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?
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?
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?
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