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最近要说有什么热度不减的话题那ChatGPT必然榜上有名。据悉是这是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话还能根据聊天的上下文进行互动并协助人类完成一系列任务。 自去年11月底ChatGPT引爆以来围绕它的讨论度持续上涨就连一向高调的马斯克在使用ChatGPT都直呼“好到吓人”甚至断言“我们离强大到危险的AI不远了。”
无独有偶在ChatGPT持续走热的这些日子里它在各行各业制造的回答让不少网友陷入了沉思——未来自己会不会被这个程序所替代 Part1概念性提问
带着这个问题 我从运维角度出发遵循由简到难的原则向它提问了一些概念性的问题
Q1请介绍一下什么是AIOps Q2ITSMITOM和AIOps本意是想问它这三者的区别出于想测试在话没说全的情况下它会不会出现合乎逻辑的答案结果显而易见它是“明白”的 Q3AIOps主要涉及哪些技术包含哪些产品 从它的回答中我们可以看出ChatGPT替代传统搜索工具查找资料的效率是极高的可以大大节省资料整合时间。 平常我们搜索问题是在海量的回答里根据回答质量筛选一个相对满意的答案其中不乏时常被广告干扰时间与精力成本较高。
而chatGPT回答帮你剔除广告干扰从海量回答中自动快速编译最优解送到你眼前真的很难不心动。我想这一点大概也是众多搜索引擎企业在看到ChatGPT爆火后纷纷下场研发类似语言模型的原因之一了。 Part2追问式提问
当我尝试从它提供的答案中来追问一些问题有种像是拥有了一个“小助手”的错觉。
Q1你提到的SRE是什么意思 Q2能再详细一点吗 Q3:SRE跟传统运维方式有什么本质区别 这是因为和所有大数据模型一样ChatGPT同样也是经过“预训练微调”的过程经过多轮的对话和追问ChatGPT经过语义分析会做出更详细的解释给出你更为想要的结果。 Part3开放式提问
当我把它当成“小助手”提出更加复杂或是开放性的互动时它的回答变得程序而机器化一瞬间有种小助手”突然消失的怅然感。
Q1帮我梳理下IT运维领域的发展历程和趋势 Q2你的意思是AI可能改变世界 Q3在运维领域会取代DBA和其他运维人员吗 Q4Logotracemetricevent有什么区别哪个对aiops更有性价比 Part4趋势判断式提问
当我继续加大难度向它提问一些趋势判断的问题给出的答案可以说是相当保守了。看着这些回答不能不让人想到它背后的算法逻辑就是在利用一种“万金油”式表达让它在面对这类提问时能尽量显得智能但结果如何显而易见。
Q1云和分布式是IT架构的终极形式吗 Q2你的意思是云或分布式不可信 Q3那云运维和分布式运维有什么区别 从以上测试中我们可以看到 ChatGPT还称不上真正的智能现阶段它只是“算法资本算力数据训练”的产物其认知水平仍是当前人类文明和发展进程所赋予的。 Part5取代or驭势而行 王小波有句话十分适用现在的场景“人可以获得智慧而且人类的智慧总在不断地增长之中。假如把这两点排除在外人活着就真没什么意思了。”此外不论多厉害的技术它的运行一定离不开人而人是有想法、有意图的。比如AI肯定不会取代会计毕竟“他”会做账但不会做假账狗头保命。
所以与其担心人工智能会不会取代自己不如思考如何成为不被取代的那个人。 那么问题来了
我们要怎么做才不会被AI所取代呢
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