https://mp.weixin.qq.com/s/jxT2TXyyOADxwQbGUJIHog
OpenAI 前几天发了篇报告，叫《How People Use ChatGPT》，里面可以看到普通人是怎么用 AI 的，倒是能给我们做 AI 内容或者 AI 产品一些参考角度。
看的出来当前 AI 行业的宏大叙事与普通用户日常实际应用之间的巨大差异。这个差异有多大呢？开个玩笑说，就是“prompt 之神”李继刚老师跟我们之间的差距那么大。
从报告里看的出来，普通大众与 AI 的日常对话内容虽然是丰富多样的，但总结下来主要都是围绕着获取实用建议、寻求信息和辅助写作这三大核心需求。
1，实用方面的：
– 如何做某件事 (How-To Advice)：这是最常见的用途，人们把AI当作一个万能顾问，寻求高度定制化的建议。
“我的车发动不了，应该检查哪里？”
“怎么关闭我的屏幕保护程序？”
“如何更换汽车的漏气轮胎？”
– 学习与辅导 (Tutoring or Teaching)：这是实用指导中一个非常大的子类，占了所有消息的10.2%。
“黑洞是怎么形成的？”
“请给我解释一下什么是导数和积分？”
“法国大革命的起因是什么？”
– 创意构思 (Creative Ideation)：
“为我的新咖啡店想一些名字。”
“我未来的播客节目应该聊些什么话题？”
“帮我构思一个周年纪念礼物的点子。”
– 健康与生活方式：
“我想减肥，应该怎么开始？”
“油性皮肤有什么好的护肤流程吗？
2，寻求信息：
这个用途类似于使用搜索引擎，但可以获得更直接和整合的答案。
– 事实查询：
“亚伯拉罕·林肯之后的总统是谁？”
“去年通货膨胀率是多少？”
“告诉我关于玛丽·居里和她对科学的主要贡献。”
– 产品与服务查询：
“最好的流媒体服务是哪个？”
“推荐一款1000美元以下的好笔记本电脑。”
– 食谱与烹饪：
“如何烹饪三文鱼？”
“千层面的食谱。”
3，写作相关的：
这不仅包括从零开始创作，更多的是修改用户已经写好的文本。
– 修改已有文本（占写作类的三分之二）：
“请缩短这个段落。”
“帮我改进我的论文，提升流畅度并修正语法错误。”
“这是我的演讲稿草稿，你能帮忙润色一下吗？”
– 撰写新文本：
“为我的女朋友写一张温馨的生日贺卡。”
“帮我写一封求职信。”
“写一首关于日落的诗。”
4，其他相对较少的用途：
报告特别指出，尽管媒体经常报道，但以下用途在普通大众中并不常见。
– 技术帮助（如编程）：
“写一个函数，在Python中获取数组的第一个和最后一个值。”
“我在JavaScript里调用这个函数时遇到了TypeError。”
– 情感陪伴与角色扮演：
“我感到很焦虑。”
“你是一个克林贡人。我们来讨论一下和人类合作的利弊。”
“我想让你做我的人工智能女友。”
这个数据确实让我挺意外的：
编程: 仅占4.2%的消息（Claude用户为33%）
陪伴/治疗: 仅1.9%涉及关系/个人反思
角色扮演: 仅0.4%的游戏/角色扮演
甚至是用这几个来举例告诉我们避免在小众需求上过度投入。
所以最后结论里说「“询问型”消息质量评价高于”执行型”」倒也没毛病，那么从 AI 产品逻辑层面就是「帮助用户做出更好决策，而非替代任务」、「在知识密集型工作中特别有价值」、「符合 AI 作为”副驾驶”而非”同事”的经济模型」。
其实，这份报告对于我们搞一些 AI 应用是会有一些启发的，虽然也会有人说高技术含量工作（比如编程层面的）有专门工具，不会直接用ChatGPT，但我们大部分做的产品目标人群应该也都是普通大众，况且这份数据起码是建立在真实的数据基础上，而那句话只是一个「假设」，所以我们就不从这个点去较劲了。
– 从“任务执行器”转向“决策辅助器”
简单来说，与其追求颠覆 xxx 的宏大变革，不如专注于成为用户“第二个大脑”的外延，在那些可以帮助用户高效干完活儿可以摸鱼的地方做到极致。
我们很多时候都在幻想让 AI 成为一个能干活的同事，但报告里显然不是这样的，「决策辅助器」貌似更受欢迎一些。不应是“我帮你做事”，而应是“我帮你思考和决策得更好”。
产品设计应鼓励和引导用户进行探索性、咨询式的提问。与其让用户直接下命令，不如提供“帮我分析这几个选项的利弊”、“这个概念我该怎么理解”或“根据我的情况，给我一些建议”等功能入口。AI 产品应成为用户在知识密集型工作和生活决策中的“副驾驶”，而不是仅仅替代体力的“外包员工”。
– 深耕个人化、非工作场景
用户寻求的不是通用答案，而是“为我定制的健身计划”或“为我的项目构思独特的名字”这类高度个人化的内容，这是传统搜索引擎无法比拟的优势。也就是说将产品重心放在解决普通人的日常生活问题上。创业方向不应只盯着少数专业人士的工作流重构，而应关注更广阔的消费者市场。
报告里提到了教育辅导、生活规划与建议、信息查询。
– 功能上聚焦可以让用户偷懒的
比如用户更爱“修改”而非“创作”。用户希望保持主导权，让 AI 成为增强自己能力的工具。一个能快速优化邮件措辞、总结会议纪要、润色报告草稿的功能，远比一个看似强大但输出不可控的“一键生成”功能更能获得用户反复使用。
思考？
我们是在帮用户“做事”还是“思考”？ 应向后者倾斜。
我们的核心场景是少数人的工作流还是多数人的生活流？ 后者是更大的蓝海。
我们是在追求从0到1的创造，还是在赋能用户从1到100的优化？ 从后者切入可能更务实，用户粘性更高。
专注于成为一个触手可及、高度个人化、能辅助日常决策和优化表达的“智能伙伴”，可能比追求一个遥远的“颠覆 xxx”更有商业价值和现实意义。
