ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日由总部位于旧金山的 OpenAI 推出，该公司是DALL·E 2和Whisper AI的创建者。该服务最初是免费向公众推出的，并计划稍后通过该服务获利。到 12 月 4 日，OpenAI 估计 ChatGPT 已经拥有超过 100 万用户。2023 年 1 月，ChatGPT 的用户超过 1 亿，成为迄今为止增长最快的消费者应用程序。CNBC 于 2022 年 12 月 15 日写道，该服务“仍然不时出现故障”。该服务以英语提供最佳服务，但也能够以其他一些语言提供服务，并取得了不同程度的成功。与 AI 近期其他一些引人注目的进展不同，截至 2022 年 12 月，没有迹象表明关于 ChatGPT 的官方同行评审技术论文。根据 OpenAI 客座研究员Scott Aaronson的说法，OpenAI 正在开发一种工具，试图为其文本生成系统添加数字水印，以打击利用其服务进行学术剽窃或垃圾邮件的不良行为者。该公司表示，这个工具被称为“用于指示 AI 编写的文本的 AI 分类器”，将“可能会产生很多误报和误报，有时很有信心。” 《大西洋》杂志引用的一个例子表明，“当给出《创世记》的第一行时，该软件得出结论，它很可能是人工智能生成的。” 《纽约时报》于 2022 年 12 月报道称，“有传言称”AI 的下一版本GPT-4将于 2023 年某个时候推出。2023 年 2 月，OpenAI 开始接受美国客户的注册高级服务 ChatGPT Plus， 每月收费 20 美元。OpenAI 计划发布 每月收费 42 美元的 ChatGPT Professional Plan，并在需求低迷时提供免费计划。

ChatGPT对学生的可用性是否会影响课程设计以及教学方式？

长期以来，计算机科学一直受到剽窃和作弊的困扰，而ChatGPT和类似的大型语言模型只是坏学生可以用来试图作弊的另一种工具。所以我的第一个想法是其他学科可能会遇到更多麻烦，因为 CS 教师已经在一定程度上对付作弊行为。当然，有些人比其他人处理得更好。对于那些处理得不好的人来说，这可能是让他们重新设计课程所需的推动力。有两种方法可以设计 CS 课程以最大限度地减少作弊的收益（通过ChatGPT或其他方式）：

更加关注监考考试——这似乎是许多 CS 教师应对作弊流行病的主要方式。当然，考虑到考试的时间限制，以及考试环境与自己编码/调试有很大不同，考试并不是评估编码能力的最佳教学方式。

更加关注大型开放式项目——这是我使 CS 课程更能抵抗作弊的首选方法。它还更符合学生实际能够在课堂外应用所学知识的教学目标。最大的问题，也是我认为这种策略不受其他 CS 讲师欢迎的原因，是这类项目的评分非常耗费资源，因为它们必须手动评估，这与通常的千篇一律的项目不同在通常自动评分的 CS 课程中分配。

千篇一律的项目（你填写一小段代码和/或实现通用算法的那种）一直是最容易作弊的，尽管许多 CS 讲师广泛使用它们。很多时候，讲师会在这些项目中抓住“低垂的果实”作弊者——那些以非常明显的方式作弊和剽窃的人很容易被发现，因为大多数作弊者都很懒惰。随着像ChatGPT这样的工具变得越来越普遍，这些懒惰的作弊者将开始上交使用常规方法无法检测到的东西，以捕捉“轻而易举的果实”作弊者。当然，值得指出的是，目前像ChatGPT这样的工具都是通过API提供的，不能离线运行。OpenAI 很容易为希望抓住ChatGPT剽窃行为的教师提供单独的 API. 他们需要做的就是记录所有 ChatGPT 的响应（我相信他们已经这样做了），然后根据日志对学生提交的内容运行标准化的抄袭检测例程。OpenAI 还可以访问其他有罪的信息，例如发出请求的时间、涉及的 IP 地址等（尽管提供这些信息会存在一些隐私问题）。但重点是，在 OpenAI 的帮助下，关闭这个特定的作弊源真的很容易。我敢肯定，如果有足够多的杰出 CS 教员提出抱怨，他们就会对此进行调查。

但是，从长远来看，随着计算硬件越来越强大，大型语言模型越来越容易构建，一些流氓公司很可能会提供类似ChatGPT的AI专门帮助学生进行抄袭。因此，现在调整课程似乎很明智，减少对千篇一律项目的依赖是这样做的方法。当你学习一个新概念时，千篇一律的项目确实提供了一些教学价值，因为它们很容易构建，但它们不应该是最终目标的主要评估。例如，能够从头开始构建链表是一个很好的练习，但我很少在校外工作的项目中这样做。相反，更重要的是我能够理解在不同的场景中使用什么数据结构，并且偶尔也知道在没有适合我的问题的数据结构时如何从头开始构建新的数据结构。后面这些目标可以使用考试和开放式项目来评估。

最后，我认为人们应该总是看积极的一面。有一天，人工智能的进步将使向学生提供实时反馈以改善他们的学习变得容易，这类似于面对面的导师所提供的。ChatGPT还没有到那个地步，因为它犯了太多的逻辑错误，但随着技术的成熟，我认为它会发现许多积极的教育用途。

