ChatGPT是由OpenAI开发的一款自然语言生成的聊天机器人模型，能够根据用户输入的文本内容，自动生成新的文本内容，它的名称来源于它所使用的技术——GPT-3架构，即生成式语言模型的第3代。

　　很多人惊呼ChatGPT智商高，就是因为在和ChatGPT聊天的过程中，发现它给的回馈远超预期。

　　ChatGPT的技术基于专有的“自注意力机制”，这种机制能够让模型更好地理解语境，并在生成文本时考虑到先前的对话内容。例如，如果在一段对话中提到了某个人或物体，ChatGPT就能够理解并在之后的对话中提及这个人或物体。

　　除了自然语言理解和生成能力外，ChatGPT还具有许多优势。首先，它能够快速产生高品质的文本，并且不需要任何额外训练就能在多种不同领域中使用。此外，ChatGPT还可以进行多类对话任务，包括情感分析、关系推断和情境建模。

　　总之，ChatGPT是一种强大且高效的自然语言生成模型，可以帮助我们完成各种自然语言的理解和生成任务，因此与这些任务相关的行业与人员会受到主要影响。例如，它可能会对一些人工智能研究人员、语言学家和自然语言处理工程师产生影响。

　　而当人们在搜索引擎中检索同样的问题后，会惊讶地发现，ChatGPT的回答完全正确。简单来说，ChatGPT是由OpenAI公司开发的GPT-3.5语言生成软件的变体，旨在像人类一样与他人进行对话，它可以回答连续性问题、质疑不正确的前提、拒绝不适当的询问甚至承认错误。

　　除了与人对话，并像百科全书一样回答问题之外，OpenAI还表示，ChatGPT可以帮助人们撰写邮件、论文、代码甚至创意故事，其结果也出乎人们的意料。

　　托比亚斯·茨温曼是一家帮助客户使用人工智能的德国咨询公司的合伙人，同时，茨温曼还教授人工智能相关的在线课程。

　　茨温曼表示，最近，他一直使用ChatGPT生成讲义，他要求ChatGPT解释一种称为DBSCAN的机器学习技术的机制与工作原理，因为他“懒得把它全部写下来”。

　　茨温曼说：“我前往ChatGPT的主页，让它告诉我DBSCAN算法工作的详细步骤，然后它就一步步告诉了我。”

　　经过一些润色和编辑，茨温曼表示讲稿的质量很高。“这花了我大约30分钟的时间，而在那之前我会花一整天的时间准备讲稿，可以说这项技术对我助益巨大。”

　　除茨温曼外，更有人尝试借助ChatGPT直接生成可使用的代码，并试图为人类程序员是否会被ChatGPT取代这一问题找到答案。

　　程序员弗兰克·安德鲁德表示，第一次使用ChatGPT的体验让他大吃一惊。

　　他说：“虽然我怀疑ChatGPT能取代软件工程师或开发人员，但毫无疑问的是，这个工具将是许多程序员日常任务的终结，也是该领域中许多新尝试的开始。”

　　在测试中，弗兰克对ChatGPT输入了以下指令：“使用html和CSS（两者均为前端编程语言）为电子商务网站编写代码，网站包括导航栏、正文与带价格的产品。”而ChatGPT也毫不示弱，瞬间给出了正确的答案。

　　弗兰克表示，ChatGPT阅读的文档比任何人一生中看到的都多，因此它可以在短时间内毫不费力地编写脚本，并对所实现的各功能提供分步说明。

　　但他也认为，虽然ChatGPT是一名优秀的初级编码程序员，却绝不是一名优秀的软件工程师或开发人员。虽然ChatGPT可以生成正确的代码，但是它没有能力站在工程的角度上，根据业务需求来设计软件，对于训练数据未能涵盖的错误也束手无策。

　　更重要的是，要想获得所需的输出，ChatGPT必须先接收正确的指令，而这只能由人类给出。最后，代码结果也需要人类进行解释，并检查、识别和纠正其中的错误。

　　因此，ChatGPT无法取代包括编程但又不限于编程的工作。相反，它可以为那些使用代码的人打开各种各样的机会。

　　弗兰克表示，ChatGPT并不完美，它不会总是给出预期的结果，但当它清楚了解我们想要什么时，它就是“一头野兽”。如同脚本帮助我们将繁琐的流程自动化，模板帮助我们避免重复编写代码，只需要给ChatGPT输入正确的指令，它就可以帮助开发人员更高效地推进工作。