chatgpt 替代软件，ChatGPT是第四次工业革命的开始吗？
本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之一： AIGC时代：未来已来-云社区-华为云
》，作者： ModelArts 开发 。人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代，即人工智能与图形计算相结合的时代。在这个时代，人们可以利用云计算、大数据分析等技术来处理和呈现多模态信息。例如，AI系统可以通过语音和图像识别技术对多媒体文件进行分析，从而实现智能的分类、检索和推荐。此外，随着5G和物联网技术的不断发展，多模态信息的处理和应用将会越来越普及。AIGC时代的到来，将会带来巨大的机遇和挑战。01 AIGC时代:万物皆可AI生成AIGC是一种可以广泛应用于文本、图像、音频和视频生成的人工智能技术。在文本生成方面，它可以运用多种算法进行创作，例如Jasper、copy.Ai、ChatGPT、Bard和GTP4等。在图像生成领域，它可以使用技术如EditGAN、Deepfake、DALL-E和Stable Diffusion等，创造出各种令人惊叹的图片。对于音频生成，AIGC也拥有许多强大的工具，如DeepMusic、WaveNet、Deep Voice和MusicAutoBot等，可以生成高质量的音乐和声音效果。最后，对于视频生成，AIGC同样可以提供很多资源，比如Deepfake、VideoGPT、GliaCloud和ImageVideo等，能够制作出专业级别的视觉效果和动画。总之，AIGC在多个领域都有着广泛的应用前景，并且将会继续不断地发展和完善。（以上图来自网络）02 多模态大模型的分类与发展脉络在单模态模型阶段（2012年前），深度学习技术没有普及，研究人员主要关注单一类型的数据处理，例如图像分类模型AlexNet等。紧接着进入单模态模型融合阶段（2012-2018年），随着深度学习技术的不断发展和应用场景的多样化，研究人员开始尝试将多个单模态模型进行融合，实现不同数据类型之间的交叉学习和融合，例如HT100M、LXMERT、VisualBERT、videoBERT等模型。目前已经处于多模态统一大模型阶段（2018年至今），研究人员开始提出采用单个模型处理多个数据类型的方法，这类模型通常包含多种输入和输出方式，需要大量的计算资源和数据支持，已经取得良好的效果。例如UNITER模型，它是一个基于Transformer结构的多模态统一大模型，能够同时处理文本、图片和视频等数据类型。它在内部使用了跨模态交叉注意力机制来实现不同数据类型之间的交互，从而使得整个模型能够更好地理解多种数据的语义信息，并取得了领先的性能。（以上图来自网络）03 文图生成AIGC-变得精致，可控近年来，随着人工智能技术的不断发展，文图生成技术也得到了显著的进步。今天的文图生成模型不仅能够生成逼真高清的图像，还能够实现更精致的效果，并具备可控性。 在实现更精致的效果上，研究人员针对传统GAN模型存在的缺陷，提出了许多改进方法，如Pix2PixHD、SPADE等。这些模型能够增强模型输出的细节表现力，生成更加真实、精细的图像。在提高模型的可控性上，研究人员引入了条件图像生成的思想。通过给定不同的条件信息，包括语义标签、风格向量等，可以使模型生成更多样化、个性化的图像。例如，BigGAN、StyleGAN2等模型就能够根据不同的条件生成各种风格迥异的图像。除此之外，研究人员还提出了interpolated GAN和controllable GAN等模型，使得用户可以通过插值等方式来精细控制生成图像的各个细节。 总之，文图生成技术在逼真高清的图像生成上取得了巨大的成功，在精细度和可控性方面也有了很大提高，这些技术的不断进步将为我们带来更加优秀、多样化的文图生成应用。（以上图来自网络）然而， 文图生成AIGC的出现使得画风变得更加逼真高清，更有风格和意境。文图生成是利用人工智能技术根据输入的文本生成图像。在文图生成的研究中，逼真高清、融合多种风格和意境的图像生成是重要的研究方向。其中，高清作画模型如Google Imagen，能够实现高分辨率、逼真的图像生成；而意境绘画模型如StableDiffusion，则注重于将多种风格和意境进行融合，生成更加个性化、有深度的图像。这些模型的应用场景非常广泛，如艺术创作、平面设计等领域。