最近科技圈刮起一阵ChatGPT风，试玩的K2技术党纷纷表示有点上头。ChatGPT能在工业做点什么？听听ChatGPT自己怎么说。

问：ChatGPT是什么？答：ChatGPT由OpenAI开发，使用Transformer网络架构，是一个预训练的大型语言模型，可以读取并理解自然语言，并生成符合上下文的响应。它是一种通过训练大量的文本数据来识别和生成文本的人工智能系统。问：在工业中，ChatGPT有哪些应用场景？答：可应用场景很多，例如：1、跨行业科普：ChatGPT可以解答各种科技、工业等相关问题，将复杂的技术知识快速简化为易于理解的形式，从而帮助专业领域外的人员了解该领域。

（测试，仅供参考）2、工程技术支持：ChatGPT 可以帮助工程师更快地找到代码示例和技术解决方案，以加速开发进程。例如根据工程师提供的需求生成代码，或提供代码修改建议，并在编写过程中提示最佳实践和常见错误。

（测试，仅供参考。K2大神说：虽然代码不对，但对分析师挺有帮助。）

（测试，仅供参考。K2大神换了个问法，比较接近想要的效果）3、知识更新：ChatGPT可以帮助工业公司的员工快速地学习和更新技术知识，例如根据工程师提供的需求，提供最新的技术资料和研究进展。

（测试，仅供参考）4、数据分析：ChatGPT 可以利用大量数据进行分析，帮助工业公司更好地识别模式和趋势，并基于此进行决策。

（还好追问了一句，不然职业危机都来了）除此之外，ChatGPT还有很多其他的应用场景，比如帮助工业公司完成语言翻译、生成文件、语音合成、在线客服，提供先验知识/经验参考等等。问：基于ChatGPT的二次开发，在工业中还能做什么？

问：用ChatGPT有什么值得警醒的点？

编后：

我们希望AI能为工业数智化进程提供更多的便利，目前ChatGPT在某些代码和文本内容参考方面已经到了谨慎可用的级别，但做深层次的数据价值挖掘还差点火候。因为这取决于ChatGPT模型的训练数据和模型配置。如果模型已经被训练过，并且训练数据含有相关的工业数据，那么它就有可能能够进行数据分析。但是，如果模型没有被训练过或训练数据不足，则不一定能够满足需求。此外，模型的配置也很重要，因为这将影响模型的准确性和效率。而模型如何训练、如何配置才更合理，如何获得更多样化的真实数据给模型充分的给养，相信ChatGPT在工业还有一段路要走。