以 GPT 等预训练模型为代表的人工智能的出现，对自然语言处理领域产生了深远影响，并成功验证了预训练模型在自然语言处理中的巨大潜力。未来，预训练模型还有广泛的应用和发展空间，将为人类社会带来更多便利和效益。GPT 的出现也引发了很多的思考，其中有发表在中国科学网的系列文章：重磅！31 篇文章“解码 ChatGPT”，感兴趣的可以了解一下。下面我说一点自己的思考。
提问题
GPT 是一个生成式的大型语言模型，它可以根据用户提出的问题给出回答。给出什么样的方案，取决于用户问出了什么问题，问题描述的越精确，给出的方案可行性就越高。现在 GPT4 已经发布，其解题水平据说已经超过了 95% 的人，可以理解为：在座的大部分朋友，可能都已经赶不上人工智能了
（解题方面）。如果 AI 相关的工具都可以落地的话，那以后的工作方式将发生巨变！我们将不用关注怎么做，只需要关注做什么。这个时候工作能力就等于提出并清楚描述问题的能力，而不是怎么具体的解决问题。
不要觉得提出问题很简单，很多人恰恰欠缺的就是提出问题的能力。仅仅提出问题也不够，还需要把问题给讲清楚。使用同样的 AI 工具，谁能提出并描述清楚问题，谁就能解决问题。
AI 时代，提问与表达的能力，将越发重要！
知识
GPT 非常强大，想要用好它，还是需要一些专业知识的，虽然自然语言处理技术可以帮助我们更好地处理和分析语言数据，但这些技术的实现和应用需要涉及多个学科和领域的知识，包括语言学、计算机科学、机器学习、数据科学等。具体的来说：一些简单的操作，比如使用智能助手来提醒日程或查询天气打开 GIS 软件看看数据类似的操作，并不需要掌握太多的专业知识。但如果涉及到更加复杂的应用，比如使用人工智能来分析大量的数据或制定决策（比如选址等经典的 GIS 分析），就需要具备相应的专业知识和技能。
何况 GPT 有时候会给出下面这样的答案：
这个还好判断，如果涉及到自己不了解的领域呢？它给你的方案你敢直接用吗？虽说 GPT 一直在进步，但你永远不知道它哪里靠谱，哪里不靠谱，它总是信誓旦旦的给你答案却不告诉你答案对不对。由此可知：门外汉加 AI 的组合≈不靠谱！
在未来的工作和学习中，专业知识仍然是非常重要的！
原创性
我咨询了一下 GPT，它是这么回答的：
使用 GPT 等自然语言处理技术生成的文本，从技术上讲可以看作是计算机自动生成的。尽管它们可以在一定程度上满足特定需求，但这些文本并不具备人类创造的思想和创造力。因此，从知识产权的角度来看，这些文本并不能被视为原创作品，它们的版权属于计算机程序的开发者和拥有者，而不是算法生成文本的使用者。当然，在某些情况下，这些自动生成的文本可以被用作灵感来源或参考，但在任何情况下，都应该遵守版权法和知识产权的相关法律法规。
也就是说，如果直接拿 GPT 生成的东西用不能算是原创，把 GPT 的回答作为灵感来源，再做进一步的创作，则可以作为原创。这么理解应该问题不大，中间这个度怎么把握就全看自己了。
以上仅针对的是一些文本创作，如果是数据分析或者是算法研究等领域，还可能涉及到专利等知识产权问题。现在很多人都知道 GPT 可以写代码（虽然现阶段只能写一些简单的，但我觉得随着模型的进一步优化，会越来越好），可以给一些类似解决方案之类的东西（虽然很多都不能直接用）。直接使用这些东西会不会涉及到侵权呢？
我问了 GPT，它是这么回答的：很抱歉，作为一个 AI 语言模型，我没有法律知识，也不是专利检索机构或专利律师。但是我可以尝试回答您关于数据处理方面的问题，如果涉及到专利问题，建议您咨询专业的知识产权律师或专利检索机构以获取更准确的信息和建议。
综上，我认为，原创性是一个值得使用者注意和思考的问题！
others
当今正是一个重要的时代，我们正在见证人工智能逐步走进我们的生活和工作中。最近，我在学习三维相关的知识，并使用了 GPT 来辅助学习。我发现在问一些比较大、比较宽泛的问题的时候，它给出的代码常常跑不起来，类似下图：
也有不少网友说 GPT 经常会给出一些不存在的函数。
不过我发现，如果把 GPT 看作是一个在线文档，效果是非常不错的，如下图所示：
这个时候，GPT 就是一个很好的学习助手，非常棒！
综上: 我们应该去拥抱新技术、掌握新技术！同时也要留意新技术可能存在的问题。至于好不好用，能不能用，还是要自己多试试。
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