（以上图来自网络）04 视频生成AIGC – 自然流畅、栩栩如生视频生成AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技术正越来越成熟，能够使得生成的视频像真实一样自然流畅、栩栩如生。 视频生成AIGC技术所用的算法和模型也得到了不断的优化和改进。新型的神经网络算法、光学与物理学建模等技术被引入到视频生成AIGC中，使得生成的视频更加逼真。视频生成AIGC的研究重点在于如何捕捉到影片的场景、运动和情绪，以此生成自然流畅的视频。为此，研究人员将深度学习算法应用于视频生成，使得机器可以从大量的视频数据中学习各种动作和情感，从而产生栩栩如生的视频。此外，生成的视频不仅要接近真实，还要做到自然流畅。研究人员还提出了许多技术手段，比如光流分析、双向循环生成模型等，能够在不同场景下实现平滑过渡，从而使得视频更加自然流畅。 视频生成AIGC技术的发展使得我们可以生成更加逼真、自然流畅的视频，应用场景非常广泛，如影视制作、游戏开发等领域。未来，视频生成AIGC将会进一步推进技术的发展和创新，给我们带来更多的惊喜和新体验。（以上图来自网络）05 多模态AIGC大模型驱动的具身智能多模态AIGC大模型驱动的具身智能是一种人工智能技术，它可以将传感器信号和文本输入结合起来，建立语言和感知的链接，从而操控机器人完成任务规划和物品操作。谷歌推出的5620亿参数PaLM-E就是其中的代表。这种技术的应用场景也很广泛，如智能家居、无人驾驶和工业自动化等领域。通过大模型驱动的具身智能，机器人可以更加智能地感知周围环境，并根据文本输入来规划相应的行动，实现人机协同。 PaLM-E模型采用了先进的多模态AIGC技术，它可以结合图像、声音、触觉等多个传感器信号来进行深度学习，并从中提取出关键特征。同时，PaLM-E还能够将文本输入转换为语义表示，与感知信息相结合进行综合判断和决策。这种技术的发展使得机器人可以更加智能地感知和理解周围环境，进而实现精准的任务执行和物品操作。 PaLM-E进一步验证了“智慧涌现”在多模感知和具身智能上的效果。点击查看视频→优酷视频云（以上视频来自论文《Google’s PaLM-E is a generalist robot brain that takes commands》）06 GPT-4 的发布，标志着 AIGC 迈入了多模态融合的新纪元GPT-4的模型取得了重大突破，它拥有强大的图像识别能力，处理长达 2.5 万字的文本输入，让回答准确性大幅提升，以及能够生成歌词、富有创意的文本，可以实现风格的多样化。GPT-4 作为一个强大的多模态模型，能够接受图像和文本输入，并输出准确的文本回答。实验证明，GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现堪比人类水平。举个例子，在模拟律师考试中，GPT-4 能够取得前 10% 的成绩，而 GPT-3.5 则稍显逊色，只能排在倒数 10%。GPT-4 的新功能允许用户指定视觉或语言任务，并以纯文本设置并行处理文本和图像形式的 prompt。具体而言，当输入包含文本和图像时，GPT-4 能生成相应的文本输出，如自然语言、代码等。在许多领域，包括带有文本和照片的文档、图表或屏幕截图等，GPT-4 都展现出了与纯文本输入类似的功能。此外，它还可以利用为纯文本语言模型开发的测试时间技术进行增强，如少样本和思维链 prompt。GPT-4是世界第一款强有力的AI系统，会掀起一场新的工业革命，带来新的社会分工，创造新的应用场景，全面提升人类的智能化水平。（以上图来自网络）07 Is the AI GAME OVER?在Rich Sutton著名文章《苦涩的教训》中，他提出了一个引人深思的观点，即唯一导致AI进步的是更多的数据、更有效的计算。这一观点得到了DeepMind研究主任Nando de Freitas的支持，他甚至宣称AI现在完全取决于规模，AI领域更难的挑战已经解决了，大模型已经（暂时）战胜了精心设计的知识工程。这一观点也得到了实际应用的证明，大量的数据和更强大的计算能力确实对AI技术的发展起着关键作用。 然而，我们也不能因此认为AI的发展已经结束了。如今，虽然大模型已经建立了基础，但真正的挑战仍然在于如何将其应用到实际场景中。例如，在自动驾驶领域，需要考虑不同的天气条件、不同的交通状况等复杂情况，这些都需要AI技术在实际应用中不断实现迭代和优化。 此外，AI在推理、判断和创造等方面仍面临许多挑战，实现真正的智能仍然需要突破。因此，虽然大模型已经取得了重大进展，但AI的发展之路仍然任重而道远。GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？我将发布四个系列，还会探讨AIGC的阿克琉斯之踵， 多模态认知智能和AIGC for MMKG，敬请期待！关注#华为云开发者联盟# 点击下方，第一时间了解华为云新鲜技术~华为云博客_大数据博客_AI博客_云计算博客_开发者中心-华为云
