ChatGPT会取代人类部分职业吗 ChatGPT的优势有哪些
你觉得chatgpt会取代人类的一部分职业吗？
最近，chatgpt在科技圈爆火，引得各大科技巨头斥巨资进行布局。谷歌、苹果、微软等巨头也开始纷纷出招“应战”。“chatgpt是大语言模型最新的发展，这一次出圈主要是因为其确实是有质的提升。”
面对chatgpt的强大，各大商业巨头在焦虑，普通人也有担忧。很多人担心，chatgpt其强大的能力是否会取代一些职业，比如程序员、作家、画家，等等。
对于此回答，chatgpt是这样的：
是的，有些职业，特别是那些需要重复性和精确性任务的职业，可能会受到人工智能和机器学习技术的影响。然而，人类仍然在创造新的职业和需求，并且技术也将创造新的工作机会。因此，我认为人类和人工智能将共存和协作，而不是相互替代。
一些潜在的职业，可能会受到人工智能的影响，包括：数据录入员，重复性办公室工作，工厂生产线上的简单任务，电话销售员，简单的客服等工作。
当然，这不是一个完整的清单，也不是说这些职业将立即消失。需要注意的是，随着技术的发展，新的职业机会也将出现，并且一些职业可能会发生变化，但不会完全消失。
chatgpt的优势
（ 1 ）高效的自然语言处理q ： chatgpt可以生成高质量的文本，并具有很强的语言理解能力。
（2 ）模型预训练q ： chatgpt是一个预训练模型，它可以通过学习大量语料达到很高的效果，从而避免了大量手工标注数据的需求。
（3 ）模型通用性： chatgpt可以适用于多种任务，如问答系统，文本生成等。
（4 ）效率高： chatgpt是一个基于深度学习的模型，它在计算机上运行效率高，可以实现实时处理。
（5）可扩展性强： chatgpt是一 个可扩展的模型，它可以通过训练更多语料来提高效果。
chatgpt“能力”非常全面，基本各领域问题都能答上来。但这其实是“举一千反一”的过程，有些像基于庞大的文本库，凝练了多领域问题的很多数据做相互校验，然后挑了一些基础性的内容回答出来。
翻译、总结等工作是自然语言处理（nlp）的强项，从我们的使用经历中也能直观感受到，chatgpt对不同类型问题的处理成熟度是不同的，可以总结为对“是什么”这类问题的回答成熟度约等于“怎样做”，他们都优于对“为什么”这类问题的回答，即what≈how＞why，在因果关系的推理中，尤其是从果推因方面，chatgpt的弱点是显而易见的。
如果用人脑做类比的话，chatgpt的思维模式更像是右脑做主导，在逻辑性上欠缺，但在关联性上表现出了很强的优势。不过这种关联性并不是一种因果的关联，而是水平层面的关联，有点类似于半导体中的gpu。相对来说，cpu更像是左脑，要把前因后果搞清楚的完美主义，而类似于右脑的gpu，其宽容度更广，因此比较容易接受精准度不够的东西，但关联的范围就会变得很大。整体来看，chatgpt的相关性内容处理要比因果关系、归纳推理的处理更游刃有余。
文章综合中国新闻网、快消八谈、知乎
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面对chatgpt的强大，各大商业巨头在焦虑，普通人也有担忧。很多人担心，chatgpt其强大的能力是否会取代一些职业，比如程序员、作家、画家，等等。
对于此回答，chatgpt是这样的：
是的，有些职业，特别是那些需要重复性和精确性任务的职业，可能会受到人工智能和机器学习技术的影响。然而，人类仍然在创造新的职业和需求，并且技术也将创造新的工作机会。因此，我认为人类和人工智能将共存和协作，而不是相互替代。
一些潜在的职业，可能会受到人工智能的影响，包括：数据录入员，重复性办公室工作，工厂生产线上的简单任务，电话销售员，简单的客服等工作。
当然，这不是一个完整的清单，也不是说这些职业将立即消失。需要注意的是，随着技术的发展，新的职业机会也将出现，并且一些职业可能会发生变化，但不会完全消失。
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（ 1 ）高效的自然语言处理q ： chatgpt可以生成高质量的文本，并具有很强的语言理解能力。
（2 ）模型预训练q ： chatgpt是一个预训练模型，它可以通过学习大量语料达到很高的效果，从而避免了大量手工标注数据的需求。
（3 ）模型通用性： chatgpt可以适用于多种任务，如问答系统，文本生成等。
（4 ）效率高： chatgpt是一个基于深度学习的模型，它在计算机上运行效率高，可以实现实时处理。
（5）可扩展性强： chatgpt是一 个可扩展的模型，它可以通过训练更多语料来提高效果。
chatgpt“能力”非常全面，基本各领域问题都能答上来。但这其实是“举一千反一”的过程，有些像基于庞大的文本库，凝练了多领域问题的很多数据做相互校验，然后挑了一些基础性的内容回答出来。
翻译、总结等工作是自然语言处理（nlp）的强项，从我们的使用经历中也能直观感受到，chatgpt对不同类型问题的处理成熟度是不同的，可以总结为对“是什么”这类问题的回答成熟度约等于“怎样做”，他们都优于对“为什么”这类问题的回答，即what≈how＞why，在因果关系的推理中，尤其是从果推因方面，chatgpt的弱点是显而易见的。
如果用人脑做类比的话，chatgpt的思维模式更像是右脑做主导，在逻辑性上欠缺，但在关联性上表现出了很强的优势。不过这种关联性并不是一种因果的关联，而是水平层面的关联，有点类似于半导体中的gpu。相对来说，cpu更像是左脑，要把前因后果搞清楚的完美主义，而类似于右脑的gpu，其宽容度更广，因此比较容易接受精准度不够的东西，但关联的范围就会变得很大。整体来看，chatgpt的相关性内容处理要比因果关系、归纳推理的处理更游刃有余。
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