连玉君：我与ChatGPT聊了一个月

发布时间：2023-03-15 阅读 2679

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作者： 连玉君 (中山大学)
邮箱： arlionn@163.com

导言：

这篇推文 1 个月前就已经基本上完成了，我一直放着，时不时地改一下，然后继续使用 ChatGPT，再返回来改这篇推文。如此反复，……。我的纠结之处在于：一个新东西来了，貌似很强大；我们感觉很兴奋，但也有不少隐忧。比如，我在思考：在 ChatGPT 时代，记忆力还重要吗？还需要花那么时间学英语吗？我还要撅着屁股一篇一篇地查文献、读文献吗？

今天扫了一眼知乎，发现很多人在讨论「ChatGPT」。形如我者甚多！

0. 简介

连续试用了一段时间 ChatGPT，谈谈我的感受和想法。

先说说它带给我的惊艳感受：

我写了一个新的 Stata 程序，把代码扔给 ChatGPT，它很快帮我写好了 .sthlp 格式的帮助文件，基本上无需太多修改。它完全读懂了程序的思路，也补充说明了一些关键命令和函数的作用，对用户很贴心。
上初一的儿子要参加一个英语演讲比赛。我们列出提纲后，让 ChatGPT 协助写一篇限时三分钟的演讲稿。它给出了 7-8 种不同风格，有煽情的、幽默的、凝重的。最重要的是，按照正常语速读下来，每一篇的用时都没有超过 3 分钟。

再说说它不靠谱的地方：

让它帮忙统计一下美国历年 IPO 的数量，整理成表格。形式上的工作它完成的都很好，但每次给出的统计数据都多少有些偏差。当然，这也不能完全怪 ChatGPT，因为它本质上是从互联网上找资料，整理后写成文本发给我。它自己并不单独创造知识。

因此，我做了一系列测试，以便了解它能干什么，不能干什么，以及我该更好地适应 ChatGPT 来袭的时代。

简单测试后发现：

让他写个书评、故事续写、某个公司或老城市的介绍性文字，做得都非常好。语句通顺，逻辑清晰。风格和内容方面，没有太多出彩的地方，但也挑不出大毛病。
让它翻译一些有一定复杂度的中文，包括谚语、成语等，也能做得很好，有些情况下比百度翻译和 google 翻译给出的结果更合理一些。让它把自己翻译好的中文重新翻译成中文，基本上能保持 90% 以上的内容和意思，但成语、谚语等基本上没法还原。
让它解读 Stata 代码，写代码说明文档，做得比我预期的要好，甚至可能比我自己写的还要好一些。不过，这需要在提问过程中，尽量列出要点。此外，可以在不断追问中让它完善答案。
代码转译。我让它把一段刚写的 Stata 代码转译为 R 和 Python 代码，以实现相同的功能，都能快速给出答案，但这些代码虽然思路上没有问题，但运行中经常出现各种 bug。这意味着，它只是按照逻辑编写了一段「伪代码」，性质上是在进行文字编辑和代码整合，但不会进行测试和 debug。

1. 测试 A：根据关键词写短文

第一轮： 10:01

第二轮： 10:02

修改后的文稿基本上可以直接使用了 (原来，啰嗦的文字是这样产生的)。

第三轮： 10:13

十分钟后，我再次发问，给出的关键词完全相同，但问题做了一点点修改。得到的答复很不一样：

第四轮： 10:17

又过了几分钟，我把第一轮的问题原封不动地又问了一遍，ChatGPT 的语言表述发生了比较明显的变化：

2. 测试 B：中文修改和润色

我觉得不太满意，又重新提问，但要求更具体了。这次，它的表现还不错。

3. 测试 C：中文翻译为英文

我先让 ChatGPT 把一段中文翻译成英文，然后再让它把自己的英译文翻回中文。整体上表现也不错。

ChatGPT 自己造了一个成语：「千里之提，始于足下」，有点意思。

4. 测试 D：口语转书面语

背景： 下面这段文字是我在 Stata 寒假班中答疑时 (https://gitee.com/arlionn/PX/wikis/2023寒假班/初级班-2023寒假/初级班-Day1-答疑.md)，直接通过讯飞语音转换出来的表述，很多口语化的表述，也夹杂着不少口头语，比如，「厄，啊，……」，也包含了不少错别字，比如「公私财物->公司财务；心水->薪水」。我想让 ChatGPT 帮我改写成书面语。它完成的不错。所以，日后开会时，可以用录音笔或者语音输入法记录，然后让 ChatGPT 帮我们转化为正式的书面文稿。

