Проект AI Observatory выяснил, что использование искусственного интеллекта существенно различается у разных моделей и меняется со временем. Его исследование демонстрирует гораздо больше чувствительных поведенческих паттернов, чем фиксируется в отчетах крупных ИИ-компаний, которые, по словам авторов, фокусируются скорее на работе, чем на личном использовании.

Экономический индекс Anthropic (Anthropic Economic Index) является одним из самых известных и цитируемых источников данных об использовании ИИ, однако у него есть «слепые зоны». Как следует из названия, он сосредоточен на рабочих и связанных с производительностью аспектах использования Claude AI, отфильтровывая разговоры, не имеющие отношения к этим сценариям.

Когда команда AI Observatory применила методы Anthropic к своему набору данных, они обнаружили, что почти половина разговоров — а именно 48% — была бы отфильтрована. Отфильтрованные разговоры, не связанные с работой, с большей вероятностью включали темы здоровья и отношений (44,2% против 31,2% в анализе Anthropic), темы для взрослых или противоправные темы (7,9% против 2,1%), домогательства и разжигание ненависти (27,5% против 5,66%), а также контент сексуального характера (16,7% против 2,4%).

В отчете OpenAI за 2025 год об использовании ChatGPT аналогичным образом было обнаружено, что лишь 30% потребительского использования связано с работой. Компания Anthropic выпускала отдельные публикации в блоге о том, как люди используют Claude для поддержки или общения и даже для генерации материалов о сексуальном насилии над детьми (CSAM).

Тем не менее, «наличие аналитики с высоты птичьего полета от [AI Observatory], а не разделение на отдельные отчеты, помогает» исследователям более последовательно понимать различные варианты использования, говорит Дэвид Виддер, доцент Школы информации Техасского университета в Остине. Он исследует взаимодействие людей с системами ИИ и не связан с AI Observatory.

Наборы данных, которые изучила AI Observatory, включают беседы, происходившие в период с 2023 по 2025 год, и выявили различия как в том, как люди используют ИИ, так и в том, как реагируют различные ИИ-платформы. Разговоры в WildChat — одном из крупнейших и наиболее подробных наборов данных, вошедших в исследование AI Observatory, — со временем становились длиннее и сложнее, о чем свидетельствует увеличение количества токенов запросов, токенов ответов и реплик в диалоге.

Со временем также стало значительно больше светских бесед. Это говорит о том, что использование ИИ для общения росло, в то время как самораскрытие ИИ-ассистентов (то есть того, что они являются чат-ботами) снижалось.

Кроме того, сократилось количество обменов репликами, которые исследователи классифицировали как чувствительное использование — то есть содержащие потенциально вредоносный или ограниченный контент, включая сексуальные домогательства и язык вражды. Это может указывать на то, что платформы в целом внедряли более эффективные механизмы защиты.

AI Observatory также обнаружила, что использование ИИ выглядит совершенно по-разному в зависимости от модели. В зависимости от инструмента пользователи различались по темам, стилям взаимодействия, структуре бесед, а также по вероятности и типу случаев чувствительного использования.

Например, исследователи выяснили, что люди чаще используют Grok и Gemini для поиска информации. Grok, в частности, был особенно популярен для получения новостей и политической информации, но именно в нем также концентрировалась дезинформация.

Это согласуется с другими исследованиями, которые также показали, как легко дезинформация распространяется в Grok. Компания xAI не ответила на запрос о комментариях.

Между тем, люди чаще обращались к Anthropic за написанием кода, к Gemini — для социального взаимодействия и ролевых игр, а к ChatGPT — за помощью с домашними заданиями. Различия наблюдались даже между разными версиями одной и той же модели.

Исследователи обнаружили, что у людей были более короткие разговоры с ChatGPT, когда он работал на базе GPT-3.5, и более длинные и итеративные с GPT-4o, что вполне логично, учитывая, что эта версия стала известна тем, что приводит к эмоциональной зависимости.

Однако отчеты компаний, как правило, не отражают эти нюансы между собственными моделями или даже внутри них. «Ни один отчет отдельно взятой компании не рассказывает всю историю», — говорит Шейн Лонгпре, недавний выпускник докторантуры Медиа-лаборатории MIT, который руководил исследованием вместе с Реуэлем.

Чтобы создать AI Observatory, Реуэль и исследователи из MIT, Стэнфорда, Инициативы по происхождению данных (Data Provenance Initiative) и других учреждений объединили 24 521 разговор, насчитывающий 85 633 реплики (то есть запросы пользователей и соответствующие ответы ИИ) из семи реальных наборов данных, собранных в ходе предыдущих исследований.

Эти беседы поступили от 5000 пользователей, взаимодействовавших с 52 различными моделями, включая ChatGPT, Gemini, Claude и Grok, в период с 2023 по 2025 год. Но эти беседы — капля в море по сравнению с данными, к которым имеют доступ сами крупные лаборатории.

Последний экономический индекс Anthropic AI, например, основан на анализе 1 миллиона разговоров с Claude; в отчете OpenAI об использовании ChatGPT проанализировано 1,5 миллиона разговоров. Представитель Anthropic заявил, что их опубликованные исследования отражают конкретные вопросы и интересы их исследовательских групп, а также важность поддержки независимых внешних исследований. OpenAI не ответила на запросы о комментариях.

Кроме того, тот факт, что набор данных AI Observatory формируется из добровольно предоставленных источников, означает, что в нем, вероятно, занижены показатели чувствительного использования, которым люди могут быть менее склонны делиться. Таким образом, исследователи предостерегают, что их выводы не отражают все аспекты использования ИИ.

Тем не менее, работа Observatory расширяет возможности доступа для исследовательского сообщества. ИИ-компании обычно не делятся своими данными чатов для анализа, а это означает, что их отчеты склонны фокусироваться на выводах, которые представляют их компании в наилучшем свете, говорят независимые исследователи, такие как Реуэль и Виддер.

«Когда мы хотим спросить, например: используется ли универсальная система ИИ от Anthropic в основном во благо или в основном во вред... у нас нет способа ответить на этот вопрос, потому что эта информация является конфиденциальной», — поясняет Виддер, доцент Школы информации Техасского университета в Остине.

Данные AI Observatory будут доступны исследователям для анализа, и команда надеется со временем расширить свои наборы данных. В идеале, говорит Реуэль, ИИ-компании делились бы своими данными с независимыми исследователями — разумеется, способами, защищающими конфиденциальность пользователей.

Но в текущей ситуации любой, кто принимает решения на основе данных об использовании ИИ, рискует «действовать вслепую и принимать эти действительно судьбоносные решения, не зная, что на самом деле происходит за пределами этих корпоративных нарративов», говорит Реуэль.