今天想在《產品人來信》中跟各位聊聊一份關於用戶行為的研究報告。
雖然這份報告發布於 2025 年 9 月，距離現在已有半年時間，在瞬息萬變的 AI 領域似乎稱不上「最新」，但我認為它依然具備極高的參考價值。畢竟，ChatGPT 至今仍是全球最領先的 AI 產品，擁有超過 7 億的週活躍用戶，研究它的用戶行為，就是在研究 AI 時代的「基礎設施」如何重塑人類習慣。作為產品經理，我們習慣關注功能與留存，但這份報告揭示了一個更紮心的事實：
AI 對於用戶的意義，不在於幫人省下了多少體力，而在於它如何重塑了人的決策模式。
重新建模：你是「諮詢者」還是「執行者」？
這項研究將用戶與 AI 的交互行為，精確地切分成三個維度：諮詢（Asking）、執行（Doing）與表達（Expressing）。
- 諮詢（Asking）： 用戶在尋求信息或建議，目的是讓自己更有見識、決策更準確。例如問「這兩個方案的優劣是什麼？」或者「這個歷史事件對今天有什麼啟發？」
- 執行（Doing）： 用戶直接下令讓 AI 產出結果。比如「幫我重寫這封郵件」或者「把這段代碼的 bug 改了」。
- 表達（Expressing）： 單純的情感宣洩或閒聊，經濟價值較低。
數據顯示，「諮詢」類的對話成長速度明顯快於「執行」類。
截至 2025 年 6 月，「諮詢」已佔總體訊息量的 51.6%。
更有意思的是，在 AI 的評分系統與用戶反饋中，「諮詢」類對話的品質與滿意度也始終高於單純的指令執行。
這意味著，真正能從 AI 中獲益的領先用戶，不是把它當成「自動打字機」，而是把它當成「決策副駕駛」。
不是幫你「省力」，而是幫你「增智」
很多人認為 AI 的核心競爭力是產出長篇大論。
確實，在工作場景中，有 40% 的訊息是用來輔助寫作的。但這只是初級玩家的玩法。
研究發現，受教育程度越高、職業專業度越強的人，越傾向於使用 AI 進行「諮詢」而非單純的「執行」。比如在計算機相關的專業領域，高達 47% 的工作訊息都是在進行諮詢和決策支持。
為什麼會出現這種現象？
因為在知識密集型工作中，最值錢的不是「把事做完」，而是「把決定做對」。
AI 最強大的地方，不是幫你寫出一篇 80 分的文案，而是幫你識別出那 20% 能決定成敗的核心關鍵。
它在幫你獲取和解讀資訊的同時，更在幫你思考與解決問題。
在幾乎所有的職業中，「獲取資訊」和「決策與解決問題」都是 AI 使用頻率最高的活動。
給產品人的啟發：不只是個工具，而是你的大腦外掛
身為產品人，我們需要換一個視角來看待 AI：
它不只是一個功能插件，而是人類大腦的一個「外掛」。
目前，26 歲以下的年輕人佔據了 AI 使用者的近半壁江山。這說明未來的競爭規則已經變了。如果你還在糾結 AI 寫的文字有沒有「機器味」這種小細節，那你可能已經沒看到更重要的大局。
真正的進階動作是：
- 從「已知」探索「未知」： 不要只讓 AI 重複你已經會做的事，要問它那些你還沒想透的邏輯。
- 用 AI 構建決策座標： 把你的困境告訴它，讓它從歷史、數據或技術等多個維度給你提供參考。
- 在行動中不斷調優： AI 給你的建議不是終點，而是你新一輪思考的起點。
這項研究背後的團隊，為了保護用戶隱私，專門開發了一套全自動的 AI 審核流程，確保研究過程完全不接觸個人資訊。這本身就是一個「用 AI 解決複雜挑戰」的絕佳示範。
最後，在那句老話上延伸一下：
AI 並不會取代你，但那個比你更會「諮詢」AI 的人，一定會取代你。
以上就是今天想跟大家分享的內容。
這份報告揭露了哪些有意思的議題？
我用 FAQ 把上述內容遺漏的一些有趣的議題，也整理出來給大家看。
Q1：ChatGPT 到底都是誰在用？是不是只有科技男（Tech Bros）在關注？
這是一個典型的既有觀念誤區。報告顯示，雖然在 ChatGPT 剛發布的前幾個月，高達 80% 的活躍用戶是擁有男性化名字的用戶，但這個性別差距在兩年內迅速縮小。
截至 2025 年 6 月，男女使用比例已接近持平，甚至女性用戶比例略高（52.4%）。此外，AI 時代的主力軍非常年輕，26 歲以下的成年用戶貢獻了近一半（46%）的訊息量。這意味著 AI 已經從科技圈的玩具，變成了全民（尤其是年輕一代）的基礎設施。
Q2：ChatGPT 主要是被用來增進工作效率的嗎？
數據給出了一個令人驚訝的答案。雖然工作用途的訊息持續成長，但非工作用途（個人生活）的訊息成長速度更快。
2024 年 6 月時，非工作用途佔 53%，但到了 2025 年 6 月，比例已攀升至 73%。用戶越來越多地將 ChatGPT 用於家教輔導、尋求生活建議或創意發想。
這對產品經理來說是一個重要的訊號：AI 的下一步競爭可能不在辦公室，而是在用戶的客廳與廚房。
Q3：聽說很多人把 AI 當成心靈導師或虛擬伴侶，這是真的嗎？
這點剛好「打臉」了許多市場傳言。
雖然有些研究認為情緒支持與社交是生成式 AI 的核心用途，但 ChatGPT 的實際數據顯示，關係處理與個人反思（Relationships and Personal Reflection）相關的訊息僅佔 1.9%，而遊戲與角色扮演更低，僅佔 0.4%。絕大多數用戶還是把 AI 當成一個「實用主義者」，而非「情感伴侶」。
Q4：ChatGPT 是否只是比較聰明的 Google？大家還是把它當搜尋引擎用嗎？
不完全是。報告將用戶行為拆解為「尋求信息」（Seeking Information）與「實用指南」（Practical Guidance）。前者類似搜尋引擎（如：查詢馬拉松報名時間），佔 24.4%；但後者則是根據用戶情境產出的定制化建議（如：根據個人體力設計訓練計畫），這類行為佔比最高，達 28.8%。
這說明 ChatGPT 的核心競爭力不在於搬運既有事實，而在於「針對特定情境的推理與加工」。
Q5：高薪人士與高學歷者，使用 AI 的方式有什麼不同？
這點非常犀利：越專業、越資深的用戶，越常把 AI 當成「諮詢顧問」而非「打字機」。
在計算機專業領域，47% 的工作訊息屬於「諮詢」（Asking）類別，用於輔助決策，而非直接讓 AI 產出結果（Doing）。這類「諮詢」行為在碩博士學歷用戶中也明顯更高。
這證實了一個趨勢：在知識密集型工作中，AI 的價值在於決策支持，幫你把決定做對，而不只是幫你把事情做完。
Q6：ChatGPT 真的幫軟體工程師寫了很多程式碼嗎？
這也是一個有趣的發現。儘管我們印象中 AI 很會寫程式，但在 ChatGPT 的整體流量中，與計算機編程（Computer Programming）相關的訊息僅佔 4.2%。相比之下，寫作輔助（Writing）佔了近 28%。這可能意味著 ChatGPT 在非技術人員的日常文字工作中發揮了更大的普惠價值，或者專業工程師更多地流向了其他專門的 AI 工具。
希望這些數據能帶給各位產品人更多的啟發。