ChatGPT对自媒体人来说是毁灭吗？
自媒体行业是一个发展迅速的行业领域，主要是通过社交媒体平台进行内容传播，而ChatGPT则是一个机器学习技术，可以用于生成自然语言文本内容，因此十分适合自媒体行业的开发和使用。
但是，ChatGPT对自媒体人而言，并不是毁灭的存在。尽管ChatGPT可以用来生成自然语言文本内容，但它的最终可能性取决于输入数据的质量和要求，以及人工的最终处理。
ChatGPT主要是用来帮助自媒体人创造和维护文本内容，节省大量时间，但它也并不能代替人类创造内容的功能。ChatGPT只是一种辅助工具，它负责“细化”文本内容的有关部分，而人仍然是最终的决策者。在实际的使用过程中，自媒体人还可以添加个性化内容，也可以在技术上调整ChatGPT。因此，ChatGPT并不会取代自媒体人，只是能帮助其快速完成文本内容的制作工作。
此外，ChatGPT也可以作为一种非常有用的研究工具，帮助人们更好地理解如何合理安排文本内容，进而制作更高质量的文本内容。
总而言之，ChatGPT无法取代自媒体人，但能协助其完成文本内容的制作工作，从而获得更多更高质量的文本内容，从而帮助自媒体人提升内容质量，提升知名度。
会不会是另一种低代码方案？
（一）百奥利盟Bio-AP微服务平台----构建精准医疗和创新生物药研发数字化生态的战略规划
01/ 生命科学行业数字化-未来发展主题众所周知，数字化转型就是工业4.0的核心理念，端到端集成是工业4.0战略的一个重要核心内容。用生命科学行业懂的语言来说，端到端集成就是生物药临床前研发、IND、NDA、上市生产和销售的全生命周期实现数字化管理，这意味着对数字化系统及IT基础设施都提出了更高的要求。GAMP5 指南第2版，以纳入生命科学行业中新的和不断发展的主题，例如区块链、人工智能/机器学习 (AI/ML)、云计算和开源软件 (OSS)，充分说明包括云计算在内的新技术，正在被生命科学行业所接受。百奥利盟Bio-AP微服务平台：聚焦基因与生物技术，提供智慧实验室、智能制造解决方案，产品包括Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统、Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台系统、Bio-Vaccine©创新生物药生产数据一体化信息平台系统，覆盖了从科研到生产的全生命周期流程。百奥利盟Bio-AP微服务平台提供的解决方案完全符合生命科学行业的法规和规范：● 基础法规层面，符合21 CFR Part11（电子记录及电子签名法规）、 ALCOA+CCEA原则（数据可靠性原则）以及中华人民共和国电子签名法；● 实验室规范层面，符合GLP（良好实验室规范）、ISO17025（检验与校准实验室证）,ISO15189（医学实验室认证）,CAP/CLIA（美国病理家协会实验体系认证）等相关法规对计算机化系统的要求；● 生产GMP规范层面，符合 ISPE GAMP5，NMPA《计算机化系统》、NMPA 《药品记录与数据管理规范》、 NMPA 《生物制品》、 NMPA 《细胞治疗产品生产质量管理指南（试行）》以及FDA和欧盟的相关法规和规范。百奥利盟 BioTechLeague | 构建精准医疗和生物药研发数字化生态02/ 阿里云云盒 软硬一体-公共云本地化部署2022年，百奥利盟与阿里云云盒达成深度合作，融合双方优势共同发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”，实现百奥利盟的Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统等多款生物技术领域信息化系统的本地化部署，为大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室、基因与生物技术科技公司等企业打造科研到生产的全生命周期的一站式服务。阿里云云盒作为软硬一体的公共云本地化部署服务，为用户提供了与公共云一致的产品能力和使用体验，满足客户数据本地部署、海量数据就近处理、业务低延时等需求。换句话说，通过云盒这样一组机柜让用户能够把阿里云的一朵云带回去，在客户需要算力的地方进行快速地部署。