OpenAI 於 9 月 16 日公開了勞動市場研究系列 Work at the Frontier 的第二份報告[1]。這份報告分析 2026 年 4 月至 7 月之間超過 150 萬則與工作相關的 ChatGPT 訊息，用數據呈現一個現象：把 AI 用在本職以外工作的人，之後仍會反覆回到同一類工作。職稱沒有改變，但一個職務所涵蓋的工作範圍正在悄悄變寬。
第一份談跨職務使用，這一份談後續
7 月公開的第一份報告指出，在能夠辨識職務歸屬的工作訊息中，有 43.5% 涉及歷來屬於其他職務的任務[2]。設計師撰寫廣告文案、業務人員排查軟體問題，都屬於這種跨越職務界線的用法。
第二份報告接著追問：跨界使用只是一次性的嘗鮮，還是會沉澱成工作方式？OpenAI 連續 4 個月追蹤 ChatGPT Business 的使用資料，結論比較偏向後者[1]。
在本職以外，提示詞的寫法會改變
值得注意的是，同一個人面對不同類型的任務，向 AI 求助的方式並不相同。詢問本職以外的任務時，提示詞平均比詢問本職任務時更短；要求說明、索取操作指引、指定回覆格式或徵詢建議的比例也比較低[1]。
取而代之增加的，是補充範例與背景資訊的行為，以及請 AI 核對內容是否正確的行為。OpenAI 將此解讀為借用專業能力，而不是從頭學一個新領域：使用者帶著問題與相關素材，請 AI 套用屬於另一個領域的知識[1]。換句話說，原本要去問同事的問題，現在轉向了模型。
4 個月內翻倍的重複使用
反映固定程度的數據有兩組。第一組來自 4 月到 7 月持續可觀測的約 6,200 位使用者。先前用過的跨職務任務，在 4 月占可辨識職務的 AI 使用量的 13.1%，到 7 月上升至 25.9%[1]。
第二組是一個月後的追蹤。上個月在跨職務任務上使用過 AI 的人，次月回到同一項任務的比例為 23.6%；而條件相近、上個月未觀測到該項使用的人只有 8.4%[1]。在本職任務與一般任務上，也出現類似的落差。
哪些工作比較容易回頭
不同類型的任務，重複率差距相當明顯。次月回歸比例較高的是：與客戶討論商品或服務為 54%，撰寫廣告或促銷文案為 44%，製作行銷素材為 37%[1]。
相較之下，說明財務資訊的任務只有約 15%。跨職務任務整體的次月回歸率為 18.5%[1]。OpenAI 提到，這樣的差異可能不只反映 AI 是否合用，也反映了職場慣例、謹慎程度，以及一旦出錯所帶來的後果大小。碰到數字與金額就不太敢放手，這種感受並不難理解。
研究方法與隱私處理
分析對象是那些能透過 ChatGPT Business 初始設定所填寫的職務或部門資訊判定職業的使用者對話樣本。關閉訓練用途的資料，以及無法完成分類的訊息都被排除[1]。
OpenAI 明確表示，訊息經過彙總與匿名化處理後才用於分析，研究團隊不會閱讀個別使用者的訊息[1]。另外要留意的是，隨著每個月都有人嘗試新任務，能算作重複使用的任務數量本身也在增加。
制度變動之前，工作內容先動了
OpenAI 由此得出結論：在組織的 AI 策略中，工作如何拆分與推進，和能不能用上 AI 工具同樣重要[1]。有人嘗試本職以外的工作，發現 AI 好用，之後便反覆回到這項工作。這樣累積下去，即使職稱不變，職務所包含的工作組合也會變寬。
該公司另外公開了用來梳理就業影響的框架 AI Jobs Transition Framework，除了技術上的可替代性，也把人類參與的必要性與需求的增減納入職務分類[3]。這次的調查可以視為一項佐證：該框架所預設的變化，已經開始從實際的使用紀錄中顯現。
總結
OpenAI 的第二份報告以超過 150 萬則資料說明，跨職務的 AI 使用並非一時的實驗，而是正被納入日常的工作流程。跨職務任務的占比在 4 個月內從 13.1% 上升到 25.9%，在客戶溝通與促銷文案撰寫方面，接近一半的人次月仍會回到同一項任務。在徵才啟事被改寫之前，職務的實際內容已經悄悄變寬。這樣看來，比起如何發放 AI 工具，重新劃定要把哪些工作交出去的界線，或許才是更迫切的問題。
來源：https://openai.com/index/unlocking-new-ways-of-working/
來源：https://openai.com/index/how-ai-is-expanding-what-people-do-at-work/
