六问六答：深度解构“杀手级应用”ChatGPT
ChatGPT是爆款信息通信应用。
2023年初，《通信产业报》全媒体发布 ，其中，AIGC被产业界15位专家联合提名发布。刚刚过去一个月有余，AIGC的重要落地应用ChatGPT就火遍全球，引起了社会广泛关注。那么，ChatGPT是什么？带来什么影响？中国版ChatGPT如何发展？通信产业如何着力？为此，《通信产业报》全媒体邀请AI领域一线专家透视ChatGPT本质。
本期特别邀请2022年度“全球前2%顶尖科学家榜单”入选者、联通数科首席AI科学家廉士国，深度解构ChatGPT概念、影响和通信业互动。
《通信产业报》全媒体：ChatGPT是什么？
廉士国：ChatGPT是一个面向对话场景的大语言模型，是在2020年发布的语言生成模型GPT-3版本基础上的改进版，又称为GPT-3.5版。它能通过与人类做文字对话的方式，针对人类输入的提示文字，提供相应的文字回答，且回答的内容“形式上合理”。
因为采用了自监督学习技术，而无需人工做数据标注，就可以用网络上大量公开文本数据来做模型训练，以形成沉淀了大量知识的模型。依赖于训练库中的文本数据涉及的领域，原则上只要是自然语言能够表述出的领域都可用来训练并能具备该领域的智能问答功能，例如历史、地理、数学、诗歌、编程等。目前大家在线体验的ChatGPT服务，是基于ChatGPT模型包装成的问答SaaS服务。
《通信产业报》全媒体：ChatGPT有什么影响？
廉士国：ChatGPT给人们带来新颖的体验，主要体现在其支持自然问答交互方式、能创作性组织文字内容、可记忆强大知识库、具备“多才多艺”能力等方面，在交互方式和能力上更“像”人。因为是基于自然语言数据训练的，其在自然语言或文字相关的功能上更成熟，例如百科知识查询、问题探讨或观点获取、文字创作等。
首先，会对搜索体验带来提升，包括更自然地输入内容、更丰富的输出结果呈现、更准确的内容组织梳理等，可在自然对话中完成更精准的搜索，或者说让搜索从关键词匹配逐渐过渡到语义匹配。其次，为文字创作提供便捷的辅助工具，例如写论文、编程序、回复邮件等，先为人工生成草稿以提升效率。另外，会提升对话闲聊的水平，包括对长句的理解能力、多轮对话能力、针对问题的内容组织能力等的提升，将革新智能音箱的体验。总之，基于ChatGPT基础模型，可以对例如搜索引擎类的信息查询工具做升级改造，可以制作文字创作工具作为人类的助手来提升工作效率，可以为人类提供专家级咨询参考和辅导等。
《通信产业报》全媒体：ChatGPT会如何影响AI产业格局和发展走势？
廉士国：ChatGPT目前在免费试用阶段，上线仅两个月已突破1亿用户数。据说后续会推出按月收费的商用版本，同时微软已正式推出基于ChatGPT的Bing搜索产品并正将其嵌入Office和Azure等产品中。
目前看，ChatGPT在B端产品中的定位相对明确，可作为辅助工具来改进已有产品或为人工提供助手功能。例如，虽然大模型里沉淀了大量知识，但它很难完全替代搜索引擎，因为其不能提供原始内容链接、不能做即时信息查询等，可作为使能工具来升级搜索引擎产品；它可为销售人员提供回复邮件自动生成工具，以降低人工工作量并提升效率等。
而作为C端产品，相对还不够明确，类似写论文、编程序、咨询顾问等的个人助手，是否存在合规性风险、商业模式问题等，有待探索，但同时也有较大可想像空间。但对算力基础设施的带动作用是明确的，无论是ChatGPT的研发（训练）和基于ChatGPT的应用（推理）都需要大量智能计算资源和数据存储及传输资源，因此具备智能算力中心的云计算企业将是受益者。 从技术分层角度看，从底往上： 智能算力平台、ChatGPT基础大模型、基于ChatGPT基础模型的AI应用或插件、行业应用系统。
可以预见： 以智能算力平台为基础，会有少量公司做类似ChatGPT基础大模型，其他大量公司和开发者会基于ChatGPT基础模型做AI应用或插件，包括To B和To C类的，这些AI应用或插件可被集成到行业应用系统中。 这种分层模式跟非大模型时代相似，只是现在大模型可能开始不再免费了，这是否说明会出现以ChatGPT基础大模型拥有者为中心的“寡头”？ 对标OpenAI的ChatGPT，谷歌刚刚发布了以其LaMDA大模型为基础的Bard对话服务。 是否要出现类似iOS和Android两强对立的局面？
