Bericht über die Nutzung von ChatGPT durch 700 Millionen Menschen wird erstmals preisgegeben. Ist alles, was Sie über KI wissen, falsch?

Gerade kürzlich ist ein Forschungsbericht aufgetaucht, der von OpenAI in Zusammenarbeit mit der Harvard - Universität und der Duke - Universität erstellt wurde. Der Name ist recht unspektakulär: „How People Use ChatGPT“. Aber man sollte ihn nicht wegen des Titels unterschätzen – dies ist möglicherweise der umfassendste „AI - Nutzungsbericht“ bisher. Die Forscher haben sich nicht auf Umfragen oder Vermutungen verlassen, sondern stattdessen direkt über eine Million echte Gespräche ausgewählt und die alltäglichen Nutzungsgewohnheiten der ChatGPT - Nutzer gründlich untersucht.

Das Besondere an diesem Bericht liegt in den echten Daten und der gründlichen Forschung: Die Stichprobe umfasst die Consumer - Version von ChatGPT von Mai 2024 bis Juni 2025, mit über 1,5 Millionen Gesprächen. Es wurde eine automatische Markierung mit LLM und eine Datenschutz - Pipeline zur Verarbeitung eingesetzt. Mit anderen Worten, die Forscher haben von Anfang bis Ende keine ursprünglichen Nutzerbotschaften gesehen, konnten aber dennoch die tatsächliche Situation der globalen AI - Gesprächsnutzen herausarbeiten.

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Der Bericht enthüllt, dass bis Juli 2025 die wöchentlichen aktiven Nutzer von ChatGPT die 700 - Millionen - Marke überschritten haben, was etwa ein Zehntel der Weltbevölkerung im Erwachsenenalter entspricht. Die wöchentliche Anzahl der Nachrichten liegt bei erstaunlichen 18 Milliarden. Mit dieser Größe ist es zweifellos die derzeit größte AI - Anwendung und repräsentiert in hohem Maße den Erkundungsprozess von AI - Anwendungen.

Dies führt zu einer spannenden Frage: Wenn so viele Menschen AI in ihrem Leben und ihrer Arbeit nutzen, wofür nutzen sie es eigentlich? Die Antwort könnte Ihre subjektiven Vorstellungen völlig umwerfen.

Von der „automatischen Schreibmaschine“ zum „Entscheidungshelfer“: Fünf Schlüsselpunkte der ChatGPT - Nutzer

Viele Medien lieben es, diesen Forschungsbericht mit einem Satz zusammenzufassen: Der Anteil der Nicht - Arbeitsnutzung ist auf über 70 % gestiegen, um den Trend zur Alltäglichkeit von ChatGPT zu verdeutlichen. Aber wenn man bei dieser Schlussfolgerung stehen bleibt, ist das etwas schade, denn der wahre Wert dieser Studie liegt nicht darin, uns zu sagen, was ChatGPT - Nutzer tun, sondern darin, aufzuzeigen, welche Muster sich bei der Nutzung von AI - Gesprächen bilden und wie sie von unseren Vorstellungen abweichen.

Das erste stereotype Vorurteil, das entkräftet wird, ist, dass Nutzer eher AI zur Bearbeitung als zur Neuerstellung nutzen.

Die Studie zeigt, dass Programmier - relevante Gespräche nur 4,2 % ausmachen, während Schreibaufgaben in arbeitsbezogenen Gesprächen 40 % ausmachen. Dies liegt natürlich auch daran, dass mehr AI - Programmierarbeit in praktischen Arbeitsumgebungen wie IDEs / Code - Editoren stattfindet, aber es zeigt die Wichtigkeit von Schreibaufgaben.

Was noch wichtiger ist, ist, dass zwei Drittel dieser Schreibaufgaben nicht „von Grund auf neu erstellt“ werden, sondern „bearbeitet“ werden – umgeschrieben, verfeinert, übersetzt oder logisch optimiert. Mit anderen Worten, die meisten Nutzer betrachten ChatGPT nicht als einen „automatischen Schriftsteller“, sondern als einen Helfer, der ihnen hilft, ihren bestehenden Inhalt besser zu gestalten. Dieser „Umformungs“ - Nutzungsszenario entspricht genau den Schmerzpunkten beim Schreiben.

Der zweite Highlight ist die Verteilung der Absichten.

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Die Studie teilt die Nutzeranreize in drei Kategorien auf: Asking (Fragen), Doing (Tun), Expressing (Ausdrücken). Insgesamt hat „Fragen“ den höchsten Anteil (51,6 %), „Tun“ folgt mit über 30 % und Ausdrücken ist am wenigsten vertreten (nur 10 %). Aber in arbeitsbezogenen Szenarien kehrt sich die Situation um: Tun steigt auf 56 % an, und Schreiben ist die wichtigste Form des „Tuns“.

