生成式AI，尤其是 ChatGPT，一直是科技媒體、主流媒體和幾乎所有領域專業人士的談資。它將如何顛覆你的工作？人工智能會取代你嗎？好萊塢作家、房產中介、遛狗人（dog walkers，幫雇主遛狗）和麻醉師還有需要嗎？

Datos 擁有 2000 萬臺設備（臺式機和移動設備，覆蓋 200 多個國家/地區），用戶可匿名選擇加入調查組，這可以讓我們深入了解真實用戶在網絡上的行為，因此我們與 Datos 的人員合作，開展了一個具有挑戰性的項目，至少要揭開 ChatGPT 的一些神秘面紗。

調查 1：ChatGPT 的使用量是否在增加？

如果你讀過《ChatGPT 預測使用量將增長 900%》或《ChatGPT 在六個月內實現了 Facebook 需要十年才能實現的目標》等令人屏息的報道，你就會認為這個token預測生成系統擁有每個風險投資人夢寐以求的東西：J曲線增長。但是，更敏銳的觀察者可能已經注意到了The Honest Broker上最近發表的一篇文章：《來自 ChatGPT 難堪的指標揭示人工智能需求已在萎縮》，或者華爾街日報和華盛頓郵報的類似報道。

首先，我們從宏觀看看 OpenAI流量情況：

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自 5 月份以來，OpenAI 的流量下降了 29.15%。有多種說法可以解釋這種情況，但并不表明對生成式AI的興趣或使用確實在下降：

說法 1) 專業用戶/常規用戶的使用量仍處于歷史最高水平或仍在增長；只有新用戶/沒有特定任務的用戶的使用量在下降

說法 2）大量的使用與學校作業有關，美國、加拿大和其他有暑假的國家的教育用戶是造成使用量下降的原因。

Datos 的點擊流調查收集了數百萬選擇加入其訪談的設備所訪問的每個 URL，從中我們不僅可以看到 OpenAI 的每月流量，還可以看到這些設備的訪問次數。這應該有助于我們驗證或排除說法1。

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在這里我們可以看到，自五月份以來，月訪問量1-2次的設備量確實有所下降。12 月時，這組訪問量也曾出現了大幅下降（當時有關 ChatGPT 3 功能的爆炸性新聞刺激了首次使用量的飛速增長）。但是，對月訪問量為 3-10 次的設備或月訪問量為 11 次以上的設備進行分析后，說法1的論點就站不住腳了。自 5 月份以來，這兩種設備的訪問量都出現了明顯下降。事實上，訪問量超過 11 次/月的設備自 4 月份以來一直在下降！

這就留下了第二個說法：教育用戶是下降的原因。從四月份以來的數據下降情況來看，這已經是一個很難接受的說法了，但既然在揭示答案的過程中會發現更多有關 ChatGPT 使用情況的信息，讓我們繼續探討。

調查 #2：人們要求 ChatGPT 解決哪些任務？

是教育領域的應用推動了 ChatGPT 的應用嗎？我們是否正在培養這么一代使用人工智能完成大部分作業的學生？或者，反過來說，ChatGPT 正在取代谷歌搜索的回答問題，消除對軟件程序員的需求，也許是在角色扮演游戲桌上代替過勞的“說書人（storyteller，ST）”。

為了回答這些問題，Datos 向 SparkToro 提供了來自 ChatGPT 的 7000 多條真實用戶Prompt，然后我們篩選出了最可信/最相關的 4098 條（刪除了只有幾個單詞或胡言亂語、表情包等無意義的Prompt）。

這個結果非常有趣，首先，我將拆分每個會話里包含的Prompt次數。

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從上面我們可以看出，ChatGPT 的用戶在單次Prompt、2-4 次Prompt和 5 次以上Prompt會話之間幾乎是平均分配的（各占 1/3）。但是，這種類型的分析并不能告訴我們用戶在用這些Prompt做什么。由于 Datos 能夠提供 ChatGPT 頁面的全文，我們對這些頁面進行了分析（使用了最好的主題分類系統之一：由于 Datos 能夠提供 ChatGPT 頁面的全文，因此我們對這些頁面進行了分析（使用了當下最好的話題分類系統，即ChatGPT 自己）。

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我首先要求 ChatGPT 提供類別分類，然后選取其中最常見的（在 4098 個獨特提示中，只有約 20 個占 95% 以上），并手動將其劃分為頂級類別，如上圖所示。編程是最大的使用場景，29.14% 的Prompt系列屬于這一使用場景。它也是最清晰/最不含糊的。為了確認分類器的準確性，我手工檢查了每個Prompt系列中的 100 多條（這是一項艱巨但有趣的任務），發現 ChatGPT 標記為此類的每條Prompt中都有編程幫助（包括編寫特定代碼、格式化代碼、捕捉代碼中的錯誤等）

正如其他人經常指出的那樣，該工具擅長與編程相關的任務。難怪它如此受歡迎。

接下來是教育--但不僅僅是小學或中學教育。這里還包括個人知識或興趣追求，以及工作目的的專業知識。內容創作也是如此--有些顯然是個人行為（數據集中經常出現的情況是，D&D 城主需要為他們的冒險設計謎語或任務），而有些則是專業行為（"給我寫一篇 500 字的關于底特律管道問題的博文"--估計是一位厭倦了自己撰寫材料的內容營銷人員）。

銷售和營銷用例與內容創造有重疊之處，但我選擇將它們分開，以便只看到那些只能歸類為幫助銷售和營銷專業人員完成任務的會話（分析、關于在哪些渠道推廣產品的問題、廣告優化任務，甚至信息/推廣幫助都在數據集中）。

為了使這次調查更加細致，我提供了近乎完整的子類別細目（除了一些高度重疊/主觀的子類別，我把它們合并了）：

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我使用了上面餅狀圖中的顏色編碼，使細分更易于掃描，例如，"寫作幫助（writing assistance）"、"個人內容創作（personal content creation）"、"創意構思（creative ideation） "和 "專業內容創作（professional content creation） "都用灰色編碼，因為它們都屬于更廣泛的 "內容 （Content）"用例。

高等教育（Higher education）、初等教育(primary education)和課程作業(homework)都是 ChatGPT會話進行分類的子類別，這些類別加在一起占所有使用案例的約 10%。這不足以解釋從 4 月/5 月到 7 月流量下降約 29% 的原因，因此，我認為我們可以對說法2 蓋棺認定。

我還發現，分析 ChatGPT 提示對話中最常見的一些詞語也很有意思。對于那些好奇的人，我在下面附上了一個可視化圖表：

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"Write"、"Create "和"List "可能是 ChatGPT 提示語中顯而易見的動詞。但是，在 2.39% 的提示對話中發現了 "搜索引擎優化"？令人震驚！"游戲 "占 4.66%，這是另一個驚喜。雖然沒有出現在這一細分中，但仍然很有趣（至少對我來說）：

Judge（判斷） 0.61%

SaaS 0.56%

Pricing（定價） 0.54%

Curriculum（課程） 0.46%

Employment（就業） 0.44%

Employer（雇主） 0.39%

Attorney（代理律師） 0.37%

Lawyer（律師） 0.37%

Tweet（推文） 0.34%

Movie 0.32%

DnD (or D&D)（龍與地下城） 0.17%

RPG（角色扮演游戲） 0.15%

正如我所說，使用 ChatGPT 的角色扮演故事“說書人（ST）”數量之多令人驚訝。也許《Hasbro/Wizards of the Coasts》的開發者應該考慮在 DnDBeyond的下一次升級中使用這個功能??。

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