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我們一起聊聊ChatGPT,它真的很難牛!

人工智能
正是由于 ChatGPT 能猜中你的語義,所以它能做到「無中生有」,即即便網(wǎng)上沒有命中你的關(guān)鍵詞,它也能給出網(wǎng)上沒有的回答,像一個(gè)能獨(dú)立思考的人,而 Google 就不一樣,如果網(wǎng)上沒有的那就是沒有,只能做到根據(jù)你給出的關(guān)鍵詞來查找,但卻不符合你的語義。

前言

自從在工作中用上了 ChatGPT,工作效率可謂是直線上升,可能有人說 Google 足夠用了,不過 Google 主要是基于你輸入的關(guān)鍵詞來對互聯(lián)網(wǎng)上已有的結(jié)果進(jìn)行匹配排序的,這就存在三個(gè)問題

如果你的關(guān)鍵詞寫得不是那么準(zhǔn)確那 Google 就無能為力了

即便你命中了關(guān)鍵詞,Google 的搜索結(jié)果也可能不是你想要的,因?yàn)閺恼w的語義上來說并不是你想要的結(jié)果,這就好比,你輸入「我愛中國」,可能用Google 的話,它發(fā)現(xiàn)命中了「中國」的關(guān)鍵字,結(jié)果給你展示一堆中國是怎樣的信息,而如果用 ChatGPT 的話它卻能夠猜中你的語義,然后給你回復(fù)「看來你是個(gè)好青年,將來是個(gè)棟梁之材」這類的話,這么一對比,高下立現(xiàn),也正是因?yàn)?Google 基于關(guān)鍵詞,而 ChatGPT 基于語義,所以只要你的句子越長,Google 越不準(zhǔn),而 ChatGPT 卻越能猜中你的語義(前提是你的給出的長句描述足夠清晰)

就算 Google 給出的結(jié)果命中了你的語義,但搜索的結(jié)果也有可能是錯(cuò)的,因?yàn)?Google 是按網(wǎng)頁的權(quán)重排名,如果這個(gè)網(wǎng)頁占的權(quán)重高,它的排名就會高,但網(wǎng)頁里的內(nèi)容本身則有可能是錯(cuò)的,僅僅是因?yàn)楹芏嗳嗽L問了它,它的權(quán)重排名就高了,但可能這個(gè)答案本身是錯(cuò)的。而如果用 ChatGPT 這類錯(cuò)誤則大概率會避免掉,我們可以認(rèn)為它會有一定思考能力的機(jī)器人,會把類似的問題給規(guī)避掉,這一點(diǎn)我深有感觸,比如我問了挺多問題 ChatGPT 給出的示例代碼都能做到 bugfree,而用 Google 有時(shí)候那些排名很前的網(wǎng)頁也可能會有 bug。

正是由于 ChatGPT 能猜中你的語義,所以它能做到「無中生有」,即即便網(wǎng)上沒有命中你的關(guān)鍵詞,它也能給出網(wǎng)上沒有的回答,像一個(gè)能獨(dú)立思考的人,而 Google 就不一樣,如果網(wǎng)上沒有的那就是沒有,只能做到根據(jù)你給出的關(guān)鍵詞來查找,但卻不符合你的語義。

下面我來分享兩個(gè)工作中用到的例子,來體驗(yàn)一下 ChatGPT 的強(qiáng)大

case 1: 查找「js請求短鏈接獲得對應(yīng)的長鏈」

使用 Google 的搜索如下

圖片

使用 ChatGPT 結(jié)果如下:

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可以明顯看出差別,Google 給出的是短鏈接的實(shí)現(xiàn)原理,而 ChatGPT 不僅讀懂了我的語義(細(xì)心觀察你會發(fā)現(xiàn)我誤把如何寫成了如果)還準(zhǔn)確給出了相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn),完全命中了我的要求

case 2: 「有兩個(gè) label 并排成一行,其中一個(gè) label 固定寬度,另一個(gè) label 有寬度是自適應(yīng)的,如果文字部分超出,使用省略號表示,請使用 css 表示另一個(gè) label」

Google 給出的回答如下:

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第一條給出的答案是這樣的。

圖片

它確實(shí)解決了「文字超出后使用省略號表示的需求」,但卻不滿足我的另一個(gè)要求:寬度自適應(yīng),我們可以看到這個(gè)答案把寬度限制在了 100px。這就是我們在開頭提到的 Google 不擅長處理長句,而且也沒法理解你的語義

接下來我們再看看 ChatGPT 的表現(xiàn)。

圖片

可以看出它不僅完全猜中了我的語義,而且給出了 bugfree 的代碼,包括代碼中 class 的命名,注釋都堪稱標(biāo)準(zhǔn)代碼的天花板!對開發(fā)者非常友好!

兩相對比高下立判

以上只是舉了兩個(gè)我們編碼使用 ChatGPT 的 case,實(shí)際上我們整個(gè)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在工作中比較重度地使用 ChatGPT 了,比如用它來分析爆款視頻腳本然后寫出相似風(fēng)格的腳本,再比如我們讓它寫出與其它爆款公眾號相似風(fēng)格的文章,本來這些工作都需要招聘相應(yīng)的運(yùn)營人員來做,但有了 ChatGPT 后,這些工作都可以由它代勞了,而且據(jù)我了解,目前市面上其他公司也正在基于 ChatGPT 開發(fā)一些智能客服,論文檢查,模擬面試等應(yīng)用,應(yīng)用場景極其廣泛,它給行業(yè)的顛覆足以引起我們的重視

我之前在朋友圈寫了一段話:很快「能熟練使用 ChatGPT 來工作將是工程師職位 JD(job description)上的必填項(xiàng)」因?yàn)榫臀业氖褂酶惺芏?,使用它帶來的生產(chǎn)效率真的是太大了,熟練使用它可能頂好幾個(gè)普通工程師,就像封面所示,它已經(jīng)通過了 Google L3 工程師的測試,而這個(gè)工程師的薪水相當(dāng)于 18w 差元,這就意味它未來很可能會替代普通的工程師的工作。

當(dāng)然 ChatGPT 畢竟只是工具,短期內(nèi)還沒法完全取代人類,不過我們還是要及時(shí)擁抱變化,充分利用它來提升我們的工作效率,把一些重復(fù)性的勞動交給它,而我們要做的就是在寫好代碼的同時(shí),還要深度思考業(yè)務(wù),成為行業(yè)領(lǐng)域?qū)<遥@一部分 ChatGPT 還沒法替代人類。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 碼海
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