CHATGPT能不能取代人类

0人浏览 2025-05-10 07:16
chatGPT
chatGPT在线试用

新一代对话式人工智能,历史上增长最快的消费者应用程序

6个回答

  • 最佳回答
    凤丹克荔
    凤丹克荔

    CHATGPT作为一个语言生成模型,具备了高度的语言处理和生成能力,能够生成连贯、有逻辑的语言文本,与人类进行对话。将CHATGPT完全取代人类是不太可能的,原因如下:

    1. 缺乏真实的情感和情绪体验:CHATGPT虽然可以生成有逻辑的回答,但是它并没有真实的情感、情绪和生活经历。它无法像人类一样感受到喜怒哀乐等情感,也无法理解并产生与人类共鸣的情感反应。

    2. 缺乏社交意识和人际交往能力:CHATGPT是基于大量训练数据来生成回答的,它缺乏人类拥有的与他人进行有效沟通和交流的社交意识和人际交往能力。在真实的社交场景中,人类不仅仅通过语言交流,还通过面部表情、身体语言、语调等多种方式进行交流,这些细微的交流方式对于CHATGPT来说是无法模拟的。

    3. 模型的局限性:CHATGPT的回答仅仅是基于它在训练数据中学到的知识和模式,它无法理解抽象的概念和进行深入的推理能力。当遇到超出训练数据范围或复杂的问题时,CHATGPT可能会给出错误或不完整的答案。

    4. 缺乏主观意识和道德判断:CHATGPT缺乏人类拥有的主观意识和道德判断能力。它不能像人类一样对伦理、道德、公正等问题进行权衡,仅仅是根据训练数据中的模式和概率来生成回答。

    CHATGPT虽然具备了强大的语言生成能力,但由于缺乏真实的情感、社交意识、主观意识和道德判断等人类特有的能力,难以完全取代人类。CHATGPT在一些特定领域,如客服、辅助创作和教育辅助等方面,可以提供帮助和支持人类的工作。

  • 茅刚霞芸
    茅刚霞芸

    我们可以试着讨论一下 ChatGPT 哪些能力能够为互联网行业带来改变。

    一、知识库

    ChatGPT 拥有强大的信息总结归纳能力,通过在训练过程中输入相关知识库中的信息,在使用时,当用户输入“触发词”相关的问题时,ChatGPT 可以根据训练的知识库信息提供相应的回答。

    ChatGPT 可以当作是一个学习基础知识的工具,当你在 ChatGPT 中输入“比特币”、“互联网”、“区块链”这些关键词的时候,它输出的答案不管是从相关性还是准确性上看质量还是很高的。

    二、代码能力

    ChatGPT 最让人惊喜的创新之处莫过于其代码理解和生成的能力了,例如你告诉它你想要实现什么样的功能,只要你描述得足够详细它就能准确理解并生成代码。比如可以让 ChatGPT 自动编写一些基础代码、辅助程序员编写代码、排查代码 BUG 、优化代码等等,甚至可充当安全卫士职责,识别钓鱼攻击,预警黑客攻击等行为。这个过程中可能仍需要程序员的介入调试,不过这也将有效提高技术人员的工作效率,并且为一些代码能力不高的用户提供了一个较低的准入门槛,让技术更加平民化。

    三、写作能力

    ChatGPT 可根据输入信息生成类似人类的文本响应,实际上 ChatGPT 在写作领域已经通过了图灵测试,也就是说从其创作的文章中你已经分不清哪个是 ChatGPT 创作哪个是人工创作。所以对于一些简单的文案需求,ChatGPT 基本都可以轻松拿捏。

    而且只要你输入的需求越详细,ChatGPT 的输出就能更接近你想要的内容,基本上只要稍加修改就能直接用了。不过 ChatGPT 在长文案方面还稍有欠缺,对一些需要严格逻辑论证的创作目前还不能胜任。

    四、对话能力

    对话是 ChatGPT 的“传统手艺”了,它最初的定位就是聊天工具,所以 ChatGPT 直接的应用就是用来做 Discord 、Telegram 等社交媒体的聊天机器人了。

    由于 ChatGPT 吸收了大量不同领域相关的知识,这意味着它能调用众多知识来和你交谈,无论你有专业知识上的困惑还是情感上的需求,ChatGPT 就算不能给出理想答案但也能通过与其相关的其它答案给你灵感,并且它还会在对话中进行学习,这种 AI 加上私人性格定制,无疑将客服机器人的服务水平提升不止一个档次。

