היציג, כריסטופר אונג, קארל יאן שאן, וקווין וודמן, מתבסס על ניתוח אנונימי של מיליוני שיחות, תוך שמירה קפדנית על פרטיות המשתמשים.

How People Use ChatGPT

ממצאים מרכזיים

• קצב אימוץ מהיר: עד יולי 2025, כ-700 מיליון משתמשים השתמשו ב-ChatGPT, מה שמהווה כ-10% מאוכלוסיית המבוגרים בעולם. קצב האימוץ הזה חסר תקדים בהיסטוריה של טכנולוגיות חדשות.

• שינוי במאפייני המשתמשים: בתחילה, היה פער מגדרי משמעותי, עם רוב משתמשים גברים. עם זאת, הפער הצטמצם דרמטית, ועד יוני 2025, הפילוח המגדרי היה כמעט שווה. בנוסף, נמצא כי קצב הגידול בשימוש גבוה יותר במדינות בעלות הכנסה נמוכה.

• שימוש למטרות עבודה מול פנאי: שיחות שלא למטרות עבודה צמחו בקצב מהיר יותר מאשר שיחות למטרות עבודה. שיחות אלו גדלו מ-53% ליותר מ-70% מכלל השימוש. שימוש למטרות עבודה נפוץ יותר בקרב משתמשים משכילים ובמקצועות הדורשים ידע רב ומכניסים יותר.

• נושאי שיחה עיקריים: שלושת הנושאים הנפוצים ביותר, המהווים כמעט 80% מהשיחות, הם:

  • הדרכה מעשית (Practical Guidance): מקרים כמו הדרכה, עזרה בביצוע משימות, רעיונות יצירתיים, וכו'. זהו השימוש הנפוץ ביותר.

  • חיפוש מידע (Seeking Information): חיפוש עובדות, מתכונים, ואירועים אקטואליים. נושא זה מהווה תחליף הדוק לחיפוש באינטרנט.

  • כתיבה (Writing): יצירת תוכן, עריכה, תרגום וסיכום טקסטים. זהו השימוש הנפוץ ביותר במסגרת העבודה, ומדגיש את יכולתו הייחודית של ה-AI ליצור תוצרים דיגיטליים.

ממצאים נוספים

• קידוד והבעה עצמית: משימות קידוד מחשבים והבעה עצמית מהוות חלק קטן יחסית מכלל השימוש. קידוד מהווה רק 4.2% מהשיחות, ונושאי חברות או עזרה רגשית מהווים רק 1.9% מהשיחות.

• ערך כלכלי: החוקרים טוענים כי ChatGPT מספק ערך כלכלי בעיקר דרך תמיכה בקבלת החלטות, שהיא קריטית במיוחד בעבודות הדורשות ידע רב. כמעט מחצית מהשימוש ב-ChatGPT מוגדר כ-"Asking" (שאילת שאלות), והוא צומח בקצב מהיר יותר מהשימוש לצורך ביצוע משימות ("Doing").

• דמוגרפיה של שימוש: כמעט מחצית מההודעות נשלחו על ידי משתמשים מתחת לגיל 26, אם כי פער הגילאים הצטמצם בחודשים האחרונים.

מתודולוגיה ופרטיות

• המחקר מבוסס על ניתוח אוטומטי של הודעות באמצעות מודלי שפה גדולים (LLM), מבלי שאף אדם יקרא את תוכן ההודעות.

• הנתונים האישיים של המשתמשים עברו אנונימיזציה והניתוח התבצע בסביבה מאובטחת, המאפשרת רק גישה לנתונים מצטברים, תוך הגנה על פרטיות המשתמשים.