Dies deutet auch darauf hin, dass Menschen in ihrem Alltag AI eher als ein „Enzyklopädie + Berater“ betrachten, während es in der Arbeit eher wie ein „Produktivitäts - Outsourcing“ wirkt. Diese Aufteilung trifft genau auf den Kern der Produktgestaltung – AI - Anwendungen müssen gleichzeitig die Doppelrolle als „Entscheidungsunterstützung“ und „direkte Produktion“ erfüllen, anstatt entweder - oder.

Das dritte zu beachtende Detail ist die Veränderung des Nutzerprofils.

Die Studie zeigt, dass zwar in der Anfangsphase von ChatGPT die Nutzer hauptsächlich Männer waren (etwa 80 %), aber bis Mitte 2025 hat der Anteil der weiblichen Nutzer (52 %) die Männer erreicht und sogar leicht übertroffen, und es gibt deutliche Unterschiede in den Nutzungsbedürfnissen.

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Es ist nicht verwunderlich, dass junge Menschen eine stärkere Akzeptanz gegenüber AI zeigen, und Nutzer unter 26 Jahren tragen fast die Hälfte der Nachrichten bei. Was aber überraschend ist, ist, dass die Regionen mit dem schnellsten Wachstum der ChatGPT - Nutzer aus Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen stammen. Dies bedeutet auch, dass das Nutzerprofil von ChatGPT immer näher an die durchschnittliche Verteilung der Weltbevölkerung herankommt. Für AI - Produkte ist dies nicht nur eine Frage der Größe, sondern auch eine Herausforderung für die Funktions - und Interaktionsgestaltung.

Der vierte Highlight ist die Übereinstimmung mit Arbeitsaktivitäten: Als „Entscheidungshelfer“ fungieren.

Das Forschungsteam hat die Gesprächsinhalt auf die Arbeitsaktivitätsklassifizierung der US - Arbeitsministerium ONET abgebildet und festgestellt, dass die drei am häufigsten genutzten Kategorien für ChatGPT „Entscheidungsfindung und Problemlösung“, „Informationsaufzeichnung“ und „kreatives Denken“ sind. Dies durchbricht in gewissem Maße die Angst vor „Arbeitsplatzverlust durch AI“: Es ist eher wie ein „Entscheidungshelfer“ für das menschliche Gehirn, der Ihnen hilft, Probleme schneller und umfassender zu betrachten.

Der Ersatz von Menschen ist nicht der Hauptstrang, sondern die Stärkung der menschlichen Entscheidungsfindung und die Umsetzung von Kreativität ist die realistischere Geschichte.

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Schließlich gibt es noch einen leicht zu übersehenden Trend: Die Nutzerzufriedenheit.

Die Studie hat mit automatisierten Methoden „gute Interaktionen“ und „schlechte Interaktionen“ markiert, und es hat sich gezeigt, dass das Wachstum der „guten“ Interaktionen viel schneller ist als das der „schlechten“. Bis Mitte 2025 sind die positiven Interaktionen viermal so hoch wie die negativen. Dies zeigt, dass der Fortschritt des Modells nicht nur in Labor - Benchmarks sichtbar ist, sondern auch von den Nutzern in realen Gesprächen direkt wahrgenommen wird.

Diese Details zusammen zeichnen ein klares Bild: AI wird tatsächlich zum „Schreibhelfer“, „Lebensberater“ und „Entscheidungshelfer“ für globale Nutzer. Es ersetzt nicht den Menschen, sondern hilft ihm, seine bestehenden Inhalte, Ideen und Entscheidungen reibungsloser und sicherer umzusetzen. Dies ist möglicherweise der wahre Wert dieser Studie.

Hinter dem Nutzerbericht verbirgt sich die echte Prüfung für die AI - Produktgestaltung

Dieser Bericht über ChatGPT scheint auf den ersten Blick eine Beschreibung der Nutzergewohnheiten zu sein: Ein schnelleres Wachstum in Nicht - Arbeitsumgebungen, Schreiben ist die Kernnutzung im Beruf, und junge Menschen und neue Märkte werden immer stärker penetriert. Aber was wirklich wichtig ist, sind nicht die Zahlen selbst, sondern die wichtigere Frage dahinter – wie sollten Hersteller und Entwickler die Form von AI - Anwendungen neu überdenken?

Der Bericht zeigt klar, dass die meisten schreibbezogenen Aufgaben nicht von AI von Grund auf neu erstellt werden, sondern bestehende Texte bearbeitet und optimiert werden. Dies stimmt mit den Nutzungsgewohnheiten vieler Entwickler und Forscher überein: Sie hoffen nicht, dass AI die ultimative Antwort schreibt, sondern dass es ihnen hilft, die ineffizienten Schritte des Korrekturlesens, Verfeinerungs und Reparatur zu ersparen.

