ChatGPT 将生成式 AI 带入主流已有一年多时间。在此期间，我们对大型语言模型（LLM）的当前效用和未来影响感到兴奋不已。这些工具每周已有数亿用户，分析师预计它们将为经济贡献数万亿美元，而且现在 OpenAI 的可靠竞争对手越来越多。

然而，人们也有很多担忧。企业恐怖故事、政策限制和幻觉让人们对部署 GenAI 犹豫不决，这是可以理解的，而普遍的技术恐惧症意味着全球大多数人仍未尝试过它。即使在全球十亿知识工作者中，也只有 10% 的人定期使用 ChatGPT（占有60% 的市场份额）。在使用过 ChatGPT 的人中，许多人抱怨它根本没用：“当我想到 ChatGPT 时，我脑海中没有出现任何用例，每个人都为它疯狂，”一位用户哀叹道。其他人则认为这项技术存在错误：“它在很多事情上都完全错误，让我对它的所有答案都产生了怀疑，”另一位用户说。

通过与世界各地的商界领袖和首席学习官进行数十次对话，我强烈地感觉到，目前缺少的是令人信服的、真实世界和现实生活中的用例。人们真的在使用这些工具吗？他们是否找到了让生成式人工智能帮助他们减轻工作量、提高生产力、以新方式思考问题的方法？网络上充斥着诸如“文本摘要”或“生成营销文案”或“代码审查”等表面例子。但这些经过净化的通用短语读起来就像功能列表中的项目，对初学者几乎没有吸引力。魔鬼——和乐趣——就在细节中。

为了了解更多细节，我的公司 Filtered Technologies 在网络上搜索了该技术在实际应用中的具体示例。我们之前也做过类似的事情，比如Excel 技巧和生产力技巧。我们搜索了个人从法学硕士（LLM）中获益的具体用例，无论是在商业领域还是生活中。结果发现，真正的宝藏深藏在热门在线论坛（Quora、Reddit 等）中。Reddit 是本研究以及法学硕士本身的丰富素材来源；目前，该公司10%的收入来自在其即将进行的 IPO之前向法学硕士出售用户生成的内容作为培训数据。

我和我的团队筛选了数万篇帖子，以撰写报告。数量很重要。匿名在线互动中充斥着大量垃圾内容：无聊、重复、嘲讽、辱骂等等。但也有很多未经雕琢的宝石。通过寻找这些真实、丰富且常常令人捧腹大笑的示例，我们挖掘出了用例类别，最终数量超过 100 个。对于每个类别，我们都记录了找到的故事数量，这成为对列表进行排序的主要因素（以及一些专家评估）。我们在下面列出了一些真实、积极、富有启发性的示例，以方便您满足好奇心。

我们的发现

生成式人工智能有很多用例，涵盖了家庭和工作生活的众多领域。这项技术的用途与我们在生活中遇到的问题一样广泛。我们将确定的 100 个类别分为六个顶级主题，这让人一眼就能看出生成式人工智能的用途：

• 技术援助和故障排除（23%)
• 内容创作与编辑（21%)
• 个人及专业支持（17%)
• 学习与教育（16%)
• 创造力与娱乐（13%）
• 研究、分析与决策（10%)

这些主题直接展示了该技术的广泛用途。它可用于工作和休闲。它既可用于创造性工作，也可用于技术工作。它可用于帮助我们思考、学习、做事、解决问题、创造和享受。

我们发现了适用于个人和组织的例子。

当然，这份清单是根据普通人的报告汇编而成的，他们使用生成式人工智能做得更好、更快或更开心。个人可以查看清单，看看哪些东西吸引了他们的注意力（或者注意到他们发现了下面列出的用途之外的用途）。考虑到清单的大小，您很可能会发现一些可以用于您自己的工作或家庭生活的用途。

企业也可以使用它。如果你是早期采用者之一（很可能是根深蒂固的供应商 Microsoft 和 Copilot 的合作伙伴），你会希望鼓励员工参与。如果你的组织目前采取更为谨慎的方法，请注意，你的许多员工无论如何都在使用它。承认并利用这种潜在的好奇心 — — 以符合组织 IT 政策的方式 — — 一定比简单地禁止这种做法更好。正如人工智能领导力研究所首席人工智能官 Noelle Russell 指出的那样，“在我们应用生成式人工智能的第二年，企业开始提出关于安全性、准确性、公平性和性能等此前被热情所掩盖的更难的问题。用例推动了理解、审查和成熟度，以实现企业规模。”如果你能在赢得人心方面发挥作用，也许这份清单会帮助你说服利益相关者和当权者。