此次，阿里云与百奥利盟的强强联合，是基于阿里云医疗行业线在生命科学领域的丰富行业经验，结合了阿里云云盒的现场算力、云原生 PaaS 产品能力、多活容灾以及免运维等优势，实现了百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化解决方案的本地化部署，具有安全合规、互联互通、多分支机构统一管理和灵活扩展四大优势。百奥利盟 & 阿里云 | 构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案(1) 深度融合、安全合规： 可在客户任意指定位置部署基于云原生架构的百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化系统，实现生命科学行业 SaaS 应用的数据本地化，满足生命科学企业的数据安全合规要求。(2) 线上线下，互联互通： 在纵向上实现线上数字化管理与线下“研发+生产+质控+运营业务管理+追溯”的一体化；横向上帮助企业实现与现有企业业务无缝对接，打造级云边协同的一体化数字平台。(3) 多分支机构、统一管理： 针对精准医疗实验室一中心多分支机构的模式，如创新生物药的“研发、生产、运营”多中心场景，可以实现系统的统一入口、统一规划和统一管控。同时，在降低TCO的情况下还可以减少运维人力成本的投入。(4) 灵活扩展，降本增效：联合方案支持订阅付费模式，轻量化的输出可以为初创型生命科学企业节省成本；同时利用阿里云云盒具有的良好可扩展性能力，可弹性扩展到上百节点、方便未来快速在其他区域的数字化建设覆盖和业务运营，满足大型生命科学企业的业务对资源的扩展需求。另一方面，百奥利盟已通过阿里云计算巢完成了其应用与云的集成，帮助客户一键构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案，简化集群部署的复杂性，阿里云计算巢打造了 ROS（资源编排）以实现应用集群的自动部署。相比传统以天、甚至以周为单位的交付周期，交付效率有极大的提升。阿里云与百奥利盟的强强合作，百奥利盟将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。与此同时，百奥利盟已经加入阿里云医疗行业线组建的数智CRO生态联盟，双方共同助力CRO公司服务资源与过程管理的数字化、在线化。未来，阿里云将与百奥利盟从更多层面开展持续的、长期的、深度的合作，以阿里云云盒为技术底座，深度融合百奥利盟的多款生物技术领域的信息化系统，助力大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室等行业机构全方位提升信息化、智慧化水平，提供持续创新的未来医疗建设路径。（二）百奥利盟Bio-AP微服务平台----轻量级 / 完整性 / 灵活性 / 快速性百奥利盟Bio-AP微服务平台 | 轻量级&完整性&灵活性&快速性百奥利盟Bio-AP微服务平台 | 轻量级&完整性&灵活性&快速性从2021年相关报告可以看出，目前企业普遍关注”信息安全相关建设、业务流程的重塑与梳理、应对业务变化的营销管理创新、基础架构的优化“方面，对于”数字中台、RPA、AI区块链技术、创新机制建立“等关注点都排在后边。”保证合规性、减少合规成本、实现数据与信息追溯，实现数据集成与互联、解决信息孤岛等“还是当前生命科学企业现状，更多企业还是处于由纸质化办公往数字化办公的转型过程中，来解决以上问题。从国际环境来看，很多企业已经引入云服务、机器学习、深度学习（如：R&D云服务软件应用）。机器学习在质量管理、实验室管理、研发生产管理等方面已广泛应用，如主动实验、生产质量智能化管理、主动的智能化排程、运营数据智能决策分析、数据预测性替代过去式、研发实验生产各类信息的归类和预测等，相信国内也会逐渐走向这个趋势。百奥利盟经过十多年的不断创新与探索，已经形成了专业适用于实验室数字化服务以及生物药全生命周期数字化服务----百奥利盟Bio-AP微服务平台，可以根据不同客户的实际需求与发展阶段，进行模块化构建与组装。针对传统架构设备端、云服务、决策端等各种层级系统，解决数据传输效率低、无法实时数据探查等痛点问题。工业４.０物联网扁平的数字化标准，实现了不同的系统都可以实时探查数据、减少成本，再加上创新生物药品种类多、流程各异、工艺升级快、技术平台多等实际问题，需要轻量级系统、功能与模块完整，支持灵活配置且快速上线与实施使用的信息化系统，为研究型中心医院、CRO+CDMO、分子检测、生物药研发生产等企业客户服务，助力创造更多实实在在的企业发展价值。