最近，天波小编在各大社交平台都能刷到一个很火的名词。没错，你猜对了，那就是。
是什么？它是开发的基于GPT-3.5的AI驱动的自然语言处理工具，全称 Pre- （生成式预训练转换器）。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话和提供答案，还能根据上下文进行互动，给人一种在跟真人聊天的错觉，类似《流浪地球》中无所不知的Moss，掀起了人们对人工智能的讨论。
在硬件行业有什么前景
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。
什么工作会被取代？
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，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。
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，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 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，的总算力消耗约为-days（即每秒一千万亿次计算，运行 3640 个整日）。要支撑起的运行，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。
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。
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写的呢？
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