Gå direkt till huvudinnehåll
OpenAI

Ladda ner data och metodik

I det här avsnittet kan du ladda ner data och förstå metodiken bakom det vi har publicerat.

Du är välkommen att använda Signals-data i din egen forskning.

Alla Signals-data är licensierade för användning enligt
Creative Commons CC BY 4.0-licensen(öppnas i ett nytt fönster) som tillåter användning, delning och anpassning av data men kräver erkännande eller källhänvisning. Om du laddar ner och använder dessa data ber vi dig att hänvisa till vårt arbete med följande rekommenderade referens: Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Drew Johnston, Alex Martin Richmond, Christopher Ong, Carl Yan Shan och Kevin Wadman, "OpenAI Signals v2.0", https://cdn.openai.com/signals/data-dictionary.pdf(öppnas i ett nytt fönster).

Metod

Detaljer om vår metodik finns i den bifogade datakatalogen(öppnas i ett nytt fönster).

Rapportdata och metodologi

Håll dig uppdaterad

Anmäl dig nedan om du är intresserad av att lära dig mer om OpenAI:s ekonomiska forskningsarbete och framtida uppdateringar av denna datamängd.

Abstrakt blå gradientbakgrund med mjuka gröna och lila nyanser som smälter samman från hörnen och skapar en jämn, strålande ljuseffekt.

Upptäck mer

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > Data lab > Media > Asset

Individuella Signals-data

Bläddra bland data för att se globala individuella ChatGPT-användningsmönster, geografisk spridning samt användning i och utanför arbete.

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > Signals homepage > Media > Asset

OpenAI Signals

En knutpunkt för data, forskning, analys och berättelser från OpenAI Economic Research Team.

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > Research and analysis > Media > Asset

Forskning och analys

Forskning och analys om hur AI införs och dess påverkan på ekonomin och samhället.

Signals > Layout > Group > Footer > Cards > B2B Signals > Media > Asset

Signals B2B data

Learn how AI is accelerating enterprise advantage through deeper integration, agentic workflows, and scaled adoption.