探讨ChatGPT在SPC、教育和研究中的潜力和不足-扳手的使用方法和作用

2022年11月底，总部位于旧金山的OpenAI公司推出了ChatGPT的原型，这是一款基于人工智能(AI)的聊天机器人，可以在短时间内回答各种各样的问题。从那以后，世界各地的用户一直在测试这款聊天机器人，并讨论它在不同领域的可能应用。

ChatGPT基于所谓的大型语言模型(LLM)，这是一种深度学习技术，使用在大量文本上训练的多层神经网络。随着时间的推移，这些模型可以学会预测如何组成句子并回答特定的语言查询。

GPT-3是ChatGPT的基础模型，是全球最强大的llm之一，因为它包含超过1750亿个参数，可以处理广泛的书面任务。例如，聊天机器人可以翻译和总结书面文本，撰写基本的诗歌或歌词，并为特定术语提供定义。

迈阿密大学、代顿大学和汉堡赫尔穆特·施密特大学的研究人员最近开展了一项研究，评估了ChatGPT在不同领域的潜在价值和局限性，包括教育、研究和统计过程控制（SPC），即使用统计工具控制过程或生产方法。他们发表的论文表明，尽管ChatGPT和其他高性能LLM有时在这些设置中可能会有所帮助，但其提供的答案并不总是可靠的，因此仍应使用可靠的来源对其进行验证。

为了评估ChatGPT作为帮助不同领域专业人士的工具的潜力，Megahed、Chen和他们的同事要求聊天机器人回答不同类型的问题。具体来说，他们要求它为特定任务提供代码，解释基本概念，并生成与他们关注的三个领域中的每一个相关的信息。

研究人员随后仔细检查了ChatGPT生成的代码、响应和信息，以确定它们在这些不同领域的准确性和价值。总的来说，他们发现，尽管基于LLM的聊天机器人可能很有用，特别是作为翻译文本、头脑风暴的工具，或者作为熟练的人类程序员的助手，但不能相信它单独生成的代码和响应是功能性的、可靠的和准确的。

Fadel Megahed Ying Ju Chen和他们的同事在论文中解释道：“我们的研究表明，当前版本的ChatGPT在结构化任务中表现良好，比如将代码从一种语言翻译成另一种语言，解释众所周知的概念，但在更细微的任务中却举步维艰，比如解释不太广为人知的术语。”

“我们发现，使用新的人工智能工具可能有助于从业者、教育工作者和研究人员提高效率和生产力。然而，在他们目前的发展阶段，一些结果是误导和错误的。总体而言，SPC中生成 人工智能模型的使用必须经过适当验证，并与其他方法结合使用，以确保结果准确。”

未来，这组研究人员收集的观察结果可以指导SPC从业者、教育者和研究人员，帮助他们确定ChatGPT等LLM何时有用，以及在何种情况下相信他们的输出可能是不明智的。Megahed、Chen和他们的同事希望这将促进LLM推动的领域创新，同时减少错误的发生和不可靠信息的传播。