随着聊天机器人ChatGPT的爆火，社交媒体上关于类似人工智能工具的讨论层出不穷，这对科研人士来说意味着什么？中国科学院院士褚君浩肯定了ChatGPT展现出的能力，但认为其在物理研究中暂时发挥不佳。

在2月18日举行的科创中国数字经济技术创新峰会上，褚君浩院士接受采访，谈到了对ChatGPT的看法和感受。

2022年末，ChatGPT一经推出就在全网引发了广泛讨论，这款由OpenAI推出的人工智能聊天工具能够学习和理解人类语言，真正像人类一样聊天，还能根据上下文进行互动，甚至能完成撰写文案、翻译、写代码等任务。与此同时，ChatGPT的回答也存在很多事实错误，甚至在长时间聊天后给出反常回复。

褚君浩表示，在GPT三个字母中，字母G代表Generative，可以产出内容，字母P代表Pre-trained，预学习，这两个单词很好地概括了聊天机器人由大量数据训练，而后自主产出内容的特点。他表示，目前市场上大部分机器人都不具有智能化特性，例如商场的引导机器人其实是预先进行了程序化设计，而不能通过环境、人为等因素变化进行反应。ChatGPT的普及将为日常生活带来更多可能性。在未来，结合ChatGPT的特性，实体机器人也会有更多功能，更加接近“智能”一词。

但是，褚君浩也表达了对人工智能的一些担忧。他说，虽然目前已经有很多学生利用机器人写论文，但他所在的物理学科，论文需要大量实验和研究数据进行支持，ChatGPT在此类环境下并不适用。此外，他在使用ChatGPT时发现，由于AI的训练数据仍停留在2020年，导致其并没有吸取很多新的科技发展成果，使得ChatGPT暂时在理工学科发挥不佳。

“我问ChatGPT，褚君浩在半导体方面有什么贡献，它回复了一篇文章，看起来写得很好，但经不起推敲。”褚君浩说，“这类回答很难保证真实性，内容依然需要人类进行甄别。未来我们一定生活在一个智能化的世界，但同时，推进规范化和加强监管也是必要的。”

从日常生活、学术研究的角度看，ChatGPT让人“又爱又恨”，而作为企业和政府，则从不同视角有一些新的看法。

在科创中国数字经济技术创新峰会上，海尔数字科技总经理谢海琴表示，这类通用模型给了企业一个很好的AI“底座”，但产业应用的训练或准确度要求与日常应用不同，可靠性、准确度是企业关心的问题。

“ChatGPT在日常使用中，或许有人可以打个60分、70分，但这对于企业来说是不够的。”谢海琴评价道，“未来通过ChatGPT这类人工智能增加产业场景的应用，或是作为优化改进的助手，可能是很好的发展机会，作为处理数据的助理也是一个很好的遐想。”