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chatgpt不会取代程序员。
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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。
值得注意的是,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。
ChatGPT如此之火有两个原因,一是操作简单,容易上手;二是能够应对日常对话。
1、操作简单,容易上手
打开之后只需要在对话框里输入问题,就可以获得答案。
2、能够应对日常对话
根据官方介绍,ChatGPT以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。
ChatGPT的特点
ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。特点:
1、模型训练方式:相比之前的GPT模型,OpenAI采用了全新的训练方式,即一种名为“从人类反馈中强化学习”的训练方式对ChatGPT进行了训练
2、高道德水准:ChatGPT注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦它发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,它都会拒绝提供有效答案。
ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义,不亚于互联网和个人电脑的诞生。
ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人,“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力,极大地拓宽了其应用场景;同时还加入了道德原则,使ChatGPT能够识别恶意信息,识别后拒绝给出有效回答,有效提升用户对话时的互动感。
1956年夏季,“人工智能”这一术语被正式提出,它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后,IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,更是进一步拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说,这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。
但是自概念提出至今已有六十余年,除了科幻电影中的各种想象之外,普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术,也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进行个性化推荐,线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率,但这些应用并没有将用户纳入交互之中,在这一过程中,用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。
而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会,也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义,意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。
Chat GPT未来可应用场景
1、独立应用:Chat GPT本身强大的自然语言处理能力,可以让当前有点「人工智障」的智能客服,语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等,其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索,让搜索效率进一步提高。
2、AIGC联合应用:当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合,就能产生无限可能。例如视频生成网站QuickVid,用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题,QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本,再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。
基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频,同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像,并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。
chat.openai自动写代码好用。虽然语言模型可以帮助人们快速生成代码,但它不能完全取代程序员。语言模型只能生成预先定义的代码,而程序员还需要使用他们的专业知识和技能来解决复杂的问题。