我们认为，目前阶段的基础大模型性能上还需完善，其门槛也没有高到只能出现两个“寡头”，更多玩家的局面将会出现。试用阶段的用户热度是否会延续，有赖于后续“爆款”AI应用的出现，但其对已有行业应用系统的升级辅助作用会持续体现出价值。
《通信产业报》全媒体：ChatGPT发展存在哪些挑战？它会对AI伦理、数字治理有什么影响？
廉士国：ChatGPT基础模型是基于文字间上下文关联关系做自监督训练的，以数据驱动为主、外加少量人工介入，其功能依赖于训练数据的数量和质量。从近期的大众试用反映来看，如果通过百科知识问答、写诗、做数学题和查询天气等测试来分别评估当前基础模型的记忆、创作、推理、查询能力，其相对从强到弱的排序是：记忆能力、创作能力、推理能力、查询能力。其推理能力相对较弱，这印证了国外部分专家的评价：当前版本模型对自然语言文本规则和模式知识学得较好，但对抽象知识和逻辑推理还没有学到位。其信息查询能力依赖于其训练数据的截止搜集时间，例如问“北京明天的天气是？”其回答“北京明天25度，天气晴朗”，因为其训练数据截止到2021年春夏之交，仅能查询2021年之前的信息。即使其创作能力较强，写出的诗、论文和问题建议在形式结构上看很合理，但细究其内部逻辑仍有不合理的拼凑感。
尽管ChatGPT本身还存在一些技术挑战，但大家已经看到了其威力，甚至已对现行制度带来了不利影响，例如有国外学生用它来代写课题论文并获得了高分，这给其他同学带来了不公平。的确，ChatGPT的出现超出了大家的预期，但我们的数字治理还没有跟上。像这样具备文字创作等能力的超级助手，人人都可以平等获得吗？其创作的内容存在版权问题吗、是否可以自由使用而不受限？其创作的内容如果存在编造事实、民族歧视、侵犯隐私等问题应由谁来担责？等等问题是需要大家共同来面对的。而人工智能领域的专家们已经开始考虑用技术手段来鉴别AI生成的内容了，例如通过人工规则来判断内容合法性、通过文本内容统计分析及添加文本水印等方法来鉴权等。我们相信，除了技术手段之外，相关的数字治理制度也将启动建立。
《通信产业报》全媒体：中国版ChatGPT如何发展？
廉士国：类似ChatGPT的大模型可通过基于自然语言的自监督学习技术实现对知识的沉淀，可作为公共的基础模型，支撑多种上层应用。因此，构建中文版的ChatGPT形成具备中文知识的公共基础模型，也尤为重要。
研发类似ChatGPT的大模型，其基础主要包括智能算力、大量数据、自监督学习算法等。对于这些基础，国内相关企业和机构是拥有的或可以联合构建。之前，已有国内企业和机构发布了大模型，包括语言大模型、基于语言大模型的多模态模型等，只是其语言大模型还没达到ChatGPT的能力。 刚刚已有几家国内企业宣布在ChatGPT上做布局，相信国内很快会出现类似ChatGPT的语言大模型，并且对中文效果更好。
另外，国内的应用场景丰富、开发者众多，以ChatGPT类大模型为基础，面向垂直应用场景的再开发，可能出现“爆款”智能应用。而且，考虑到国内千行百业数字化转型的趋势，会产生丰富的行业场景数据，可能推进行业大模型的快速发展，包括语言类、多模类等，不限于对话场景，可在基础模型上做微调或重训练。
最后，ChatGPT的研发模式和历程值得我们借鉴。一方面，ChatGPT的研发要以巨大的算力和数据以及最前沿算法为基础，OpenAI公司能聚齐这些资源并具备产学研用融合特点，这种以公司牵头的产学研用融合研发体系值得借鉴。另一方面，虽然ChatGPT仅仅是OpenAI追求的AGI（通用人工智能）的初级阶段，但我们已看到了其创新带来的巨大影响力，这得益于OpenAI创始人和投资者的远见和坚持。大家可能还记得，OpenAI和DeepMind的投入-产出问题（亏损情况），曾是大家热议的话题，也反应在国内AI领域投资的波动上。从ChatGPT基础模型的研发历程来看，大模型研发是中长期积累的产物，如果仅追求短期回报可能反而会错过机会。这也给了国内投资者和创始人以启示，大的创新是需要中长期的坚持的，尤其人工智能领域还有很多未知待解决，就更需要坚定客观正确的方向不动摇。
