程序员怎么利用chatgpt

chatgpt不会取代程序员。

chatgpt终究只是ai人工智能，它即使学会编程也无法掌握所有程序员的技能和知识，硬要说的话只是会影响到一些技术水平较差的程序员。

事实上在科技发展的过程中，总是会有机器取代人工的声音出现，这一现象从工业革命就开始了，不过新的科技和产业自然也带来了新的职业，因此完全不需要担心失业的问题。ChatGPT出圈企业入局

资料显示，ChatGPT是美国OpenAI公司于2022年11月30日推出的一款对话式AI模型，该模型使用一定的算法以及大量文本训练，只需向ChatGPT文字提出需求，即可让其完成回答问题、书写代码、创作文本等指令。

实际应用上，ChatGPT等文本AI可能帮助文本创造类行业完成智能内容生成，并一定程度上替代搜索引擎。

而ChatGPT一经推出便在人工智能生成内容(AIGC)领域上引起轰动——上线五天，就吸引了超100万用户。上线两个多月，月活用户就达到了1亿。这用户增长速度目前堪称是“前无古人”，要知道当年火爆的instagram用户数增长到1亿也用了两年半时间。

它之所以这么火，主要在于ChatGPT功能强大，应用广泛，是潜在的蓝海。

ChatGPT 是一种基于大规模预训练的语言模型，它可以用于应答对话式输入。程序员可以利用 ChatGPT 来构建智能对话系统、聊天机器人、问答系统等。

程序员需要通过以下步骤来利用 ChatGPT：

1. 数据收集：收集和整理聊天数据，包括用户输入和对应的模型期望输出。这些数据可以来自现有的对话记录、聊天记录或者人工构建的数据集。

2. 数据预处理：对收集的对话数据进行预处理，以便用于模型的训练。这可能包括文本清洗、分词、去除噪声和重复数据等。

3. 模型训练：使用预处理后的对话数据来训练 ChatGPT 模型。模型训练可以通过在大规模语料库上进行自监督学习实现，这样模型就可以学习到语法、语义和上下文之间的关系。

4. Fine-tuning：通过在特定任务上进行微调，可以提高 ChatGPT 在特定领域或任务上的表现。在微调过程中，程序员可以使用自己的数据集并根据任务进行适当的调整。

5. 部署和整合：将训练好的 ChatGPT 模型部署到线上环境中，以便与用户进行交互。可以将 ChatGPT 集成到聊天应用、网站或其他对话接口中。

在利用 ChatGPT 进行交互时，程序员可以通过以下方式进行控制和改进：

1. 对输入进行限制：限制用户输入的长度、格式或特定领域的问题，以便更好地适配 ChatGPT 模型。这有助于控制回答的质量和减少模型的错误输出。

2. 评估模型输出：使用评估指标来衡量 ChatGPT 输出的质量。可以使用人工评估或自动评估技术，如语言模型的困惑度或 BLEU 分数，来衡量模型的性能。

3. 引入用户反馈机制：为用户提供反馈机制，例如用户可以评价回答是否准确、有用或提供改进建议。这样可以帮助程序员进一步优化和改进 ChatGPT 的性能。

4. 使用其他技术增强 ChatGPT：结合其他自然语言处理技术如词向量、实体识别、情感分析等来增强 ChatGPT 的功能。这些技术可以提供更丰富的上下文理解和更精确的回答。

虽然 ChatGPT 在许多任务上表现出色，但它可能存在一些问题，如生成不准确、无法理解语义、生成偏见等。在使用 ChatGPT 时，程序员需要进行适当的控制和后处理，以确保生成的结果符合预期并遵循伦理和法律规定。

ChatGPT是一种语言生成模型，程序员可以通过利用ChatGPT来实现多种应用和功能。下面是一些常见的用法：

1. 聊天机器人：使用ChatGPT可以构建聊天机器人，使其能够与用户进行自然语言对话。程序员可以通过训练ChatGPT来回答用户提出的问题、提供帮助和建议，甚至模拟人类对话。

