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ChatGPT(恰匹题)（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。
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ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文 等任务。
Generative Pre-trained Transformer (GPT)，是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。
gpt写论文查重率不高。
从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。使用AI辅助的流畅程度更好，虽然专业性差点，但是可以后面做小范围的修改。
目前，人工智能聊天工具ChatGPT的功能正在被人们充分挖掘，学生是最早开始使用这一工具的群体之一，其引发的一些问题也引起了教育界的关注。
在国外，已有学校禁止使用ChatGPT，因为担心学生可能会用它作弊。在国内，《每日经济新闻》记者调查发现，网购平台上仍然在售卖五花八门的AI工具。
针对这个情况，每经记者采访了北京、上海、四川等地的重点大学的一线教师，他们正密切关注学生对于ChatGPT的使用情况。有的老师明确向记者表示，已经发现有学生用ChatGPT撰写论文。某位高校老师甚至直言，估计今年开学后会出现一些ChatGPT所引发的学术乱象问题。
ChatGPT的优点：
1、自然流畅的对话：ChatGPT通过对海量对话数据的学习，具有自然流畅的对话能力，能够与用户进行逼真的自然语言交互。
2、能够理解语境：ChatGPT能够理解语境，不仅能根据上下文生成回答，还能识别当前对话的主题，更好地满足用户需求。
3、多语言支持：ChatGPT支持多种语言，可以用于跨语言交互，帮助用户解决跨语言沟通的问题。
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以用来生成自然语言文本，以及进行自然语言理解和对话管理。它使用了一种叫做Transformer的模型，它可以自动学习文本之间的关系，从而生成新的文本。Transformer模型使用了一种叫做注意力机制的技术，它可以让模型更好地理解文本之间的关系，从而生成更准确的文本。
自去年11月发布以来，新型聊天机器人模型 ChatGPT 已经被用于各种各样的工作：撰写求职信、编写儿童读物，甚至帮助学生在论文中作弊。
我询问ChatGPT可能取代哪些岗位？ChatGPT是这么回答我的。
ChatGPT：ChatGPT可以取代客服代表、客户服务代表、客户支持代表、客户关系经理、客户满意度经理、客户支持专家、客户支持技术专家、客户支持工程师、客户支持主管、客户支持经理、客户支持总监等。
客服行业人员表示瑟瑟发抖。
不仅如此，最有可能被人工智能技术取代的工作有以下类型：
第一、技术工作：程序员、软件工程师
谷歌公司发现，从理论上来讲，如果机器人参加谷歌的面试，该公司会雇佣它成为一名入门级程序员。ChatGPT 等先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着未来可以用更少的员工完成一项工作。
第二、媒体工作：内容创作、技术写作、新闻
所有媒体工作——包括广告、技术写作、新闻和任何涉及内容创作的角色——都可能受到 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。 她补充说，那是因为人工智能可以很好地读取、写入和理解基于文本的数据。
第三、客服人员
科技研究公司Gartner在2022年的一项研究预测显示，到2027年，聊天机器人将成为约25%的公司的主要客户服务渠道。
第四、 法律工作：法律或律师助理
与媒体行业从业者一样，律师助理和法律助理等法律行业工作者消化大量信息，综合所学内容，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。
这些数据实际上是非常结构化的，非常面向语言，所以非常适合生成式人工智能。
第四、市场研究分析师
市场研究分析师、金融分析师、个人财务顾问和其他需要处理大量数字数据的工作，都会受到人工智能的影响。AI 擅长分析数据和预测结果，这使得市场研究分析师非常容易受到 AI 技术的影响。
第五、教师
罗切斯特理工学院计算与信息科学系副主任Pengcheng Shi认为，老师们也应该考虑自己的工作安全。
Shi 在接受媒体采访时表示，ChatGPT“已经可以作为一名老师轻松地授课了”。他说：尽管它在知识方面存在缺陷和不准确之处，但可以很容易地加以改进。基本上，你只需要训练ChatGPT。
第六、金融行业
需要操作大量数字数据的工作都会受到人工智能的影响。人工智能可以识别市场的趋势，强调投资组合中哪些投资表现更好，哪些更差，沟通所有这些，然后由例如金融公司使用各种其他形式的数据来预测更好的投资组合。
一些重复性和高度规范化的工作可能会被自动化和机器人取代，但不意味着所有这样的工作都将被取代。