《通信产业报》全媒体：ChatGPT对信息通信业有什么影响与互动？如何利用？
廉士国：ChatGPT实现了人与机器之间以文本方式“communication”的功能，接近甚至超越了人与人之间以文本方式聊天的体验，这与信息通信业要支撑的丰富人们的沟通与交流相似。
首先，ChatGPT大模型可作为工具用来改进信息通信服务能力，例如其在自然语言上的强大能力可用于提升智能客服、智慧运营、欺诈监测等运营服务功能，通信网络的巨量数据量可用来训练通信网络大模型赋能网络自主运行。其次，ChatGPT在自然语言上的成功，启示了在语音、视觉等多模态数据上的扩展空间，这将为运营商在政企业务上为千行百业数字化转型赋能提供重要工具。而且，ChatGPT等大模型的运行和服务离不开算力和网络支撑，运营商作为新型信息基础设施服务运营者，可以加强算网融合的智能算力中心建设，来承载ChatGPT等大模型训练和推理服务，真正让大模型服务遍及无处不在的用户。
可以预见，ChatGPT的流行会让人机自然对话的交互方式越来越普及，并很可能从文本对话模式扩展到语音对话模式，以及与数字人面对面交流模式，进而将大大提升信息通信流量和用户粘度，这也将推动信息通信业考虑从人与人之间的沟通交流扩展到人机之间的沟通交流。虽然传统搜索引擎已经不再是搜寻或咨询信息的普遍方式了，部分代之以基于知识沉淀的大模型构建的文本/语音/数字人对话机器人，但这对信息通信的依赖程度有过之而无不及，因而通信行业更应该拥抱大模型。
附专家简介
廉士国
现任联通数字科技有限公司首席AI科学家、科技委副主任。受聘中国图形图像学会三维视觉专委会专家委员、IEEE多媒体通信/智能计算等技术委员会委员，曾担任武汉大学等高校的兼职教授。参加了国家自然科学基金、欧盟第六框架、北京市科委等资助的多项重大科研项目，在相关技术领域编著/合著多部专著，论文、专利等200多项，并获得江苏省优秀博士论文、法国电信全球创新奖、华为金牌团队奖、联通集团技术进步优秀奖等，入选美国斯坦福大学公布的2022年度“全球前2%顶尖科学家榜单”。其致力于打造具备“职业技能”的行业AI将科技用于实际，在赋能电信服务、产业升级和社会民生等千行百业的数字化转型方面积累大量实践，已助力智慧交通、城市、工业等100多个客户实现高质量发展，目前正投身行业AI范式研究，即基于中国联通的云网资源基础和客户触点优势，探索和构建AI落地赋能千行百业实体经济的方法论。
采写：崔亮亮
编辑：亮亮
指导：新文
chatgpt下线
。。。第四次产业革命是智能产业革命，在雪球第一个提出这个命题，两年来也就是关注了海康威视的碎片化概念，阶段性理解是，感应装置产生的大数据，与人类算法的互动；从阿尔法，到马大师吹的神经网络算法，最近很火的ChatGPT，都还是基于硬件感应，而非生物感应，都是通过试错、深度试错来筛选数据与算法，并没有生物学意义上的意或识，甚至觉得不可能有。
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可以当玩具和搜索引擎玩，要真用它来搞项目就算了。。车不行，别怪路不平
这玩意在国内比国外还火，国外火的范围仅限推特，对就是马斯克在吹，项目五年前就在，不知道谁在造势
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:AI这种正确性和难度无关吧，只要互联网上有明确方案的，再难不是事。但如果是罕见的，互联网上基本都没提过的，恐怕就完蛋了。我几次用stack overflow查问题，都是整个互联网都很难查到的，stack overflow很多也是只有问，很少人能回答正确，我不觉得AI这种情况能回答出什么正确答案