特别是针对一些初创型公司，可以统一规划、分布实施、按模块上线。比如细胞和基因治疗领域，可以先上线CDE法规最关注的追溯系统部分，再上线生产、质控、研发数字化模块，因为是分布上线，每期周期并不会战线很长。（三）百奥利盟Bio-AP微服务平台 AIGC模型从信息化、数字化到人工智能 & 从Cloud到行业定制LLM大模型AIGC模型 | 从通用到深度定制行业AIGC模型针对生命科学行业发展的大趋势，当前生命科学行业已经到了“深入到基因和细胞的微环境，突破检测和新药研发的瓶颈”阶段，生命科学数字化转型已经提升到国家战略发展层面的高度以及全球监管的趋势。百奥利盟Bio-AP微服务组装平台的核心目标就是致力于为全球生物药与精准医疗行业提供全程数字化解决方案。除了本地部署的实施方式，百奥利盟也在探索如何在合规的前提下更广泛的使用云。与阿里云联合构建云上精准医疗与创新生物药信息化管理平台，量身为初创型分子诊断企业和生物科研团队、创新生物药研发与生产、细胞基因治疗和肿瘤个性化疫苗研发生产型企业客户解决方案。云服务提供了大存储，大算力和扩展性支持，使信息化系统到大数据，实现人工智能，甚至行业LLM大模型成为可能。关于当前热点的大模型，ChatGPT所能实现的人类意图，来自机器学习，神经网络，强化学习模型的多种技术积累，是从量变到质变的过程。信息化系统产生了实验、生产和质量大数据，可以使用机器学习进行预测分析，目前已经进展到行业深化LLM大模型阶段。目前生命科学企业可以通用LLM大模型提高工作效率，百奥利盟的数字化系统也在和LLM大模型API进行整合对接，实现智能沟通，培训交互，信息提示，资料检索等功能。从通用LLM大模型到行业定制化LLM模型，是强化学习的过程，是反复训练、建模、反馈的过程，百奥利盟希望和客户共同建立LLM行业大模型，解决生命科学行业细分领域的痛点问题。（四）百奥利盟Bio-AP微服务平台生命科学数字化转型---对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益目前百奥利盟Bio-AP微服务平台已服务在全球市场（中国、美国、中东）日常管理工作，尤其在国内京津翼、珠江三角洲区域已经有大量推广和最佳落地实践与日常管理应用。例如：百奥利盟客户星医昂（专注于免疫细胞药物的研发和产业化，开发异体通用型现货免疫细胞产品），细胞药物从研发源头阶段开始，在IND、NDA、生产、运营的全生命周期数字化管理是未来发展的趋势，采用百奥利盟Bio-Research©电子实验记录系统，实现生物实验室信息化与数字化，使实验室更加标准化、一体化。解决了这些核心痛点问题，如：实验室数据规范化执行与无纸化管理、宝贵技术&经验传承、数据安全与知识保护、项目进度&成本监控与管理、关键价值数据信息快速提取&解析与追溯等。上药生物和十院“前院后工厂”模式先驱者，百奥利盟Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台的核心价值是实现上药生物细胞生产业务全过程计算机化系统管理，对产品的全生命周期进行数据记录和分析，确保产品的安全、可控、可追溯，保证了产品质量，实现了产品的CoC(监管链)及CoI(身份链)。百奥利盟 BioTechLeague | 对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益
百奥利盟发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”,将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。不断持续地开发迭代与探索创新，开创行业前沿技术的更多可能，旨在为广大客户提供智能、安全、合规、多元的全流程一站式解决方案，推动产业发展，共见未来商机。
最不容易被gpt代替的行业？
医务和新闻工作者等行业不容易被代替。
最难被 ChatGPT 所代替的职业需要具备深厚的专业知识和技能，还需要具备高度的责任心、爱心和奉献精神，以及良好的职业道德和职业素养。
ChatGPT还能疯狂多久？
大家好，我是穿行世界的风。2023年春节刚过，ChatGPT成为人工智能领域备受关注的话题。ChatGPT是人工智能研究公司OpenAI在2022年11月30日上线的人工智能聊天机器人模型，其功能包括了信息查询、日常聊天、撰写文章、编写程序甚至赋诗作词等人们日常工作生活相关的方方面面。一经亮相，便成“王者”。
上线三个月时间用户量破亿