用户正在做什么

以下是这 100 句中的一些例子，每句都有一句名言。完整列表位于本文底部。

• 产生想法（#1）。 “我喜欢用它进行头脑风暴，因为它就像完美的队友。它可以跟上我的步伐，不会陷入死胡同的想法中，它可以总结我们的想法，这样以后更容易展示或参考。”
• 特定搜索（#3）。 “我祖母曾经给我吃过一种特别的饼干，我真的很喜欢它的味道和质地，我一直在杂货店里寻找却无果而终，直到一天晚上……我决定向 ChatGPT 寻求帮助可能会有所帮助……这就是 SnackWell 的。”
• 编辑文本（#4）。 “我用它来检查自己对专栏文章、演讲和其他政治内容的偏见。如果某件事让我有强烈的感觉，我会把它复制到 ChatGPT 中，并让它告诉我这篇文章中的逻辑谬误和可能的错误信息。这是一次巨大的直觉检查！！”
• 起草电子邮件（#11）。 “我从事投资者关系工作，使用 ChatGPT 帮助我起草电子邮件所节省的时间几乎是无法量化的。”
• 简单的解释器（#12）。 “它在向非工程师解释概念方面也比我们工程师好得多。默认情况下，它的写作水平是五年级的，这对于我们在工作中接触的很多人来说是完美的。”
• Excel 公式（#14）。 “我必须编写大量 .vb 和 Excel 公式来协调来自技术水平较低的人员的数据。ChatGPT 可帮助将 45 分钟的任务缩短到大约三到五分钟。”
• 提出投诉（#23）。 “洗车店损坏了我妻子的 SUV，他们拒绝赔偿，所以 GPT 为我起草了一封索赔信，我将他们告上了小额索赔法庭。”
• 生成评估（#26）。 “我知道有些经理用它来帮助完善员工的绩效评估报告。”
• 编辑法律文档（#44）。 “我给它提供了一份冗长、过于复杂的 SaaS 合同服务水平协议，并要求它重写它，使其更简单、更容易理解。它保留了重要的 SLA 条款，但将语言精简了 70%。”
• 采样数据（#85）。 “它非常适合生成演示数据。[如果你]需要一堆假的公司名称、客户名称或产品代码，ChatGPT 很擅长获取这类东西。”

最常见的用例是创意生成，这很能说明问题。我们自然而然地认为内容（文本、图像、合成数据）是生成 AI 的预期输出——它实际上已经内置在定义中。但在现实世界中，人们似乎已经对技术正在生成的内容有了更广泛的概念，其中包括创意。这不仅仅是语义。由于创意不是最终输出，因此在这个用例中，生成 AI 支持现有的部分自动化、部分手动流程，而不是用全面自动化取代它们。对于列表中的 15 个学习和教育用例中的每一个来说，情况也是如此。这种人机协作对大多数心存疑虑的人来说感觉不那么危险。事实上，对于列表中的几乎每一个用例，都有一个人在某个环节检查、批准和利用 AI 生成的结果。

我们的分析还显示，现在越来越多的人可以享受到昂贵的专业服务——列表中的 13 项与法律、编码或医学有关。无需聘请律师或支付费用，即可理解、编辑和从头起草法律文件。代码可以在几秒钟内编写、审查和生成。人们也在利用生成式人工智能绕过医学专家。专家费用昂贵，许多人无法联系到他们，而且通常无法全天候随时待命。而且网络无法提供个性化的建议和支持。因此，人们开始将生成式人工智能视为两者兼具的最佳选择：廉价、可访问、始终在线、即时和个性化。（当然，我们在这里也需要谨慎。这些模型虽然先进，但并不总是完全掌握细微的、特定于上下文的知识和道德考虑，因此有时会提供过于简单或不正确的建议和输出。）

这份榜单中工作和休闲的例子大致均衡。事实上，对于许多用例，我们都能找到两者的例子，例如语言翻译（#18）、起草正式信函（#31）和事实核查（#52）。微软 AI at Work 公司副总裁 Jared Spataro 也认为，在早期阶段，非工作方面的例子很重要。“我们从客户身上学到的一件事就是，提供清晰实用的指导，告诉他们如何开始使用 AI 非常重要，”他说。这项研究在很大程度上帮助人们了解如何将 AI 融入日常生活，从而享受 AI 带来的诸多好处。

用例列表将会不断发展。技术在发展，人们应用它的创造力也在发展。事实上，本文的主要观点之一是鼓励合理、安全、切实有用的生成式人工智能实验。但我也认为，列表中的很多内容都是常青的，因为它们支持永恒的追求：学习、交流、思考。

现实生活中的人们确实从生成式人工智能中获益良多。这些例子可以帮助我们更好地理解人工智能在人们的个人和职业生活中真正创造的价值。任何流行的新技术都会有许多粉丝和批评者，就像本文开头的两位怀疑论者一样。但谁会笑到最后呢？人工智能失败的欢呼声令人无法抗拒，目前社交媒体上仍会流传。但是，尽管这种幸灾乐祸的吸引力会逐渐消退，但人工智能帮助人类生活的真实故事将会留存和传播。正如一位爱好者所说：“那些觉得它没用的人只是还没有真正理解如何使用它。”另一位则说得更尖锐：“有效使用它的 5% 左右的人将超越其他人。”