自今年早些时候ChatGPT出现以来，人工智能一直在享受另一次媒体复苏。如今，ChatGPT 似乎是每个人词汇的一部分，它的受欢迎程度并不局限于我们的消费者生活。
无数公司一直在将 ChatGPT 引入其产品和产品生命周期。Microsoft使用与ChatGPT聊天机器人相同的大型语言模型（LLM）为其Bing搜索引擎提供支持，总部位于英国的能源供应商Octopus Energy已将ChatGPT纳入其客户服务渠道，现在负责处理44%的客户查询。
生成式人工智能引擎，例如为 ChatGPT 提供支持的 GPT-4，在客户如何设计和使用产品方面具有巨大的洞察力和创新潜力。但它也引发了一些风险和法律问题，冒险进入尚未解决的灰色地带。
制造商的机会
ChatGPT 是一种高级语言模型，它使用人工智能 （AI） 和自然语言处理 （NLP） 为用户提供对话响应。它经过大量文本数据的训练，使其能够理解并生成类似人类的语言。
对于制造商来说，这可能是一个千载难逢的机会。制造公司从客户使用情况和设备性能中生成自己的特定数据，这对他们来说是独一无二的。到目前为止，公司如何貨幣化并将这些数据应用于开发和创新一直存在限制。
ChatGPT为加速和扩展这些数据的应用打开了大门。它有可能使设计工程师能够更深入地了解他们设计的产品是如何被使用的，它们随着时间的推移表现如何，以及出现的趋势，最终使他们能够设计出更好的产品。
ChatGPT 可以向制造商展示其他数据，以便他们能够发现、分析和利用他们原本不会发现的机会。例如，客户正在定期研究什么电动自行车适合丰田4Runner的后部。丰田可以利用这一点，并将其纳入其下一代车型的未来设计规范中。将ChatGPT视为一个非常高效的助手。它不应该有最终决定权，但它可以收集各种信息，以便您和您的设计师可以做出更明智的决定。
ChatGPT还可以重塑服务运营，因为它成熟并深入到日常服务和维护交互中。服务技术人员可以使用它来提出他们可能不知道答案的利基问题，而无需参考制造商的产品手册，了解在特定环境中运行的复杂设备。
同样，ChatGPT 中的语言理解意味着服务技术人员还可以提供基本信息并使用 ChatGPT 生成报告，从而节省时间并最大限度地减少苦差事。这种内容生成最终可用于面向客户的内容，以及教育、追加销售和个性化的交叉销售内容。
它还有可能对服务维护呼叫进行分类，并提供更多自助服务机会，帮助降低成本、不必要的上门服务和可持续性。此外，随着年龄较大、经验更丰富的技术人员退休，ChatGPT 可以填补知识空白，成为主题专家，并在现场或远程提供知识指导。由于缺乏新来的技术人员和不断扩大的技能差距，ChatGPT 可以帮助缓解制造商面临的一些挑战，因为不仅需要数年时间才能了解如何操作机器，还需要处理复杂现代设备的技术细节。
对工程师的影响
ChatGPT 是一种可以帮助工程师工作的工具，但是，它不能替代工程师为设计和产品开发过程带来的知识、专业知识和创造力。人工智能工具可以生成工程计算的响应或回答有关通用工程知识的问题，但这些响应应该得到健康的怀疑和事实检查。
例如，当被问及延展性材料的最佳失效理论时，ChatGPT对冯·米塞斯屈服准则进行了详尽的解释。但是，当被要求计算在设定条件下梁上的惯性矩时，它的答案与X-X轴惯性矩的既定值不一致。
工程师将继续在新产品的设计和开发中发挥重要作用，并需要开发新技能和工作方式，使他们能够利用人工智能工具的力量，同时保持其作为问题解决者和创新者的独特价值。
业务风险
当然，没有工具是完美的。ChatGPT 受到其训练数据质量的限制。虽然该模型是在大量文本数据上训练的，但这些数据并不总是代表现实世界的语言使用情况。训练数据可能偏向于某些主题或人口统计数据，导致模型理解其他上下文的能力受到限制。此外，数据可能包含可能影响模型性能的错误或不一致。
ChatGPT 也受到语言复杂性的限制。虽然该模型可以生成对各种问题和提示的响应，但它并不总是能够理解语言使用的细微差别。这可能会导致误解或不完整的答复。该软件也可能难以理解惯用语或讽刺，导致不恰当或不相关的响应。
新事物也带有风险因素。虽然 ChatGPT 版本 4 比 3.5 版本更好，但它仍然可以自信地给出错误的答案。这和人类没有什么不同。我们一直在这样做。但与人类不同的是，它的消费和学习能力和速度比人类大脑所能做的任何事情都更快、更深。从这个意义上说，围绕无知的风险将急剧下降。
另一个潜在的灰色地带是，它产生的内容几乎没有法律先例。由于 ChatGPT 从许多不同的地方和来源提取内容，您是否 100% 拥有这些内容？如果您使用内容并以某种方式将其貨幣化，还有谁可以合法地要求它？随着时间的推移，随着生成式人工智能变得越来越普遍，ChatGPT进入企业，我们将开始看到法律挑战、先例，以及关于ChatGPT如何创建代码、内容和想法的保护的清晰度。
最初是人工智能自动化的缓慢蔓延，使事情变得更快，现在正在迅速加速成为生成智能的大规模临界点。像ChatGPT这样的人工智能技术被编织到日常业务工具、流程、运营和现场支持中只是时间问题。虽然您的业务基础可能不会改变，但智能、设计效率、产品成果和创新几乎肯定会有所改善。
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