ChatGPT爆火一段时间了，我比较逆反，大家都追的东西我就懒得弄。例如深度学习，很不喜欢当黑盒子用还理直气壮的人，我一直认为深度学习只是从大量数据中发现规律（或者联系），但不能停留于此，既需要进一步从规律中提炼知识，也需要弄清楚黑盒子内部。跑题了，回到ChatGPT，因为最近弄一件无聊的事情，要写“坚持“四个相统一”，做“四有”好老师，当好“四个引路人”，将立德树人融入思想道德教育、文化知识教育、社会实践教育等各环节情况，以及在应用基础研究领域课程体系、教学体系、实践育人体系建设中的创新举措和取得的主要成效”这类扯淡的东西，直觉ChatGPT应该很适合，所以今天试了一下。一发而不可收，根据每次返回的结果做了些猜想，再进一步测试验证猜想，最后有些初步的结论和感想。

1     官网试用失败

官网https://openai.com/blog/chatgpt注册登录，然后出现这个，也不知道是被歧视了还是因为不会翻墙。所以，后面的试验都是在国内镜像上做的（潜台词：我没翻墙）。

2     循序渐进提问

先问个简单的问题。

然后再让它增加举例。

一眼看过去，相当不错，至少我写不出这些话。从中也可以看出些套路，它自动把前面“四个相统一”、“四有好老师”、“四个引路人”与后面“思想道德教育”、“文化知识教育”、“社会实践教育”分别对应起来，列表方式显得很有条理。以后也许会成为给领导写讲话稿的好帮手，辞藻华丽，语言流畅，听的时候欢欣鼓舞精神振奋，过后什么也想不起来。

3     用科研内容（CSF）测试

上面的试验看到ChatGPT写的内容貌似很好，但我是个工科生，这种偏八股文的东西到底是否靠谱判断不了，怎么办？很简单，用我熟悉的科研内容来验证，自然选择我最熟悉的CSF了。

这个结果可以说是比较震惊，语言流畅，用的也都是点云相关的术语，条理清晰，我相信用来写申请书可以唬住很多人，尤其帽子和报奖这类大同行甚至外行来评价的项目，可能还觉得很牛逼，我觉得很适合写需要吹牛扯淡的材料。

但在小同行面前就露馅了，因为CSF是用来区分地面点和非地面点的，上面的描述很含糊很一般化，严格的说是在扯淡。是不是先验知识不够导致的回答不够准确呢？所以我又问了下CSF是什么，结果如下：

能够看到，在信息足够的情况下，它准确找到了CSF的全称Cloth Simulation Filtering，而且描述也相对具体和靠谱些了。但感觉它不是以搜索到的素材为主，更不是完全拷贝搜索结果，还是有很多发挥，只是这些发挥在小同行面前还是会露馅。

然后，我又好奇了，想看它如何评价CSF，结果如下：

和前面的结果一样，还是不仔细看会觉得很好，仔细看里面多数在胡扯。但有个意外发现，它这次把CSF全称写为Central Surface Filtering，搜索引擎里没找到，看来是它自己创造的。

最后，还是要回归初心。我尝试ChatGPT是为了写扯淡的东西，所以我又让它以CSF为主题写报奖材料：

创造力相当不错，虽然写的不是报奖材料而是报奖通知，但内容完整，格式规范，觉得作为草稿在它基础上修改是没问题的。只是两次提到2020，似乎还是有模板的。

4     初体验感想

4.1 看到过新闻，说ChatGPT让搜索引擎有危机感，可能会替代。我觉得不会，二者是不同的。搜索引擎只返回相关结果（原材料），需要人来筛选；而ChatGPT只返回它加工之后的东西，原材料是不给用户的。

4.2 要想得到更好的结果，使用方式很重要（https://xbeibeix.com/video/BV1Ad4y157Se有一些chatgpt相关的视频，有提问模板、如何让它编程、如何润色文章等）。例如怎样提问，如何一步步让它积累更多的相关知识，回答更准确等。我想自然语言理解也很重要，不能只让人适应机器，也要增强机器理解人的能力。

4.3 国内有个平替，https://chat.inspo.vip/，试了一下，感觉效果差不少，还需继续努力。

4.4 不少新闻说ChatGPT在很多方面做的比人还好，我觉得是因为这些方面并不是人擅长的，举个例子，我一直看不上的诗词大会那几个砖家，ChatGPT一定比他们更好。所以并不用过度担心AI会取代人类，未来一定是人机融合的，还是想想怎样各施所长。我也许会试试它能否像钢铁侠的贾维斯（Just Another Rather Very Intelligent System）来辅助科研和日常生活，比如生成无聊扯淡的材料和基于大量信息产生科研想法等。