ChatGPT的无所不能疯狂圈粉。公开数据显示，ChatGPT推出短短五天时间，注册用户数就超过了100万，目前这一数据已经突破了1亿。
过亿用户盛情追捧背后，微软、Meta以及亚马逊AWS等科技巨头的高强度关注正在给ChatGPT的持续火热带来持续动力。在ChatGPT母公司OpenAI成立七年来，微软为其注入10亿美元投资以及大量研发力量。日前，微软宣布向OpenAI追加投资数十亿美元，并打算将其AI工具整合在微软的Bing搜索以及多项产品当中。同时，Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook等旗下产品生成创作者内容。
与此同时，谷歌对于ChatGPT可能带来的改变表示关注。日前，谷歌母公司Alphabet CEO桑达尔·皮查伊表示谷歌将在“未来几周或几个月”推出类似ChatGPT、基于人工智能的大型语言模型。
同时有消息称，百度将在2023年3月推出和ChatGPT类似的人工智能聊天机器人服务，其最初版本将内嵌在其搜索服务当中。另据多家媒体报道，百度还在计划建立一个独立的网站，供用户使用该工具。
受相关概念影响，自春节开市以来，A股多家ChatGPT概念股应声跟涨。2月6日，ChatGPT板块延续强势，招商证券数据显示，ChatGPT概念当日涨幅5.89%，其中个股汉王科技斩获六连板，海天瑞声6日累积涨幅翻倍。
如此火热还将延续多久？ChatGPT是否将带来一场科技革命？
对话模式具备更好的交互体验
重庆江北区的余先生一直专注于电竞市场研究。近期外出行程中一次偶然的ChatGPT体验经历让他颇为激动。“目前在推动一个电竞酒店项目，ChatGPT给我的决策带来很多帮助。”
余先生告诉上游新闻记者，和目前的搜索引擎以及知乎等平台相比，ChatGPT给出的答案比较系统、全面，而且非常及时。“比如我在知乎或者其他网络平台发布一个问题，等到答案需要一定的时间，但ChatGPT给出作答最多只需十秒左右。”
另外还有一些日常的文字处理工作，比如就某个主题写一个提纲或者起草一个方案，ChatGPT几秒钟就可以给出结果。“我只需要在这个基础上结合自己的理解进行修改，如果这些工作交给我的同事处理，可能需要一个上午或者更久。”
余先生说，要从ChatGPT得到更满意的答案，用户的提问方式以及发问的角度似乎也显得尤为重要。他说，“和搜索引擎是同一个逻辑，通过AI算法理解用户的需求再给出结果。”
和大多数体验过ChatGPT的用户感受一样，交互体验和人的思维方式更加贴近，同时具有实时性、系统性等特点，而且基本功能覆盖人们日常生活工作的大多数领域。
中短期内无法完全取代传统搜索引擎
在资本市场疯狂追捧的背后，专业人士给出的判断则相对冷静。
中国传媒大学数据科学与智能媒体学院副教授王小宁在接受《环球时报》采访时谈道，“ChatGPT的出现是一种机遇和挑战的结合，在发挥它优势的同时，也应该认真对待它可能带来的问题。”
王小宁认为，目前ChatGPT的落地应用可能更多是搜索引擎和智能营销，即通过整合互联网平台上的信息方便用户的信息检索，比如把ChatGPT融入搜索引擎，推出对话搜索模式。“它可能在某些方面可以取代人类的工作，比如客服咨询、智能家居控制等等，也可以替代部分脑力工作者的重复性劳动。但是正如联合国贸发组织专家所说，聊天机器人有可能带来赢家和输家，并将影响蓝领和白领工人，尤其是技术工种和半熟练工种。发展中国家的政策制定者需要加快步伐，为这些技术做好准备，否则就有可能更加落后。”
另外一位不愿具名的专业分析机构人士告诉上游新闻记者，目前很难确定ChatGPT是否真正算是一个风口，“毕竟相关技术和数据储备、算力性能、模型建立等多个方面密切相关，但可以肯定的是，ChatGPT的持续火热，对于AI相关能力的挖掘会起到重要推动作用。”
2月6日上午，中信证券发布研报指出，ChatGPT在中短期内无法完全取代传统搜索引擎，也较难改变当前全球搜索引擎市场竞争格局，但预计将会加速搜索引擎演化进程，并在中期形成以传统搜索为主、ChatGPT类模型为辅的新搜索引擎形态，相应带来谷歌等传统搜索引擎巨头AI投入大幅增加。
就在2月6日当天，ChatGPT的开发公司OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂在接受美国《时代》杂志采访时特别谈道，ChatGPT这样的人工智能工具“可能被滥用，也可能被坏人使用”，引发关于如何在全球范围内对其进行监管的问题。穆拉蒂补充道，现在对ChatGPT进行监管“并不算为时过早”。