冷靜下來，不吹不黑，
01
最近半年，互聯網一款現象級的應用誕生：「ChatGPT」；
其火爆的程度，不輸前面的羊了個羊；
最初了解到ChatGPT還是春節的時候，但那時網上的測評還沒引起足夠的好奇心；
對于純文本式的聊天，試了幾次之后就無感了；
雖然很神奇，但是太客觀，太套路了；
但是從「ChatGPT4」開始，AI加工具的深度集成，這就有點繃不住了；
這里強調一下；
把「ChatGPT」當工具，不是單指聊天，或者搜索引擎；
果斷折騰個賬號，蹲上面體驗了一段時間；
至于如何申請賬號，隨手查一查，前前后后半個小時差不多搞定；
主要涉及兩款：ChatGPT、Bing搜索；
先來聊聊體驗下來的直觀感覺，提問可能會受限于職業習慣，有一定的行業偏差；
對于AI智能來說；
客觀問題的處理能力很強大；
只要提問時描述的足夠清晰和準確，通常都能得到符合預期的答案；
主觀問題的回答如果看多了；
會發現所有回答中都過于客觀和套路，反而顯得平平無奇，至少當下是這樣；
錯誤的概率也有，驢頭不對馬嘴的現象也有；
越是近期的資料，似乎越容易犯錯；
從整體的體驗來說；
AI智能毫無疑問是極其強大的，當AI+互聯網+行業時，極具想象空間；
潛力很大，但是當下個人覺得還差點意思；
02
先簡單的聊幾句ChatGPT使用經驗；
在使用時；
必須要清楚自己需要的資訊是客觀的描述，還是其它真實的實踐經驗；
【1】盡量在聊天中設定角色；
比如初級Java工程師，架構師，產品經理等，這種身份可以是雙向設定的；
【2】明確問題的主觀性和客觀性；
客觀的資訊處理上很有邏輯，但是帶主觀色彩的問題，要么是相同的套路，要么是拒絕回答；
【3】表達清楚需求；
需求描述的越清楚，得到的答案越清晰，并且在需求背景關系語意中，可以添加要求或者排除因素；
【4】自定義邏輯訓練；
對于一些ChatGPT盲區的資訊，你可以反向的告訴它，但是資訊的時效性不會太久；
【5】所有的回答不是都正確；
這種錯誤尤其容易出現在近期的最新內容上，或者比較久遠的年代資訊，以及一些挖坑場景計算；
總結一下；
ChatGPT確實可以理解對話的背景關系語意，在回答的內容上也具備完整的邏輯；
至于得到的結果如何？
還是要基于各自的專業角度，去提問和做結果判斷，沒有統一的標準衡量；
所以；
如果真的想要把ChatGPT用的花里胡哨的話，前提是要具備專業的提問和評估結果的能力；
要是單純的做一些應付型的事務，個人感覺是夠用的；
比如：周報，季度總結，等等；
相對于傳統搜索引擎來說，ChatGPT是直接給出結果的，相當于替用戶使用搜索引擎；
圍繞ChatGPT的測驗，已經足夠多了；
下面主要從「Bing搜索」的產品中，體驗一下「ChatGPT」的能力，直觀的感受一下產品+智能的結合；
部分問題會展示「ChatGPT」的答案；
在測驗中發現一個非常明顯的問題；
如果「Bing」采納的資訊源有誤，雖然輸出的結果不正確，看起來卻不像有問題的樣子；
03
作為一個搬磚數年的碼農，自然要先從代碼方面開始測驗；
- 使用Java語言寫一個簡單的加減乘除計算器；
?：這個小注解寫的，仿佛自己又回到某磚廠實習的時候，不寫注解要嘎績效一樣，可惜那時候沒這茬工具，不然代碼寫好直接拿過來補一注解；
- 分析這段代碼的問題，并進行優化「代碼塊如圖」；
?：只給代碼補注解，可真是小看「ChatGPT」了，可以連著邏輯一塊優化掉，當然盡量不要給它優化代碼的機會，不然對自己的信心是個考驗；
- 做一份SpringBoot框架的簡單分析；
?：這個看看就好，像是從官網翻譯和整理過來的；
- 做一份SpringCloud框架的簡單分析；
?：這個也一樣，像是從官網翻譯和整理過來的；
- 如何使用這兩個框架，設計一套分布式架構系統？
?：雖然沒有指明用哪兩個框架，但它還是理解了背景關系語意，還可以要求提供部分原始碼，由于內容太長，此處不粘貼了；
04
