OpenAI veröffentlicht ChatGPT-Arbeitsdaten

OpenAI hat über die Initiative OpenAI Signals neue Daten veröffentlicht, die zeigen, wie Verbraucher ChatGPT für Arbeitsaufgaben nutzen. Das Datenset ordnet die Nutzung 165 übergreifenden Tätigkeitskategorien zu und deckt knapp 100 Länder ab. Die Angaben werden quartalsweise für den Zeitraum vom ersten Quartal 2025 bis zum dritten Quartal 2026 ausgewiesen. Forschende können damit untersuchen, wie sich arbeitsbezogene Nutzungsmuster zwischen Ländern unterscheiden, wie sie sich über die Zeit entwickeln und wie sie sich mit weiteren Wirtschaftsindikatoren verbinden lassen. Die Daten stützen sich auf das Rahmenwerk O*NET, das einzelne Berufsaufgaben in breitere Tätigkeitsfelder einordnet. Diese Struktur soll Vergleichbarkeit mit anderen Beschäftigungs- und Arbeitsmarktdaten erhöhen. Zu den erfassten Aktivitäten gehören unter anderem das Vorbereiten von Unterrichtsmaterialien, die Erstellung von Marketinginhalten, Programmierung und die Analyse von Unternehmensdaten. Der Datensatz zeigt, dass die arbeitsbezogene ChatGPT-Nutzung über die Zeit weniger stark auf wenige häufige Tätigkeitsfelder konzentriert war. Viele Länder spezialisierten sich auf unterschiedliche Aufgabenbereiche. Diese Unterschiede könnten auf nationale Arbeitsstrukturen oder ungleichen Zugang zu KI-Werkzeugen hindeuten. Ein Vergleich mit den in den USA ausgeübten Tätigkeiten zeigt jedoch erhebliche Abweichungen. Rund 43 Prozent der beschäftigungsgewichteten Aufgabenmischung der erfassten US-Berufe fallen in eine Kategorie außerhalb der separat ausgewiesenen Felder. Dazu gehören etwa das Bewegen von Materialien, das Führen von Fahrzeugen oder die Pflege von Gesundheits- und Krankenakten. Diese Aktivitäten waren in der ursprünglichen ChatGPT-Stichprobe nicht ausreichend vertreten. Die veröffentlichten Daten beruhen auf arbeitsbezogenen Nachrichten in Einzelplänen von ChatGPT. Nachrichten aus Unternehmensumgebungen und die Nutzung von Codex sind nicht enthalten. Um die Privatsphäre zu schützen, lesen Forschende keine individuellen Gespräche. Automatisierte Systeme klassifizieren die Nachrichten erst nach Entfernung identifizierender Informationen. Veröffentlicht werden aggregierte Kennzahlen; Ergebnisse für kleine Gruppen werden zurückgehalten und den Statistiken wird Rauschen hinzugefügt. Damit sollen Rückschlüsse auf einzelne Nutzer verhindert werden.