    总结

    不得不说,一项技术的创新对于一个行业的影响是方方面面,以上对于 ChatGPT 改造互联网行业的这些猜想也仅限于目前掌握的资料。

  • 景姣姬策
    景姣姬策

    chatgpt或导致20种工作失业,有你所在的工种吗?据了解,创新工场创始人李开复撰文称,以ChatGPT为代表的人工智能技术将代替以下职业2月10日,创新工场创始人李开复撰文称,以ChatGPT为代表的人工智能技术,将代替越来越多的人类的工作,有20种工作要避开,或引发失业恐慌。最危险TOP10种工作(从事这些工作的朋友,需要提前做好规划了):1.电话营销员/电话销售;2.客户服务;3.仓库工人;4.出纳和运营人员;5.电话接线员;6.出纳员/收银员;7.快餐店员;8.洗碗工;9.生产线质检员;10.快递员。“外强中干”工作TOP10(这些工作看上去是金饭碗,其实危机四伏):1.销售与市场研究;2.保险理赔员;3.保安人员;4.卡车司机;5.消费者贷款受理人;6.财经和体育记者;7.记账员与财务分析师;8.水果采摘者;9.专业投资人员;10.放射科医师。这其中包括了专业投资人员、财经记者。对于专业投资人员这个职业来说,ChatGPT的优势在于大批量数据的快速处理能力,最近大火的量化交易,正是基于大量的数据分析研判,并作出尽可能获胜的投资决策。甚至在企业并购中,ChatGPT也能发挥出色的数据处理能力。对于财经记者这个职业而言,ChatGPT所发挥的作用也许并没有那么明显,或许通过分析历史数据,更能取一个大众感兴趣的题目。在笔者看来,ChatGPT给简单重复的工作带来的冲击更大,一些机械的工作,可以由机器来完成的,未来将大概率交给机器做。涉及到脑力劳动的,需要应变的工作,尚不能完全由机器来取代,智慧的程度达不到。ChatGPT或许能根据几个关键词整合出一篇财经报道,还需要财经记者的组合、调整、归纳。又如,ChatGPT或许能分析某家公司的投资建议,但还是需要专业投资人员作出最终的投资决策,ChatGPT给出的建议,只不过是专业的投资人员的一个参考罢了。ChatGPT会给某些职业带来冲击,但是对复杂综合性的职业来说,起到更多的作用是人类的参谋助手作用。

  • 鲍蓓富绍
    鲍蓓富绍

    chatgpt不会取代程序员。

    chatgpt终究只是ai人工智能,它即使学会编程也无法掌握所有程序员的技能和知识,硬要说的话只是会影响到一些技术水平较差的程序员。

    事实上在科技发展的过程中,总是会有机器取代人工的声音出现,这一现象从工业革命就开始了,不过新的科技和产业自然也带来了新的职业,因此完全不需要担心失业的问题。ChatGPT出圈企业入局

    资料显示,ChatGPT是美国OpenAI公司于2022年11月30日推出的一款对话式AI模型,该模型使用一定的算法以及大量文本训练,只需向ChatGPT文字提出需求,即可让其完成回答问题、书写代码、创作文本等指令。

    实际应用上,ChatGPT等文本AI可能帮助文本创造类行业完成智能内容生成,并一定程度上替代搜索引擎。

    而ChatGPT一经推出便在人工智能生成内容(AIGC)领域上引起轰动——上线五天,就吸引了超100万用户。上线两个多月,月活用户就达到了1亿。这用户增长速度目前堪称是“前无古人”,要知道当年火爆的instagram用户数增长到1亿也用了两年半时间。

    它之所以这么火,主要在于ChatGPT功能强大,应用广泛,是潜在的蓝海。

  • 许承福谦
    许承福谦

    ChatGPT不会完全取代人工。

    ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”,也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型,其流畅对话的背后是大量文本数据,机器智能一旦被概念框架限定,就只能在既有框架内运行,有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类,生而不同,正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力,而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识,我的回答不包含意见或情感”。关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案:

    我不会替代人类,作为一个AI程序,我可以帮助人类解决困难和提高工作效率,但我永远无法用自己的感情去了解人类,也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。

    在那条看不见前路的黑暗隧道中,也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴,正视它、直面它、利用它,毕竟,人工智能的前缀依然是“人工”。

  • 徐淑勇瑶
    徐淑勇瑶

    ChatGPT是一个基于NLP(自然语言处理)技术的语言模型,它可以用于聊天和对话系统。虽然ChatGPT在自然语言生成方面有很高的表现,但它本身并不是一个取代NLP的技术,而是NLP技术的一种应用。

    NLP是涉及理解和生成自然语言的综合领域,它包含各种技术和方法,例如语义分析、情感分析、机器翻译等。ChatGPT 在对话系统方面的应用中展现了强大的能力,但在其他NLP任务上可能需要不同的模型或方法。

    虽然ChatGPT在特定领域内可以模拟人类对话,但它并不是全能的,也不能完全取代NLP技术。NLP仍然是一个广泛的研究领域,需要不断探索和改进各种技术和方法来应对不同的任务和挑战。

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