chatbot与智能聊天 chatbot与智能聊天区别

chatbot可以取代程序员吗？

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 实上目 前的智 能ai技 术还没有达 到可以取 代任 何一 个职 业，当然程 序 员也不 会因 此而失 业。

它是需要有依 据进行学 习的，而代 码编 程并不是一 成不 变的，针 对不同目 标和内 容总是会有不 同的程 序，这时候chatGPT就无 法做 到了，当 然，chatGPT肯 定是能够实 现一 些最 为基 础的代 码程 序编 写，势 必会影 响到一些技 术水 平不 高的程 序 员，但还远 远无 法达 到取 代的程 度。

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。

每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最 近爆 火的 ChatGPT，只要一个 AI 工 具可以编 程，紧跟而来的话 题必然是：“程 序 员是否会因此被替 代？”

程 序 员实 惨！职业威 胁一直就没停 息过。

所以，ChatGPT可以编 程？这似 乎很让 人匪 夷所 思。

ChatGPT介 绍一下！！是一个由OpenAI训 练的大 型语 言模 型，可以进行对 话、文 本生 成、问 答等多种任 务。它使 用了Transformer架 构，能够从大 量语 料中学 习语 言特 征。

ChatGPT可以在编 程领 域有多 种 应 用，其中一 些主 要的应 用如下:

代 码生 成：可以根 据输 入的需 求或描 述生 成相 应的代 码。

代 码提 示：可以根 据用 户输 入的代 码片 段，提 供相 应的代 码提 示和补 全。

故 障诊 断：可以利 用ChatGPT分 析错 误日 志并给 出相 应的解 决方 案。

文 档生 成：可以根 据输 入的代 码生 成相 应的文 档。

自 动测 试：可以根 据输 入的代 码生 成相 应的单 元测 试。

数 据科 学：可以使 用ChatGPT来自 动生 成模 型和数 据 集的描 述。

不 过需 要注 意的是，ChatGPT是一个非 常强 大的语 言模 型，但它并不是万 能的，在生 成代 码的场 景下还需 要人 工编 程和检 查，所以一 定程 度上ChatGPT的使 用是需 要依 赖程 序 员的护 航，才能确 保完 成应 用。说替 代程 序 员的是不会的，着实是过度解读了。

chatgtp和chatbot区别

很多人对这个可能不懂，其实chatgpt就是度娘的高级形式，举例：我们有什么不懂的，就会在百度搜索栏里输入问题，然后就会出现和这个问题相关的很多内容，但这时候看到内容很分散很杂，我们需要看好几个内容然后通过大脑总结形成最终的答案，而chatgpt就是把这些分散的内容总结了一下，不再需要通过我们的大脑总结，总结内容可以通过语音图像文字呈现。

人工智能要做这些事件需要有图像语音视频动画等的转换能力，总结就需要AI芯片算力等，总结需要有内容就需要很大的数据库，这就是chatgpt涉及的各个方向。

chatbot和chatgpt的区别就是，chatgpt是度娘，问他什么问题都可以回答，但不一定非常细致，而chatbot是专业的人工智能，目前的应用都是为企业服务的，比如你问一个东方财富软件功能问题，chatgpt不一定能够回答你，而chatbot就可以回答，主要是因为他们数据库内容的问题，chatbot可以做到内容的即时跟新，而chatgpt却不可能，面太广了，做不到专业。

内容是需要基础数据库的，这就涉及到文化政治倾向问题，你放哪些内容到数据库，人工智能就会怎么回答你，所以意识形态的差异就会导致欧美不用我们的产品，我们不用欧美的产品。

chatgpt和chatbot在技术上是没有多大区别，chatbot也可以升级到语音视频动画图像，目前国内的chatbot因为是专业领域，所以都有固定的答案，不需要很强大的AI，最终区别chatgpt需要更大的数据库和算力，仅此而已！

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全部评论 (4)

