大家怎麼用 AI？先看調查問了誰
不同調查問的人和問題不同，百分比也不能直接比；一起看懂美國與台灣的幾份報告。
先看懂，再往下讀
遇到的問題
看到「大家都在用 AI」，卻不知道是在做什麼。
這是什麼
調查把使用情況整理成數字，但每份問的對象不同。
可以怎麼用
先看受訪者與題目，再判斷數字跟你有沒有關係。
這篇會聊到
AI 使用調查常出現不同的比例，原因可能是問的人不同、問題也不同。看數字前，先確認它問的是全部民眾、已經使用 AI 的人，還是某個職業。
這篇整理幾份美國與台灣調查，說明哪些數字可以參考、哪些不能直接比較。
我看了哪幾份報告
我只挑有公開方法說明、在本文原始日期 2026 年 9 月 10 日前已發表的報告。台灣的兩份是 2025 年發表，那是我找得到最新的台灣民眾調查。
- Anthropic Economic Index：1 月、3 月、6 月三版，以 6 月 26 日的 Cadences 為主。抽樣 Claude 的對話並用分類器標註，6 月版另外連結約 9,700 位使用者的問卷。只代表 Claude 使用者。
- Pew Research Center《Americans and AI 2026》：2026 年 6 月 17 日發表，2026 年 2 月 17 至 23 日訪問 5,119 位美國成年人，誤差正負 1.6 個百分點。
- Microsoft AI Economy Institute《Global AI Diffusion Q1 2026》：2026 年 5 月發表，用微軟匿名遙測資料估算 15 到 64 歲人口的使用比例，不是問卷。
- TWNIC《2025 年台灣網路報告》：2025 年 12 月 17 日發表，2025 年 7 月 28 日至 9 月 1 日電話訪問 2,142 位 18 歲以上民眾，誤差約正負 2.99 個百分點。
- 資策會 MIC 生成式 AI 消費者調查：2025 年 6 月 18 日發表，2024 年第四季網路問卷，有效樣本 1,068 份，誤差正負 3.0%。
大家最常用 AI 做什麼
Pew 問的是「你有沒有用聊天機器人做這些事」，數字如下。
| 用途 | 全部美國成年人 | 聊天機器人使用者之中 |
|---|---|---|
| 查資料、問問題 | 42% | 86% |
| 工作任務（只問就業者） | 38% | 63% |
| 娛樂 | 25% | 51% |
| 做或改圖片、影片 | 24% | 48% |
| 醫療建議 | 20% | 42% |
轉載時最容易搞混分母。Pew 的 42% 以全部成年人為分母，而只有 49% 的成年人會用聊天機器人，所以換成使用者為分母，查資料就是 86%。
圖：同樣是查資料，86% 的對象是聊天機器人使用者，42% 的對象是全部成人；先看百分比從誰算出來。資料：Pew Research Center；樣本 5,119 位成人。
Anthropic 6 月版看的是對話最後產出什麼：93% 的 Claude 對話有可辨識的成品，最常見是解釋 17%、文件與報告 15%、建議與指引 11%。MIC 問台灣使用者生成哪類內容：文字 78%、圖片 51%、影片 27%、程式碼 25%。三份題目不同，不能排成同一張榜，但都指向文字和資訊整理。
工作與個人的比例，各家口徑也不同。Anthropic 1 月版（2025 年 11 月樣本）的 Claude.ai 對話是工作 46%、個人 35%、課業 19%。3 月版（2026 年 2 月樣本）個人升到 42%、課業降到 12%，報告認為課業下降有一部分是學期假期造成。6 月版看到個人對話平日約 35%，週末升到將近 50%。Pew 只問美國就業者，有 38% 說會用聊天機器人做工作任務。
工作上用得最兇的是誰
依 Anthropic 的職業分類，電腦與數學類（主要是寫程式）佔 Claude.ai 對話約 34%（2025 年 11 月）到 35%（2026 年 2 月）。單一最常見的任務是修程式錯誤，約佔 6%（1 月版）。教育類是第二大，15%。管理類從 3% 升到 5%（3 月版）。藝術、設計、娛樂與媒體類在 2025 年 8 月到 11 月上升，來自文字編修和小說寫作，報告沒給百分比。
這是 Claude 使用者的樣子，工程師偏多。6 月版問卷的受訪者約 30% 是電腦與數學職業，美國整體就業人口只有 4%，女性只佔 12%，報告自己說不能代表一般人口。
