ChatGPT 与大一统时代
本文信息来源：tanayj
关于 ChatGPT 的应用场景与待完成的任务
朋友们好，
ChatGPT 上周发布了一篇非常有趣的 论文 ，深入探讨了过去一年中其超过 7 亿月活跃用户的使用情况。
目前约有 73% 的使用场景是非工作任务，23% 是工作任务。但或许最有趣的是下面的图表，它细分了人们在不同使用场景和不同“待完成的任务”中如何使用 ChatGPT。它清楚地显示了 ChatGPT 已经成为一个涵盖个人与工作任务、多种待完成任务的全能助手。
其中一些待完成的任务需要其他网站或工具来满足同样的需求，而另一些待完成的任务则是在 LLMs 进步之前没有很好的对应方式的。让我们进一步讨论。
ChatGPT 的捆绑包
“在商业中赚钱只有两种方式：你可以捆绑，或者你可以拆分。” — Jim Barksdale
如今，很明显 ChatGPT 基本上被用作一个集成所有功能的工具，将许多原本存在于不同产品中的任务捆绑并吸收在一起。
根据图表，ChatGPT 的一些主要使用场景包括：
- 实用指导 （28.3%），包括头脑风暴创意、获取生活、健身、自我护理等方面的操作建议，以及辅导或教学。这些在过去人们会依赖 YouTube、Reddit 等网站来获取前者的内容，而后者则依赖 YouTube、KhanAcademy 和 Chegg，但这些内容并不针对个人问题进行个性化或灵活调整。
- 写作与编辑 （28.1%），包括撰写帖子、电子邮件等的初稿，编辑和总结现有文本。这在过去可能依赖拼写检查、Grammarly 等工具完成，而其中一些功能（如从零开始撰写初稿）在以前几乎不可能或难以获取。
- 信息查询 （21.3%），这显然是一种搜索和信息检索的形式，过去人们会依赖 Google、特定垂直领域的博客和论坛来完成。
下面是一个图表版本，展示了 ChatGPT 在不同使用场景中，通过直接完成任务本身，可以“替代”的各种工具和产品。
捆绑在这里获胜的原因很简单。一个界面替代了一堆标签页/应用，减少了切换成本，让下一步操作瞬间完成。单一的记忆在不同任务间传递上下文，因此你写的草稿会影响你要求的摘要，而摘要又会影响你发送的邮件。覆盖范围也很重要。ChatGPT 在同一会话中对许多任务的表现都足够好，这正是现实工作和生活的运作方式，因此如果你不是某个使用场景的频繁用户，你根本不需要费心去寻找最好的产品。此外，速度也会提升，因为模型会直接执行下一步操作（给你答案），而不是把链接交给你。
解锁全新行为
但不仅仅是 ChatGPT 能够完成许多其他工具可以做的工作。它还能实现更大、更灵活的工作，这源于 LLMs 的工作方式。论文将使用场景分为“询问”、“执行”和“表达”。“询问”是获取信息或建议；“执行”是让模型生成可直接嵌入流程的输出；“表达”是分享观点或感受。
在样本中，大约 49% 的消息是“询问”，40% 是“执行”，11% 是“表达”。在工作相关的消息中，大约 56% 是“执行”，其中大多数是写作任务。到 2025 年 6 月底，这一比例为 51.6% “询问”、34.6% “执行”、13.8% “表达”。下图展示了这些类别的分布。
为什么这很重要？“执行”是在消费者规模上的全新能力。助手不仅能回答问题（这本身就比过去手动获取答案更好），它还能生成成果物，并在多轮对话中串联带有上下文的步骤。你可以先要求一个计划，再要求电子表格版本，然后再要求一个适合经理阅读的摘要，全部在同一个线程中完成。你可以描述约束条件，并获得一个符合你情况的完整草稿，而不是一页通用的链接列表。
这正是让旧的任务（如辅导、烹饪或数据处理）突破上限的原因，同时也创造了大多数人以前没有的新习惯。
接下来会发生什么
捆绑通过减少步骤和降低摩擦来创造需求。然后，专家会吸引那些一直在做同一件事、需要深度、速度和紧密集成的高级用户。这时，解捆就会出现。你已经可以看到它的迹象。
对于经常编程的人来说，像 Cursor 和 Windsurf 这样利用 ChatGPT（即模型）底层能力的专业产品会更好。对于经常创作图像的人来说，使用 Midjourney 或 Krea 可能更好。对于为工作写作的人来说，拥有你相关知识库上下文的 Notion 可能更好。
如果你的工作中某一项任务占据了很大比重，那么一个专注的工具往往会胜过像 ChatGPT 这样的通用助手。关于接下来将出现的这种“拆分”趋势，以及我们可能会在何处看到它，我将在下周进行探讨。
