最近，要说有什么热度不减的话题，那ChatGPT必然榜上有名。据悉是这是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。

自去年11月底ChatGPT引爆以来，围绕它的讨论度持续上涨，就连一向高调的马斯克在使用ChatGPT都直呼“好到吓人”，甚至断言：“我们离强大到危险的AI不远了。”

无独有偶，在ChatGPT持续走热的这些日子里，它在各行各业制造的回答让不少网友陷入了沉思——未来自己会不会被这个程序所替代？

Part1：概念性提问

带着这个问题， 我从运维角度出发，遵循由简到难的原则，向它提问了一些概念性的问题，

Q1：请介绍一下什么是AIOps

Q2：ITSM，ITOM和AIOps（本意是想问它这三者的区别，出于想测试在话没说全的情况下它会不会出现合乎逻辑的答案，结果显而易见，它是“明白”的）

​

Q3：AIOps主要涉及哪些技术，包含哪些产品？

​从它的回答中我们可以看出ChatGPT替代传统搜索工具查找资料的效率是极高的，可以大大节省资料整合时间。

平常我们搜索问题，是在海量的回答里根据回答质量筛选一个相对满意的答案，其中不乏时常被广告干扰，时间与精力成本较高。

而chatGPT回答帮你剔除广告干扰，从海量回答中自动快速编译最优解送到你眼前，真的很难不心动。我想这一点大概也是众多搜索引擎企业在看到ChatGPT爆火后，纷纷下场研发类似语言模型的原因之一了。

Part2：追问式提问

当我尝试从它提供的答案中来追问一些问题，有种像是拥有了一个“小助手”的错觉。

Q1：你提到的SRE是什么意思？

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Q2：能再详细一点吗？

Q3:：SRE跟传统运维方式有什么本质区别？

这是因为和所有大数据模型一样，ChatGPT同样也是经过“预训练+微调”的过程，经过多轮的对话和追问，ChatGPT经过语义分析会做出更详细的解释，给出你更为想要的结果。

Part3：开放式提问

当我把它当成“小助手”，提出更加复杂或是开放性的互动时，它的回答变得程序而机器化，一瞬间有种小助手”突然消失的怅然感。

Q1：帮我梳理下IT运维领域的发展历程和趋势

Q2：你的意思是AI可能改变世界？

Q3：在运维领域会取代DBA和其他运维人员吗？

Q4：Logo，trace，metric，event有什么区别？哪个对aiops更有性价比？

Part4：趋势判断式提问

当我继续加大难度，向它提问一些趋势判断的问题，给出的答案可以说是相当保守了。看着这些回答，不能不让人想到它背后的算法逻辑就是在利用一种“万金油”式表达，让它在面对这类提问时能尽量显得智能，但结果如何显而易见。

Q1：云和分布式是IT架构的终极形式吗？

Q2：你的意思是云或分布式不可信？

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Q3：那云运维和分布式运维有什么区别？

​从以上测试中我们可以看到， ChatGPT还称不上真正的智能，现阶段它只是“算法+资本+算力+数据+训练”的产物，其认知水平仍是当前人类文明和发展进程所赋予的。

Part5：取代or驭势而行？

王小波有句话十分适用现在的场景：“人可以获得智慧，而且人类的智慧总在不断地增长之中。假如把这两点排除在外，人活着就真没什么意思了。”此外，不论多厉害的技术，它的运行一定离不开人，而人是有想法、有意图的。比如AI肯定不会取代会计，毕竟“他”会做账，但不会做假账（狗头保命）。

所以，与其担心人工智能会不会取代自己，不如思考如何成为不被取代的那个人。

那么问题来了，

我们要怎么做，才不会被AI所取代呢？

欢迎大家留言区畅所欲言~

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