2. 语言翻译：ChatGPT可以用于构建语言翻译工具，通过接收输入文本并生成对应的翻译结果。程序员可以根据具体需求训练ChatGPT，使其能够翻译不同语言之间的文本。

3. 内容生成：ChatGPT可以用于生成各种类型的内容，如文章、故事、剧本等。程序员可以通过训练ChatGPT来使其生成指定主题或类型的内容，有助于自动化创作。

4. 代码自动补全：对于程序员来说，ChatGPT还可以用于代码自动补全功能。通过训练ChatGPT使用大量的代码示例，它可以根据输入的部分代码生成合适的代码补全建议，提高编码效率。

5. 个人助手：借助ChatGPT，程序员可以构建个人助手，为用户提供各种服务和功能。根据用户的提问或需求，ChatGPT可以提供天气查询、日程安排、新闻摘要、交通导航等个人助手功能。

为了使用ChatGPT，程序员需要进行模型训练，通常需要大规模的文本数据和计算资源。在训练之后，可以通过调用ChatGPT的API或集成到应用程序中，实现所需的功能。程序员需要设计适当的用户界面和交互方式，以确保ChatGPT能够正确理解用户输入并生成恰当的回复。对于一些敏感的应用领域，如金融、医疗等，程序员还需要考虑隐私和安全问题，确保ChatGPT的使用符合相关法规和道德准则。

ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。

在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

随着ChatGPT的出现，很多原来需要人工完成的事情可以由它来取代了，比如它可以编辑文案，甚至编程。……但是ChatGPT的出现并不会完全取代底层程序员，使底层程序员失业。之所以这样说，是因为ChatGPT创新能力不足、ChatGPT编写的代码并不完善，以及ChatGPT对于重复性工作完成度较好这三方面原因。1，ChatGPT对于重复性工作的完成度较好，因此可以取代底层程序员的部分工作。不可否认的是，ChatGPT在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。……它可以快速检索到更准确的代码，并将其编写完成，这样就极大地提高了这方面工作效率。……在这个方面，ChatGPT确实比底层程序员具备更高的效率，可以取代他们在这方面的工作。2，ChatGPT编写的代码并不完善，因此无法完全取代底层程序员的工作。虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全取代底层程序员的。3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会使底层程序员失业。需底层程序员相比，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代底层程序员的工作，也就不会使底层程序员失业了。……但是ChatGPT部分取代底层程序员的工作任务还是完全可能的，因此底层程序员的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变。

随着ChatGPT的出现，很多原来需要人工完成的事情可以由它来取代了，比如它可以编辑文案，甚至编程。……但是ChatGPT的出现并不会完全取代底层程序员，使底层程序员失业。之所以这样说，是因为ChatGPT创新能力不足、ChatGPT编写的代码并不完善，以及ChatGPT对于重复性工作完成度较好这三方面原因。

1，ChatGPT对于重复性工作的完成度较好，因此可以取代底层程序员的部分工作。

不可否认的是，ChatGPT在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。……它可以快速检索到更准确的代码，并将其编写完成，这样就极大地提高了这方面工作效率。……在这个方面，ChatGPT确实比底层程序员具备更高的效率，可以取代他们在这方面的工作。

2，ChatGPT编写的代码并不完善，因此无法完全取代底层程序员的工作。

虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全取代底层程序员的。

3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会使底层程序员失业。

需底层程序员相比，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代底层程序员的工作，也就不会使底层程序员失业了。……但是ChatGPT部分取代底层程序员的工作任务还是完全可能的，因此底层程序员的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变。

ChatGPT不会完全取代人工。

ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就只能在既有框架内运行，有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类，生而不同，正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力，而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识，我的回答不包含意见或情感”。关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案：

我不会替代人类，作为一个AI程序，我可以帮助人类解决困难和提高工作效率，但我永远无法用自己的感情去了解人类，也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。

在那条看不见前路的黑暗隧道中，也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴，正视它、直面它、利用它，毕竟，人工智能的前缀依然是“人工”。