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ChatGPT在硬件行业有什么前景

ChatGPT为人机交互提供了一种新的可能性。目前可以落地应用的方向有：智能客服、游戏NPC、内容生成器、智能语音设备等。

结合智能硬件，可以延伸出更多不同功能的产品形态，例如智能迎宾导航机器人、陪伴机器人、可以为顾客个性化推荐菜单的自助点餐机、为患者提供就诊指南的医疗自助服务终端、教育平板等具备人机交互功能的智能设备终端。

什么工作会被ChatGPT取代？

ChatGPT能回答问题、撰写文章、总结提炼、生成代码等等。看似万能的它，会否导致许多工作岗位被AI取代呢？

事实上，ChatGPT它的工作原理是从庞大的语料库（通常是从互联网上）抓取数据和文本进行训练，让模型对数据进行打散、标记、学习，构建起一个复杂的预测模型。它基于固有信息的抓取和再处理，但无法处理极端复杂、创新性和人性化的事物。

举个例子，它可以根据“编写一个贪吃蛇”的明确指令编写一段运行代码，但要将一套AI算法嵌入到智能硬件设备中，它还要“听懂”客户、产品经理、工程师等多方的意见和业务需求，判断需求是否能实现等，中间复杂的人际沟通工作AI仍然无法胜任。

ChatGPT有待解决的问题

目前，阿里巴巴、科大讯飞、网易有道等国内互联网大厂也纷纷布局类似的技术，但ChatGPT存在的一些问题仍有待解决。

1、数据安全性

为避免员工利用ChatGPT生成代码和文本时输入公司内部数据信息作为训练数据，亚马逊、微软等企业提醒员工不要泄露公司内部信息。

北京师范大学网络法治国际中心执行主任吴沈括认为，从数据安全角度看ChatGPT，无论是数据获取、汇聚、加工处理还是运算结果输出，各个环节都存在风险，需要提高数据安全风险意识。

2、信息准确性

很多人将ChatGPT 的信息当作权威答案，但它跟搜索引擎一样，数据来源于互联网，无法真正判断准确性和真实性。外行人无法分辨答案的准确性，容易导致信息偏差。

3、算力成本高

相关数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行 3640 个整日）。要支撑起ChatGPT的运行，需要庞大的数据中心支持。

降低能耗成了数据中心产业的趋势，国家也接连提出相关措施，要求到2025年，新建大型、超大型数据中心电能利用效率（PUE）降到1.3以下。

ChatGPT一方面直接加速了数据中心的建设和发展，另一方面间接刺激了芯片、模块整合、模组封装等相关技术的研发。

ChatGPT这项新技术让我们看到了人工智能交互技术的新面貌，但具体的发展方向如何，仍然有待探索。

最后，你猜这篇文章是不是ChatGPT写的呢？