同樣，ChatGPT 中的語言理解意味著服務技術人員還可以提供基本信息并使用 ChatGPT 生成報告，從而節省時間并最大限度地減少苦差事。這種內容生成最終可用于面向客戶的內容，以及教育、追加銷售和個性化的交叉銷售內容。

它還有可能對服務維護呼叫進行分類，并提供更多自助服務機會，幫助降低成本、不必要的上門服務和可持續性。此外，隨著年齡較大、經驗更豐富的技術人員退休，ChatGPT 可以填補知識空白，成為主題專家，并在現場或遠程提供知識指導。由于缺乏新來的技術人員和不斷擴大的技能差距，ChatGPT 可以幫助緩解制造商面臨的一些挑戰，因為不僅需要數年時間才能了解如何操作機器，還需要處理復雜現代設備的技術細節。

對工程師的影響

ChatGPT 是一種可以幫助工程師工作的工具，但是，它不能替代工程師為設計和產品開發過程帶來的知識、專業知識和創造力。人工智能工具可以生成工程計算的響應或回答有關通用工程知識的問題，但這些響應應該得到健康的懷疑和事實檢查。

例如，當被問及延展性材料的最佳失效理論時，ChatGPT對馮·米塞斯屈服準則進行了詳盡的解釋。但是，當被要求計算在設定條件下梁上的慣性矩時，它的答案與X-X軸慣性矩的既定值不一致。

工程師將繼續在新產品的設計和開發中發揮重要作用，并需要開發新技能和工作方式，使他們能夠利用人工智能工具的力量，同時保持其作為問題解決者和創新者的獨特價值。

業務風險

當然，沒有工具是完美的。ChatGPT 受到其訓練數據質量的限制。雖然該模型是在大量文本數據上訓練的，但這些數據并不總是代表現實世界的語言使用情況。訓練數據可能偏向于某些主題或人口統計數據，導致模型理解其他上下文的能力受到限制。此外，數據可能包含可能影響模型性能的錯誤或不一致。

ChatGPT 也受到語言復雜性的限制。雖然該模型可以生成對各種問題和提示的響應，但它并不總是能夠理解語言使用的細微差別。這可能會導致誤解或不完整的答復。該軟件也可能難以理解慣用語或諷刺，導致不恰當或不相關的響應。

新事物也帶有風險因素。雖然 ChatGPT 版本 4 比 3.5 版本更好，但它仍然可以自信地給出錯誤的答案。這和人類沒有什么不同。我們一直在這樣做。但與人類不同的是，它的消費和學習能力和速度比人類大腦所能做的任何事情都更快、更深。從這個意義上說，圍繞無知的風險將急劇下降。

另一個潛在的灰色地帶是，它產生的內容幾乎沒有法律先例。由于 ChatGPT 從許多不同的地方和來源提取內容，您是否 100% 擁有這些內容？如果您使用內容并以某種方式將其貨幣化，還有誰可以合法地要求它？隨著時間的推移，隨著生成式人工智能變得越來越普遍，ChatGPT進入企業，我們將開始看到法律挑戰、先例，以及關于ChatGPT如何創建代碼、內容和想法的保護的清晰度。

最初是人工智能自動化的緩慢蔓延，使事情變得更快，現在正在迅速加速成為生成智能的大規模臨界點。像ChatGPT這樣的人工智能技術被編織到日常業務工具、流程、運營和現場支持中只是時間問題。雖然您的業務基礎可能不會改變，但智能、設計效率、產品成果和創新幾乎肯定會有所改善。