Eine Umfrage von der Entwickler - Frage - und - Antwort - Community Stack Overflow zeigt auch, dass die meisten Entwickler zwar AI nutzen, aber die häufigste Anwendung nicht die komplexe Systementwicklung ist, sondern die Generierung von Code - Fragmenten, die Fehlererklärung und die Dokumentation.

Für das Produkt bedeutet dies, dass das Eingabedesign besser auf die tatsächlichen Bedürfnisse abgestimmt sein muss. Anstatt in der Mitte der Oberfläche ein „leeres Eingabefeld“ anzuzeigen, sollten eher Funktionen wie Einfügen, Anmerkungen und Differenzvergleiche angeboten werden, damit AI wirklich ein „Verstärker“ wird, der die fragmentierten Bedürfnisse ausfüllt, anstatt professionelle Software vollständig zu ersetzen.

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Ein direktes Beispiel könnte Google's Nano Banana (Gemini 2.5 Flash - Bildmodell) sein. Viele Designer haben an Hersteller professioneller Designsoftware wie Adobe appelliert, und tatsächlich haben Adobe und Figma schnell angekündigt, Nano Banana in Software wie Photoshop einzubinden.

Natürlich haben verschiedene Bevölkerungsgruppen ganz unterschiedliche Erwartungen an AI: Neue Nutzer brauchen strukturierte Vorlagen, Tonwahl und schrittweise Anleitung. Erfahrene Nutzer hingegen brauchen schnelle Befehle, benutzerdefinierte Toolketten und sogar tief integrierte APIs. Kürzer gesagt, mit der Vielfalt der Nutzerprofile könnte es, wenn die Anwendung keine Ebenen der Erfahrung bietet, leicht zu einer Situation kommen, in der es entweder zu komplex oder zu oberflächlich ist.

Auf einer größeren Ebene ist die von vielen Unternehmen wiederholt betonte „Prozessintegration“ auch einer der Kerne der Massennutzung von AI. Der ChatGPT - Bericht zeigt auch, dass eine häufige Nutzung von AI nicht gleichbedeutend mit einem hohen Vertrauen ist. Die Voraussetzung, dass Nutzer sich auf AI verlassen wollen, ist, dass die Ergebnisse verifiziert, nachvollzogen und in das bestehende Compliance - System der Organisation integriert werden können. Dies erfordert, dass AI - Anwendungen von Anfang an Mechanismen wie die Kennzeichnung der Datenquelle, die Versionsvergleich und die Ergebnisprüfung berücksichtigen, anstatt nachträglich Patches anzubringen.

Wichtiger noch ist, nicht nur auf Show zu setzen. Heute sind AI - Anwendungen von der Phase der „Show“ in die Phase der „Verfeinerung“ eingetreten. Für Entwickler und Hersteller ist es jetzt nicht mehr wichtig, zu beweisen, wie komplexen Code oder Artikel das Modell schreiben kann, sondern wie man es in realen Szenarien schneller, sicherer und allgemeiner nutzbar macht. Der echte Wettlaufpunkt hat sich von dem Modell selbst auf die Erfahrung, das Vertrauen und die Allgemeinheit verlagert.

Abschluss

Ausgehend von der OpenAI - Studie können wir erstmals die tatsächliche Nutzung von ChatGPT sehen: Die Nutzung von AI zum Schreiben, zur Informationsbeschaffung und zur Entscheidungsfindung. Hinter diesen Dingen verbirgt sich nicht nur eine einfache Zahl, sondern auch eine wesentlichere Fragestellung – wie sollte ein AI - Produkt eigentlich aussehen?

Wie der Bericht zeigt, betrachten Nutzer AI zumindest derzeit eher als eine „Verstärkung“ als als einen „Ersatz“. Sie brauchen eine reibungslose Erfahrung, nicht eine showige Modellpräsentation. Wenn eine Anwendung nicht kontinuierlich an der Eingabe, der Interaktion, dem Vertrauen und der Allgemeinheit arbeitet, wird es schwer, in den Alltag der Nutzer zu integrieren. Für alle hat AI von einem technologischen Wettlauf zu einer Prüfung der Gestaltung und der Erfahrung geworden.

Was noch wichtiger zu bedenken ist, ist, dass wir, während Hundermillionen Menschen weltweit täglich mit AI sprechen, Zeugen einer neuen Art der „Mensch - Maschine - Interaktion“ werden, die allmählich zur Gewohnheit wird. Wie wird es alles verändern? Dies ist eine offene Frage für alle. Die Zukunft von AI wird möglicherweise nicht von der Technologie selbst bestimmt, sondern davon, wie Menschen es nutzen wollen.

Dieser Artikel stammt von „Lei Technology“ und wurde von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.