目前来说，不能替代程序员，他们不会造轮子，也不会组装轮子。只是替代了搜索引擎，我们不用花那么多时间去查东西了。如果他能替代程序员，那之前git gitee早就把程序员打死了。
这个东西影响更大的是创作行业，比如小说，设计。这个ai库太大了，而且还可以提建议。对于那种创作提升是挺大的，只是有时候容易掉链子，就是你跟他说着说着就把你之前说的忘了。比如，我想要一个苹果，我逐步加特征，红，甜，来自吐鲁番，空运，秋季，超市买的。在多次查询之后，就有可能丢失最初的一部分的特征，比如红，甜。
但是代码方面我用不同的顺序，不同的描述方法，他所生成的代码是一样的。而且，给代码的时候喜欢拉屎到一半然后断了。可能是我没交钱。但是，这东西绝对是有用的。可以帮你自动生成接口，简单的service逻辑，实体类，各种数据库语句。好像配置都可以帮你写。所以，这东西以后绝对是提高效率的力气。
当你觉得它不行的时候，只需要再把训练集扩大，再训练半年，就会突飞猛进，除去创造性工作和人文类内容，ai应该会成为各种app和搜索引擎的替代品，或许未来手机里只用安装几款ai助手就行
你可以看看gpt4，不是它不够强，而是理论上训练集够多，就可以完成大部分的机械类脑力劳动，现在有世界前5的超级计算机为它服务，未来量子计算发展起来，不敢相信了
你压根没理解这个工具的精髓啊，你所有的提问都只用了一句话，你下次试试在后面在追加一些补充性质的话，，，up根本不怎么了解chatgpt啊，你这使用方法没有体现这个模型的亮点，只是不停重试没有延续上下文，而这个模型的最大亮点就是可以把user input作为prompt的一部分实现具有上下文的对话效果。
其实是个很有用的助手，就现在国内cadn这些玩意的灌水程度，各种离谱的都有的
其实openai的东西一点也不open，它的回答都有导向性的，不是一个开放社会应有的回答，它的库是被和谐的，证明openai不会自我学习形成自己的观点。另外它的知识库被限制在2021年以前，你问它今年的事情它回答不了。它的翻译能力还不错，翻译水平中上就是有点慢，但是露骨的它会显示违反内容规定拒绝翻译，自翻译gal的可以省省了，它不工作的。
他的训练模型虽然说是数据庞大全面，但是想要真正应用到具体项目，还是得用具体项目去训练，可惜训练内容又少了，又怎能保证效果。
秘塔写作猫 网页链接
chatgpt支持二次开发吗 chatgpt是用什么开发的
chatgpt是什么意思,chatgpt怎么下载,chatgpt国内能用吗,chatgpt入口最近有一则新闻相信引起很多国人的好奇心：
有知情人士透露，国内搜索巨头百度，正在计划推出一款类似ChatGPT的AI聊天机器人服务。该知情人士称，百度计划在3月份推出ChatGPT风格的应用，最初将其嵌入主要搜索服务中。该工具的名称尚未确定，但它将允许用户获得类似ChatGPT的对话式搜索结果，为用户的使用提供便利。
而这个消息一经传播，导致2月1日晚百度股价迎来急速拉升，涨幅一度逼近15%，代表资本看好百度推出“国产ChatGPT”。
去年一整年，ChatGPT在全世界各个地区刮起一股旋风，而今这股风潮终于来到中国。那到底ChatGPT究竟是什么，为何能在这么短时间之内在全世界引发狂潮？现在就让我们来初步了解一下ChatGPT-----一窥这个可能对我们今后生活会产生翻天覆地变化的新兴物。
ChatGPT这一套工具是由位在美国旧金山的Open AI开发，其中特斯拉创办人伊隆?马斯克也是创办人之一。不过，2018年时马斯克因与其他创办人对发展方向意见分歧，而离开Open AI。
ChatGPT是一套「文本生成」的技术，也就是说透过你输入的文字让AI做判断，而产出相对应的回复。 不过在技术的初期可能会因为AI数据库、计算方式等因素有答非所问的情形，随着训练的充足和技术的成熟，在分析过大量文本后就能给出越来越精准的答复。 像是大家常用的siri就是一种透过AI来给予回答的工具，不过ChatGPT除了可以回答你的需求，甚至可以帮你写CODE。
不能将ChatGPT简单理解为Siri、小爱同学、小度等语音助手，它们和ChatGPT的差距堪比蚂蚁和大象。ChatGPT几乎能吊打现在市面上的语音助手，分分钟比得上一个受过高等教育的普通人。