ChatGPT 会取代UX 设计师吗？

用户体验 (UX) 设计是一个专注于设计易于使用、有效且令用户满意的产品和服务的领域。用户体验设计师负责创建满足用户需求和期望的设计，他们使用各种工具和方法来实现这一目标。ChatGPT是一种自然语言处理 (NLP) 模型，已在大型人类语言数据集上进行训练，能够对文本输入生成类似人类的响应。虽然ChatGPT和其他 NLP 模型有可能帮助 UX 设计师完成诸如生成设计想法或测试原型等任务，但它们不太可能完全取代 UX 设计师。ChatGPT和其他人工智能技术可能无法完全取代用户体验设计师的原因有很多。原因之一是用户体验设计不仅仅涉及产生想法或测试原型。用户体验设计师还需要考虑项目的业务目标和约束，以及使用产品或服务的文化和社会背景。这些考虑需要对人类行为和心理有深刻的理解，这是人工智能技术难以复制的。

此外，用户体验设计师经常与设计团队的其他成员（例如视觉设计师和用户研究人员）密切合作，以创建有凝聚力且有效的设计。协作和沟通技巧在此过程中很重要，人工智能技术很难复制 UX 设计中通常需要的细微差别和协作水平。

最后，用户体验设计是一个不断发展的领域，新的工具和方法一直在开发。用户体验设计师需要跟上这些发展的步伐，才能创造出有效的设计，而这需要不断的学习和专业发展。人工智能技术不太可能跟上用户体验设计领域快速变化的步伐。虽然ChatGPT和其他 AI 技术可能能够协助 UX 设计师完成某些任务，但它们不太可能完全取代 UX 设计师。UX 设计不仅仅是产生想法或测试原型，还需要对人类行为和心理有深刻的理解，以及强大的协作和沟通技巧。此外，用户体验设计领域在不断发展，需要不断学习和专业发展才能保持最新。

ChatGPT会生成对 SEO 友好的内容吗？

出于多种原因，使用ChatGPT创建 SEO 内容是一个大问题。

创建内容时，了解ChatGPT等模型施加的约束至关重要。该模型无法理解企业或网站的确切目的是其缺点之一。由于ChatGPT是建立在模式和概率之上的，它也可能缺乏人类作者为文本贡献的原创性和创造力。它不了解搜索引擎优化 (SEO) 技术。SEO 是优化网站或网页以提高其在搜索引擎结果页面中的可见性和排名的做法。如果您使用ChatGPT ，您的排名可能会下降！如果您在未经适当优化或人工监督的情况下发布由ChatGPT生成的内容，您将看到搜索引擎排名下降。这是因为搜索引擎使用各种算法来确定网站内容的相关性和质量，而语言模型生成的内容可能不符合与人类作家创建的内容相同的标准。

用户意图

要开发对 SEO 友好的内容，必须能够理解用户搜索查询背后的目的。用户在使用搜索引擎时输入带有特定目标的搜索词。为了使您的网站在搜索引擎结果中有效运行，您必须理解这个目标并制作解决它的内容。作为一种语言模型，ChatGPT可能并不总是提供针对搜索引擎进行适当优化的信息，因为它在进行搜索查询时缺乏理解用户意图的能力。

缺乏创造力

ChatGPT无法制作具有与人类作者相同的原创性和观点的内容。另一方面，人类作者结合了他们自己的见解、经验和想法。以像ChatGPT这样的语言模型无法做到的方式，他们能够创造性地思考并确定关于一个主题的新鲜、有趣的观点。此外，他们有能力为特定公司和人群定制一种语调和风格，而这对于模特来说是一项挑战。

缺乏对当前趋势的了解

ChatGPT在 SEO 内容创建方面的另一个局限性是它缺乏对当前趋势的了解。SEO 是一个不断变化的领域，了解最新趋势和最佳实践对于创建有效内容至关重要。ChatGPT作为模型，不具备了解行业或市场当前趋势的能力，而这对于有效的 SEO 很重要。例如，它可能不知道某个特定主题已被其他网站深入覆盖，或者某个关键字竞争激烈。

内容质量

它可能会出错，生成没有意义的文本，或者生成没有真正针对搜索引擎优化的文本。因此，让人工编辑审核ChatGPT生成的内容以确保其质量和准确性非常重要。人工编辑可以检查语法、标点符号和拼写错误，并确保内容清晰、简洁且与目标受众相关。他们还可以通过检查关键字、元标记和结构化数据等的适当使用来确保内容针对搜索引擎进行了优化。ChatGPT基于模式和概率，虽然它可以生成高质量的内容，但它不一定总能生成完美的文本。它可能会出错，生成没有意义的文本，或者生成没有真正针对搜索引擎优化的文本。因此，让人工编辑审核ChatGPT生成的内容以确保其质量和准确性非常重要。

有限的上下文

ChatGPT 的有限上下文也影响了它生成真正优化内容的能力。在创建 SEO 内容时，将使用内容的上下文是一个重要的考虑因素。ChatGPT可以根据给定的提示和一组关键字生成文本，但它无法理解使用内容的上下文，例如目标受众、媒介和目的。这可能会导致内容并未真正针对特定受众或用例进行优化。