来自：月小水长
最近 火的一塌糊涂，程序员用它生成一个简单需求的代码，公务员用它生成一段感想报告的初稿，于是乎，大家纷纷担忧起来了 会取代搜索引擎，以 为代表作的 AI 会取代一部分职业甚至取代程序员，下面笔者先谈谈自己的看法。
正所谓没有调查就没有发言权，笔者自己体验了一番 ，有如下的结论。
第一， 本质上没有脱离计算机的计算范畴，它只能也终将取代繁重重复、只依靠经验和知识的劳动和工作，它可以取代大部分行业的一部分人，包括程序员，但是无法取代所有程序员，也无法取代那些依靠智慧和灵感的工作，笔者在大厂待过一两年，相信所有大厂都一样，主要产品的代码由于历经多人维护、多次迭代、多向重构，其代码量随随便便几千万行甚至上亿计，这样一个庞然大物能够运行起来，除了优雅的架构设计，还有数不清的胶水，复杂度远超当下 能够生成的 demo 代码，但是它还是能够有它用武之地，有记不清的 代码，它是个好帮手，因此更像是一个无限容量的代码字典。
第二， 也像是一个随便散发随意蔓延的思维草丛，它经常一本正经的胡说八道，而且不用为自己说过的话负责，除了道歉就是道歉；也正因为如此，它只能做事，不能担责，除非找提供这种服务的公司或组织划定职责界限，否则 All in 就是无本之木，无源之水。
但是无可否认的是，从 到 ，AI 的发展历程又树起了一座里程碑，值得点赞。
笔者分别使用微博和推特爬虫爬取了国内外网民对 的讨论，并使用 Bert 预训练模型进行主题建模和可视化，从多个角度对比了各类人群对 的不同看法。
首先来看国内微博网友的观点。
笔者抓取了微博上 2022.12.01 至 2023.02.06 关于 的讨论共计 2.6 w 条，对所有数据预处理后使用 建模，时间序列可视化如下。
主题分布
时间序列主题演化
然后抓取了同时期的推特推文，做同样的处理，结果如下，
主题分布
时间序列主题演化
对比主题分布可知，微博和推特网友对 讨论的话题有显著差异：
相同的是，他们都表现出了对 能力的极大惊叹，态度明显趋向于积极。
再看细看微博网友的讨论，先用笔者之前做过的在线分析网站
https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/topic-weibo-visual分析之：
看图，一切尽在不言中。
然后按照性别划分，分析微博上不同性别人群对 的看法。
男性关于 的主题分布
女性关于 的主题分布
除了 Topic 4 之外，感觉没有明显区别~
最后使用笔者开发的关键词共现可视化页面：
https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-co-occurrence-matrix-visual可视化网络如下：
Todo 分析或可视化：
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