有人在网上做过测试，在生活建议、专业知识、情感问题、创造工作四个方面，让chatGPT与小度、小爱同学和天猫精灵，进行了一次正面PK。与语音助手相比，这个AI定位清晰、态度谦逊，部分回答专业，注重个人隐私，情商也很高，表现堪称优秀。
例如对于“有什么好喝的广东老火汤推荐？”对于这个问题，chatGPT不仅简要介绍了广东老火汤，还推荐了牛腩汤、瑶柱鸡汤、生姜肉汤、八宝粥这四种。而在语音助手天猫精灵那里，却只收到了“你把我问醉，还让我心碎”这样的无厘头回答。
这只是ChatGPT展现出的诸多优势的其中一面，随着你对ChatGPT有了更加深入了解和运用之后，你会对之前把它简单视作一个语音助手而表示忏悔。
ChatGPT的开发者是一家专精于人工智能的组织OpenAI，OpenAI曾经推出输入文字便能输出图像的DALL-E、给定音乐风格和歌词就可以产出音乐作品的Jukebox，以及2020年推出时震撼全球的语言模型GPT-3。
根据OpenAI的介绍，ChatGPT就和先前曾推出的「打电玩机器人」OpenAI Five一样，都是通过由人类提供回馈的增强学习训练而成。 增强学习的原理类似小朋友在玩电动游戏，即使在场没有成年人指导，儿童仍可以在不断的试错当中，借着每次挑战所获得的正向与负向回馈，找到能够通关的策略。
训练ChatGPT时便是仿照上述概念，OpenAI先请模型的训练者们同时扮演用户和人工智能助手（即现在的ChatGPT）的角色，创造一定数量的数据，让机器认识到对话的基本策略。 接着，为了让机器学到相对较佳的对话内容与模式，训练者会扮演用户向机器担任的人工智能助手发话，此时训练者会提供建议帮助机器撰写回答。
为了让机器「学习」，训练者会撷取机器撰写的不同语句，接着「告诉」机器回答内容的品质高低。 这些线索有如「小朋友齐打交」的正向与负向回馈，机器可以藉此改善产出，并回头更新其产生回答的策略，就这样一步一步的离成品迈进。
2016、2017年，AlphaGo接连击败围棋名宿李世h与柯洁，引发世人们热议，然而，那毕竟是用途相对狭隘的弱人工智能（weak AI），相较于在围棋界独孤求败的AlphaGo，ChatGPT的应用场域显得贴近生活，离泛用、接近人类的强人工智能（strong AI）更进一步。
不过，ChatGPT仍属于弱人工智能的范畴，它的设计目标是模仿人类的对话，背后的运作原理与人类的逻辑推理不同，而是从预先训练的数据中找寻能够对应的素材，多番拼凑后产生回答。 但是，对一般人来说，机器能够如此流利的和人们交谈，就已经足够惊人。
ChatGPT的优异表现，很大部分要归功于它所站立于上的巨人肩膀，也就是GPT-3。
当然，使用无监督的数据生成模型说来容易，但实务上的挑战甚巨，因为训练模型需要大的运算能力，这意味着燃烧资本。
就第一代GPT模型来说，预训练的数据量达到约5GB，使用到的参数接近1.2亿。 隔年（2019）OpenAI发表GPT-2，预训练的数据量暴涨，直接冲高到40GB，使用到的参数更是来到15亿。 OpenAI并没有停下脚步，在2020年又释出了GPT-3，这次的数据量翻了千倍，达到45TB，而参数量也升级到1，750亿。
OpenAI并没有公布训练GPT模型所投入的资金。 但就深度学习企业Lambda Labs的首席科学家推测，若是利用最便宜的云计算服务训练GPT-3模型，需要花上至少460万美元、耗时355年才能训练完成。
就跟两年前的GPT-3一样，除了写作业、写程序以外，ChatGPT也有更多元的有趣应用。
我们实际请教ChatGPT「有什么使用人工智能产出文字的酷方法」，ChatGPT「稍作思考」后，针对自身的用途，提供宝贵建议，以下为ChatGPT产生的文字：
