前言
其实AI的概念已经存在了十多年，包括在运维领域，也从传统运维演化到了所有AIOps的概念，但一直以来对当前的AI并不是太看好，始终觉得当前的AI只是停留在“撞库”，从海量的库里去匹配关键字触发语句，所谓的“小爱同学”，“小度小度”包括Siri等所有的智能语音助手，即使库在扩大数量级可能离AI也相去甚远。
ChatGPT横空出世后，才真正看到了AI的曙光，这时候的AI能真正做到去理解你的意思，能像个智能助手去按照你的要求办事，和你像人类一样之间沟通
当然ChatGPT本身是一个语言模型，本文不讨论AI一些绘图工具等，另外本文也不涉及如何科学上网，申请账号等，这些大家自行搜索，以下就例举一些仅几个月常用的一些功能
六大建议使用场景及示例
使用ChatGPT前，首先要摒弃传统那些传统语音助手，搜索引擎等使用习惯，把“他”真正的当一个人，用你觉得和人沟通的方式去和他沟通并交代任务，这点很重要
1. 代替搜索引擎查找固定资料
我们使用搜索引擎最常用的功能之一，但常规我们需要对搜索结果进行自己的整理及判断，更不好说像度娘这些找不到信息还一大堆广告的，chatgpt这些使用方式基本给传统的固定信息搜索判了死刑，以下的例子同时也可以看到chatgpt对上下对话的理解
2. 编写文字（故事，方案，邀请函，简历等）
这类公司属于创造性工作，与编写代码一起基本上成为了现在强有力的生产力工具，在网上ChatGPT甚至写了长篇小说，令人叹为观止的专业方案等，以下举几个例子：
邀请函（以下只是初稿，可以按照你要求不断调整，比如对主题或部分内容不满意等等）
以下是一个方案的案例，当然这只是示例，实际给的信息和要求越详细出来的方案离要求就越近
顺便说一句，ChatGPT的生成的文字能直接转换为图片，PDF甚至Markdown，就以上例子来说，几秒钟一篇原创的CSDN文章就写好了，这生产力多可怕！
3. 编写代码（程序语言，硬件配置等）
我本身不是程序员，所以这边举两个在平时基础架构配置及运维中的例子，当然当前例子比较简单，实测更复杂的也不在话下
首先是很常见的交换机配置案例
然后是一个简单的PowerShell脚本
4. 翻译
这个就不多说了，翻译的准确度和理解度相比传统的翻译工具更接近人工翻译
5. 排错（文字语法，代码等）
这边的排错包括了文字的拼写，语法修正，代码排查等等，另外我把做题也放进来吧，也算排查的一种
6. 生活助手及顾问
这块内容就非常广了，如果去做细分可以分好多，包括情感上，家庭问题，工作矛盾等等的排解，以及生活上的一些小助手
下面这个例子正好最近亲戚聊到了这个话题，哈哈
另外我老婆喜欢看小红书，正好看看ChatGPT发挥怎么样
展望
当然，我以上举例的场景只是冰山一角，要知道，这还只是在ChatGPT诞生仅仅半年之后，最近有个所谓的“小道消息”很火，具体大概如下：
有人策划一个大模型，强于当今最强的ChatGPT4，传输数量是ChatGPT3的1000倍，参数数量接近人类大脑全部神经元，聪明程度高于ChatGPT4，而ChatGPT4的聪明程度已秒杀90%以上的人类，而且这个未知大模型不在地球训练而是在太空训练，用火箭发射上天，并且携带大量太阳能电池，带了H100英伟达的GPU，有多少块呢？五万块！不仅如此，还带上三万块特斯拉研发的超级计算机，通过Starlink星链直接传输到地球，然后用土耳其制造的大量机器人负责大模型的对齐监管。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-487696.html
而截至发文，马斯克已经宣布成立AI公司并正在研发TruthGPT，相信在不久的将来，流浪地球里的MOSS将不再是科幻，当算力不再成为瓶颈的时候，我们碳基生物注定要和这些硅基生物并存甚至是竞争，当AI真正迭代产生了意识和情感，可能将对人类文明产生难以估量的影响。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-487696.html
到了这里，关于浅谈ChatGPT在一个IT运维人眼中的日常使用场景的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