看完寫代碼的能力，自然還要聊幾個與研發相關的事項；
- 作為Java工程師，先說說如何分析業務場景，再總結幾個常用的方法；
?：怎么說呢，感覺差點意思把，我是沒預期到它會總結到技術方法上去；
- 作為Java工程師，如何與產品溝通需求，從而精確理解需求的本質；
?：回答很客觀，也中規中矩，個人感覺并不算深入；
- 作為研發人員，如何理解運營的作業，從而精確的實作各種資料指標的采集；
?：這個回答采用了「ChatGPT」的答案，相對更符合個人在作業場景中的習慣，而「Bing」給的回答相對空洞一些；
- 作為系統架構師，該如何統籌管理技術和業務兩個方向，提供一些方法論參考；
?：這話里話外的意思，好像都是說：卷就完了；
這些與研發關系密切的事情，最重要的不在于知道，知行合一才是最難的；
05
然后再來聊點職場比較熱門的話題；
- 如何看待Java語言已經老了這種說法，請從正反兩個方面進行對比分析；
?：Java是不是老矣，我是判斷不了，但是作為就會這一門編程的玩家，希望它好好發展吧；
- 請深入的分析一下Java工程師的職場進階之路；
?：其實吧，所謂的職場進階之路，最初都明白，也都想過，只是走著走著就偏了；
- 請深入的分析一下Java工程師在職場不同階段的天花板問題；
?：用自己比較喜歡的一句話來共勉吧：積累、總結、用心記錄；
- 35歲的程式員，為何會有職場瓶頸？給5點分析；如何尋找突破方向？給5條建議；
?：其實和這些建議相比，感覺35歲存款購買一輛電瓶車更現實點，前提是之前得努力的卷一卷；
06
最后再來隨便聊幾個其它話題；
- 用表格的方式輸出世界人口前十的國家排名，表頭是序號，國家，人口數，百分比；
?：資料沒有驗證過，但是這做表格的速度是真的愛了，以后集成各種工具之后，效率不起飛？
- 從概率角度看，50%+50%是100%？還是50%？
?：這個回答贊一手「Bing」的答案，雖然我不太懂，但是感覺說的多點更靠譜；
- 你是如何獲取客觀資訊的？是如何表達主觀邏輯的?
?：做個大膽的假設：「ChatGPT」足夠普及之后，即人人都用，如果它自己陷入知識誤區的時候，怎么說？
- 以內卷的口吻，潤色一下這段周報：1、解決自動化流程中斷問題；2、解決Web頁面顯示問題；3、優化慢SQL查詢；
?：這是開通賬號之后，第一個想到的場景，周報過于簡單，被批過好多次，以后應該不會了；
- 請問你知道中國的熊貓萌蘭嗎？請以萌蘭為原型，畫一組中國風的功夫熊貓卡通畫；
?：怎么說呢，反正我是看不出來這是萌蘭的原型，有待提升吧；
非專業所在，就不討論關于作畫的能力了；
在最后還問了一句：萌蘭有可能把北動干上市嗎？給了一段超長的分析判定這個說法難度很大，可真是機靈啊；
07
以客觀的心態來總結幾句；
近幾年的互聯網大熱點，每次都容易引發兩種極端的觀念；
極致的夸，極致的踩；
比如加密貨幣，低代碼應用，元宇宙；
又或當下的「AI」；
人工智能所帶來的最熱討論：會不會顛覆職場，導致更多的失業問題；
參考一個基礎理論；
假設人工智能提升了效率，即生產力增加，如果需求沒有增長，那就意味著會解放生產力，即存在失業情況；
當下的「AI」還不足以顛覆，但是與行業深度集成后，也許有這個能力；
需要焦慮嗎？
反正我是焦慮了幾秒吧？
但是，拒絕過度的精神內耗；
以樂觀的心態應對，隨著AI模型的開放，多去培訓和積累AI的應用能力；
【不建議】過度參考焦慮文；
好像注冊一個ChatGPT之后，就可以原地失業，轉頭就可以創業，喜提老板的身份；
是不是有點刺激，是不是還有點驚喜？
說實話嗷；
把「ChatGPT」當做工具，假設當你的專業能力足夠深入時；
它能不能提供有價值的資訊，是個問題；
你是不是能相信它所提供的資訊，目前來看，也是個問題；
最后說一句；
工具么，耍一耍還是有必要的；
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