-生成创意文字：人工智能算法可以训练大量文字，如书籍和诗歌，并可以生成原创的故事或诗歌。-翻译语言：人工智能算法可以训练翻译一种语言到另一种语言，让不同语言的人更容易沟通。-摘要文字：人工智能算法可以用来自动摘要长文件，让人们更容易快速理解主要思想。-写个性化的电子邮件：人工智能算法可以训练生成个性化的电子邮件，根据人们的兴趣和喜好。-生成新闻文章：人工智能算法可以训练生成特定主题的新闻文章，让新闻组织能够快速制作各种主题的内容。
其实，ChatGPT能派上用场的地方远远不止如此。 它能够针对用户提出的决策提供具体建议，例如周末旅游该去哪、明天中午应该出门买午餐还是叫外卖等。 另外，它也会讲笑话、说故事，或是帮助创作者完成对特定要求的描述。
ChatGPT不只能增加工作者的生产力，在学生的学习之路上，也能发挥影响力，只不过这样的影响有好有坏。 对老师来说，学生很有可能拿ChatGPT作弊，例如请ChatGPT代写作业，或是在远距上课时以ChatGPT代打上场考试，因此包含美国、法国、印度等国家，都有大专院校、初高中、小学明文禁止ChatGPT的使用。
不过，一味禁止真的是好事吗？ 我们是否应该想办法跟它共存，甚至是找到驾驭新工具的办法？ 对此，有教授认为，并不是所有人都会写程序，也没有必要如此，但透过学习类似ChatGPT相关的AI服务，对生产力很有帮助，善用这些工具，「先一步的人反而可以抢到红利。」
因此，也有美国大学的教授反其道而行，在课纲中明确纳入ChatGPT，要学生必须在作业或者课堂讨论中使用人工智能服务，因为这是「新兴技能」，教授们认为，拥抱新科技将让学生在劳动市场中脱颖而出，因此不该禁止使用。
不过，如果老师真的想抓学生用AI代笔，现在OpnAI也为此对症下药了。 根据官方博客，该团队已研发出可辨识是否为AI写成文件的AI纠察队「AI Text Classifier」，目前仅限英文内容，且需要1000字以上才能辨别。
ChatGPT除了带了学生作弊的疑虑，它也有被用来生产大量虚假讯息的可能性，因为ChatGPT产出的文字可读性和逻辑都达到一定标准，若是利用其编造似是而非的内容再到处传散，很有可能造成社会动荡。 为了因应ChatGPT的潜在恶意应用，OpenAI的客座研究员表示，已经在着手研发将水印加到ChatGPT产出文字的方法。
除了担心老师们以后再也无法分辨作业是谁的产出之外，已经出现了人工智能技术垄断的相关讨论。 无论是 Google 的 BERT，或者是 OpenAI 的 GPT，不仅顶尖科学家要投入心血，企业更要挹注大笔资源，才能打造出厉害的模型。
然而，这是个富者愈富、贫者愈贫的世界。 随着大企业开发出一个又一个新的模型，能够像是这次ChatGPT一样，从人们的踊跃试用中得到更多回馈，进而改进其模型，而机器学习领域又是一个残酷的世界，只有表现好的模型才有话语权-这又回头仰赖企业的资源，因此直到今日，能够开发出此类巨型语言模型的企业屈指可数。
就像科技作家「算法决定世界」的预言一样，人工智能也把持在少数企业手中。 这会为我们的生活带来什么样的影响？ 是否会出现科幻小说当中的常见情节，日后人类的生活会被少数科技菁英与机器所主宰？ 我们必须关注人工智能发展中的垄断问题。
ChatGPT支援多种语言，发布后便在社群上引起风潮，使用的直觉度与回答的精准度也比许多文字生成工具来的更好。不断精进生成内容的能力的ChatGPT，也不免让人担心未来文字工作者、编写程式的工程师，会不会遭到取代？虽然目前ChatGPT呈现出来的文字能力与程式编码能力仍与真人实作的落差很大，但随着ChatGPT资讯越来越成熟，部分的工作者和搜寻引擎巨头Google都有可能受到颠覆性的影响。
日前一名外国工程师扎克・德纳姆曾诱导ChatGPT写下“毁灭人类计划书”，内容详细到包括入侵各国电脑系统、破坏通讯、破坏交通系统、掌控武器等步骤。 高度相似于真人、流畅的语法，还有详细的计划内容。 不过值得庆幸的是，目前ChatGPT的计划仍只存在对话之中。
ChatGPT的诞生是否能帮忙学生写论文，帮上班族写报告？由于AI的文字生成技术必续透过搜集网上资料来学习，进而编写出合宜的内容，因此在抓取时若抓到错误的讯息，反应出的答案自然也会受到影响。再者，当问的问题不够清楚时，ChatGPT也很拿回答正确。