最新

陆日升

来自:广东

赞一个专业分析

02-11 13:49

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抄牛牛

来自:广东

最近很多人在争论AIGC哪个是最正宗的问题，其实答案是没有争议的，哪个公司能利用AIGC创造最大的社会价值，哪个公司就正宗的。很显然，思维要点在于哪人公司可以利用AI打造产业经营模式闭环的问题。 无疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社会热点，让在家误以为，谁跟open AI公司有关系，谁最像他谁就有是AI最正宗的公司，是这样的吗？也末必吧。 回到刚才讲的标准的问题，谁能利用AI打造产业经营闭环创造最大的社会价值呢？ 我的回答是，昆仑万维和萤石网络，这个文章我主要说的是昆仑万维。 所以，思路是很清晰了，昆仑万维打造了适应AI产业经营模式的闭环，能创造最大的社会价值，所以昆仑万维才最正宗。而不是去比较谁的服务器谁牛逼，谁模型参数多谁牛逼。这就像你有小孩经常考90分所以你认为你儿子将来能当总统一样。大家不要陷入这种思维误区。 AI的本质是什么，是让机器变得聪明，让机器变聪明是为了让机器能完成更复杂的工作。哪些行业的机器在现在的科技水平下能能体现最大的AI+效益的行业才是好行业。 所以刚才的问题的等价变换成，哪个行业能利用AI最快提升生产效率。 无疑，答案还是昆仑万维和萤石网络。 AI+行业的模式是：数据+人+物 所以核心的是，人的平台+数的平台+物的平=流量平台+大数据 人的平台：腾迅 META 等 物的平台：物联网平台（小米，萤石网络，华为） 数据平台：云服务 当然，最重要的那个要素其实是那个+，是规模化应用场景。 只有规模化的应用场景，真是社会真正需要的。 打造了规模化应用场景的，是昆仑成维，是萤石网络（不看好小米是因为那个+没有做好） 即便是如日中天的Open AI公司，他想好了他的经营模式了吗？靠回答问题赚钱吗？ 在考虑这个问题的时侯，我突然明白，为什么昆仑万维已经在这个问题上深思熟虑很久了。因为昆仑万维在研究天工模型的时侯，也是几年前了。不像其它友商，赶鸭子上架硬蹭概念的感觉。 想明白了这件事，我们就想明白了很多事情，比如，其实原理模型并不是那么重要，是价值含量最低的要素，所以昆仑万维很聪明的出来说，我们要开源模型原型。 其实,AIGC也并不是我们想象的那么聪明，AIGC其实是按照我们设定好的路径去处理数据。 同时，模型也并不见得是参数越多越智能，而是找到性价比最好的应用场景。在没有找到规模化的应用场景盈利之前，不要说利好GPU什么的话出来。我不会花一万块钱的电费问AIGC晚上吃10块钱的盖浇饭好呢，还是10块钱的泡面好呢。 现实就是这样，很多AI公司都没有找到能触发良性循环的盈利应用场景。所以大批AI公司一直在亏钱，解决不了碎片化应用拼成规模化应用的场景问题。 但是，不好意思，昆仑万维和萤石网络解决了这个问题。 他们的打法是同构的，都是在垂直细分里发力，然后整合成大的应用场景。 换句话说，选择应用场景颗粒度的问题，在多大层面打造统一标准，又在多小细分层面打造专有模式。统一标准和专有技术的组合拿捏平衡，才创造出了独有的经营模式，最富于创新力的经营模式闭环。 萤石网络的通用技术上，我的视频技术算法有优势， 我的终端接入量也有优势（虽然还比不上小米），专有技术上，我在摄像头里增加AI识别火灾模块，识别老人跌到模式，识别鱼缸变脏模块。叠加起来就变成了萤石网络独有的竟争力。 昆仑万维也是如此，收购欧朋浏览器，把头条模式复制到欧州非洲，打造元宇宙游戏社区，打造在线音乐平台。组合在一起就是有特色的垂直流量矩阵。是未来最有前景的流量平台。再加上AI赋能，这本身就是天然成熟的应用场景，AI天然就能直接赋能的。 所以，核心还是经营模式的问题，能赢利且能良性循环迭代的经营模式闭环才最重要。新时代的大树总是从小树苗开始的，如果你仅仅因为他小认为他没有实力这个错误就太大了。比如，昆仑万维的模型参数确实没有 openAI公司的多，但确实昆仑万维已经把AI技术用在游戏研发当中，确实又降了很多成本了。确实脚踏实地的接地气了。 所以我认为，我对AIGC的理解还算到位的，纯逻辑推导来说。 转钱的格律诗

02-11 12:11

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2

慢慢挣钱1314 其实不管是投入还是成果，百度阿里字节华为腾讯都是国内的龙头，人工智能最重要的是算法，应用需要软件配合，百度阿里腾讯字节会发展很快，因为他们有现成的平台，用户基础好，最终联网万物智能大概率需要华为的鸿蒙系统，这是产业升级，子系统会诞生很多伟大的公司，专业的事还得专业的公司做

股友vU49YJ

来自:天津

02-11 11:05

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chatbot对程序员有影响吗？

ChatGPT（对话生成技术）是一种机器学习技术，可以根据输入的文本，自动生成高质量的文本输出，它能够模仿人类的对话行为，使机器能够与人类进行自然的对话。

ChatGPT技术的出现，确实会对底层程序员的就业有一定的影响。

由于它可以自动生成高质量的文本输出，传统的底层程序员，尤其是一些编写文本信息的底层程序员，将会受到一定程度的影响。

同时，ChatGPT技术也可以用来自动生成文本，这将会对某些文本编辑和撰写的底层程序员造成影响。

然而，ChatGPT技术也不是完全取代底层程序员的技术。

它可以模仿人类的对话行为，但也有很多不足之处，尤其是它在输出质量上的不足。因此，底层程序员仍然有必要进行校对、修改、编写等工作，以保证文本的高质量。但不会导致底层程序员全面失业。