Pew 看的是一般人：50 歲以下有 57% 用過 ChatGPT，50 歲以上是 28%。經驗也有差別，Anthropic 3 月版把註冊滿六個月的使用者和較新的使用者比，前者工作用途多 7 個百分點，加上控制變項後，對話成功率高 3 到 5 個百分點。報告也提醒，這可能只是早期採用者本來就比較懂。
台灣的狀況
我找不到 2026 年發表、針對台灣一般民眾的 AI 使用問卷。能拼出來的只有這些：
- 微軟（2026 年第一季）：15 到 64 歲人口的使用比例 31.8%，排全球第 20，2025 下半年是 28.4%、第 23 名，2025 上半年是 26.4%。同期全球平均 17.8%，美國 31.3%，南韓 37.1%，新加坡 63.4%。這是遙測估算。
- TWNIC（2025 年夏天）：43.19% 的 18 歲以上民眾過去三個月用過生成式 AI，在上網者之中是 48.67%。18 至 29 歲 79.33%，30 至 39 歲 70.72%，60 至 69 歲只有 14.26%。
- MIC（2024 年底）：46% 的網友曾用過，使用者之中 9% 每天用、28% 每週用。
- 付費：TWNIC 說付費訂閱的比例是 8.54%（只問市話樣本 1,070 人），18 至 29 歲 30.57%，男性 11.82%、女性 5.42%。媒體常寫成「願意付費」，但報告定義的是已經在付費訂閱。MIC 則是 17% 的使用者自費，22% 由公司付費，13% 由機構付費，這題可複選，68% 沒付費。
三個使用率（31.8%、43.19%、46%）不能互相比較，分母、年齡範圍和「用過」的定義都不同。台灣人用 AI 做什麼的 2026 年資料，我找不到，待確認。
圖：保留三份調查的年份和對象，不能把它們當成同一份排名或直接計算成長率。資料：微軟、TWNIC、Cheers；定義見正文。
對創作者和小團隊的三個啟示
第一，文字是最大的共同起點。Anthropic 6 月版裡，行銷內容有 80%、部落格或文章有 81% 屬於工作用途；創意寫作則超過 80% 是個人用途，其中工作的那 13% 多半是短影片腳本、劇本和演講稿。寫稿、改稿、腳本和資料整理，就是多數人的起步區。
第二，預期的好處是更快、做更多，不是更便宜。Anthropic 問卷中，回報速度變快的有 86%、做的範圍變大的有 82%、品質變好的有 69%，但回報省下原本得花錢買的服務的只有 27%。小團隊別預設 AI 會讓預算變少，比較實際的是同樣人手多做一些。
第三，經驗會累積，工具可以慢慢換。前面提到註冊滿半年的人成功率較高。TWNIC 顯示 2025 年夏天仍有 56.81% 的台灣民眾過去三個月沒用過，付費的更少。早點把自己的做法磨順，比搶最新模型重要。
把調查拿回自己的工作對照
- 列出你上週最花時間的三件文字或資料工作，例如腳本初稿、標題發想、字幕整理、合作信件回覆。
- 挑一件，用免費版做兩週，每次記下花了多久、你改了多少。
- 把有效的指令存成範本，放在共用文件。小團隊讓一個人先試，再教其他人。
- 事實、數字和引用一律自己核對，AI 的輸出當草稿，不當定稿。
- 兩週後再決定要不要付費，免費版的限制真的卡住你，才值得升級。
報告用來對照，工時要自己記
看報告時，先問「這個數字的分母是誰」，再問它和自己的工作有沒有關係。Claude 對話的分類，不能直接當成台灣團隊的工作比例。
想知道 AI 有沒有幫上忙，還是要回到自己的紀錄：原本花多久、初稿花多久、修改又花多久。調查可以提供方向，沒辦法替你回答這些問題。
來源
- Anthropic Economic Index report: Cadences (2026-06-26)
- Anthropic Economic Index report: Learning curves (2026-03-24)
- Anthropic Economic Index report: economic primitives (2026-01-15)
- Pew Research Center: Americans and AI 2026 (2026-06-17)
- Microsoft AI Economy Institute: Global AI Diffusion Q1 2026 (2026-05)
- TWNIC：2025 年台灣網路報告 (2025-12-17)
- 資策會 MIC：生成式 AI 消費者調查 (2025-06-18)