自动化技术，包括人工智能，一直以来都在改变劳动力市场，导致一些工作被自动化，而另一些工作需要更高级别的技能。因此， ChatGPT 的出现可能导致一些具体的程序员工作需求减少，但同时也会带来新的工作机会，例如人工智能开发、数据科学、以及相关的领域。

此外，人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。因此，即使在自动化技术的影响下，仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。

因此， ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业，但可能对一些具体的工作造成影响，需要程序员通过不断学习和提高自己的技能来应对这些变化。此外，ChatGPT技术并不能完全取代底层程序员的所有工作，而只能取代其中的一部分，因此它不会导致底层程序员的大规模失业。

总而言之，ChatGPT技术确实会对底层程序员的就业有一定的影响，但是不会导致底层程序员大规模失业。底层程序员仍然需要运用其他技能，进行校对、一方面，ChatGPT可以帮助底层程序员完成重复性的任务，减少他们花在这些任务上的时间，使他们有更多的时间和精力去完成更加复杂、更有挑战性的任务。

另一方面，ChatGPT也可以为底层程序员提供支持，帮助他们快速解决问题，使得项目的开发效率大大提升，为企业的发展做出积极贡献。

此外，借助ChatGPT，底层程序员可以更加容易地接触到新技术，从而更好地掌握专业知识，提高职业技能水平，为企业带来更多的利益。

总之，ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业，反而会给他们带来更丰富的

chatbot是什么？

ChatGPT有多火？2022年11月30日推出，到现在不过两个多月，用户量已经破亿，是史上最快破亿的互联网产品。

但是，由于不对中国用户开放，对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈，目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段：看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。

一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话，是个革命性的颠覆性的产品，甚至要让20多个工种失业；另一方面，圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答，难免会觉得，“就这玩意要颠覆我？我怎么不相信呢！”

其实，大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道，上一次说AI要让人类下岗还是2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石，并且随之而来的三年AI投资热门期，直到后来直播赛道崛起，AI之风才逐渐平静，没想到疫情刚刚过去，又一波AI热来袭。

这一波AI热潮在国内有着良好的土壤，《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热，让不少人热衷讨论未来科技；在国际上，去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大规模的裁员，裁员就是因为看衰未来，如今，微软投资的openAI开发的ChatGPT，在web3.0和元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是仅剩的火苗。

国内跟风的百度，在推出类似ChatGPT的计划之后，股价一度暴涨17%，阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品，即将推出。

但是，ChatGPT到底能干什么？为什么大家对它的评价差异巨大？它真的会让很多人失业吗？

第一个，为什么ChatGPT的回答很扯淡？

跟很多人一样，当初我试用几次ChatGPT之后，觉得这回答的都是什么玩意？还有人说它会写诗，可是写出来的诗完全没有可读性。

但是，我们可能忽略了一个问题，ChatGPT不是一个成品，而是一个半成品，虽然它经过七八年时间，在3000亿单词的语料基础上，训练出了1700多亿个模型，但是，它仍然是一个半成品，一方面需要openAI继续开发，另一方面，也需要使用者不断训练它，它就跟刚会走的小狗一样，要经过主人训练，才会更懂你。

ChatGPT作为一个聊天机器人，并不是一开始就很懂你，何况，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人，而是经过了国内的中介，中介把你的问题给到国外的ChatGPT，得到回答之后再转给你，这中间最大的问题就是，ChatGPT对回答者并没有精准的区分，只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。

真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合，才能不断得到高端AI对你的服务升级，否则，永远尝不到AI的“甜”。

不过就算经常使用ChatGPT，也还是很难解决大家的实际问题，需要根据使用场景二次开发，微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing，这样一来，就比单独的搜索引擎更好用，能够得到更智能的答案，还能减少搜索引擎的广告问题（想想百度的广告，你就知道这个产品的好处了）。

第二个，ChatGPT不是什么吊炸天的技术。

在ChatGPT之前，对话机器人早就普遍存在，比如微软小冰，还有各种智能音箱，甚至大家网上购物找客服时，得到的第一个回答，一定是机器人，机器人无法回答，人工客服再介入。

ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型，也就是学习了互联网上的各种资料，建立各种模型，但是，以前的聊天机器人侧重于文字语音理解，然后通过设计无数的固定对话来响应，所以，以前的聊天机器人是解决固定的某些问题，比如退换货啊，促销政策，天气情况，操作指令等，不是开放性的自己组织语言。

ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人，这是很厉害的。

不过，ChatGPT并非独一份，国际上至少有近十个公司在做这种模型产品，国内互联网巨头要开发相应的产品，也已经有了基础。有媒体报道说，国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已，国内巨头们对AI的重视，从未放松过。

只不过，做大语言模型的训练，成本太高，训练一次需要上千万美元。关于训练模式，大家可以参考秦朔老师写的介绍：