5. 测试 E：解读代码，写说明文档

说明： 下面这段代码是这两天我刚写的，存放在我的本地电脑上。我没有通过邮件或微信跟任何人分享过这个代码。我想测试一下 ChatGPT 能否读懂这段代码，并帮我写个解读代码的说明文档 (类似于帮助文件或 readme 文档)。整体看来，它完成的不错。

5.1 ChatGPT 能读懂代码吗？

能否帮我分析一下如下 Stata 代码，写一段 200 字左右的文字来介绍这段代码的功能和基本思路。

*!v1 
* 2023/2/9 2:05
* Yujun, Lian, arlionn@163.com

*-Goal: protect special 'family name' and trace-back
* . compact_name v         // van Putten   -->  van~~Putten
* . compact_name v, back   // van~~Putten  -->  van Putten

*cap program drop compact_name
program define compact_name, rclass
version 8

syntax varlist(min=1) [, Add(string) Back Symbol(string) Generate(string)] 
	
foreach var of varlist `varlist'{
	
  if "`generate'" == ""{
      local genrep "replace"   // generate or replace 
	  local varname "`var'"
  }
  else{
  	  *-confirm the validity of variable name 
	  cap noi confirm new variable `generate'
	  if _rc{
	  	exit 198
	  }
	  else{
	  	local genrep  "generate"
		local varname "`generate'"
	  }
  } 	
	
	if `'"`symbol'"' == ""{
		local symbol "~~"  // symbol used to substitute blank
	}
	
	if "`back'" != ""{
		local nchanges = 0	
		qui `genrep' `varname' = subinstr(`var', `"`symbol'"', " ", .)
		qui count if strpos(`var', `"`symbol'"')
		local nchanges = `nchanges' + r(N)		
		exit 
	}
	
    #delimit ;
    local list `"
	 "van de"
	 "von der"
     von
     van
     de
     mc
     mac
     la
     st.
     st 
     "`add'"
     "'  ;
    #delimit cr	
	
	local nchanges = 0
    foreach name in `list'{
        qui `genrep' `varname' = subinstr(`var', " `name' ", `" `name'`symbol'"', .)
		qui count if strpos(`var', "`name'")
		local nchanges = `nchanges' + `r(N)'
    }	
	
	dis "(`nchanges' real changes made)"
	return scalar N = `nchanges'
}	
end

这段 Stata 代码是一个定义程序，名为 compact_name，它的主要目的是保护特殊的姓氏，并可以进行追踪。程序允许用户输入一个变量列表，并通过以下方法对其进行处理：使用一个特定的符号替换姓氏中的空格，或将已经替换的空格还原。

代码的基本思路是，先确定是生成新变量还是替换原有变量，并确定用于替换空格的符号。接着，对于列表中的每个姓氏，使用 subinstr() 函数替换其中的空格。最后，统计并输出实际完成的替换次数。

总的来说，这段代码是一个很好的实例，演示了如何在Stata中定义程序并处理字符串。

追问： 能否进一步解释一下上述代码中你认为比较重要的函数或语句，以便帮助那些 Stata 初学者更快地理解这段代码。

ChatGTP-02：

上述代码实现了一个 Stata 自定义函数 compact_name，它的主要目的是对输入的字符型变量（或者多个字符型变量）的家族名称进行保护，并且支持还原操作。具体来说，如果输入的字符串包含 "van de"、"von der"、"von"、"van"、"de"、"mc"、"mac"、"la"、"st."、"st"（这些名称可以通过参数 Add 来增加），那么这个函数就会将这些名称的中间空格替换为符号 "~~"，如果需要还原，可以使用参数 Back 来指定。

代码的主要思路是：

利用 foreach 循环语句，遍历需要处理的字符串变量；使用 confirm 函数判断新生成的变量名是否有效；如果 Back 参数被指定，则使用 subinstr 函数进行还原操作；如果没有指定 Back 参数，则循环判断字符串中是否包含待保护的名称，如果包含则使用 subinstr 函数进行保护；最后使用 dis 语句输出实际执行的修改次数，并返回该数值。重要的函数与语句：

foreach：Stata 循环语句，可以对数据集中的多个变量进行批量处理。 confirm：Stata 内置函数

继续

那么其他几个函数也有必要了解一下。

subinstr()：这是一个 Stata 内置函数，可以在字符串中替换一个子串。该函数有三个参数：需要处理的字符串，需要被替换的子串，替换后的子串。在代码中，这个函数用于把 "van de", "von der" 等这样的姓氏中的空格替换成双波浪线，或者把双波浪线还原成空格。

count if：这是 Stata 的一个命令，用于统计符合条件的数据记录数。在代码中，这个命令用于统计空格替换操作对数据的影响。

strpos()：这也是一个 Stata 内置函数，用于检测字符串中是否包含某个子串。在代码中，这个函数用于判断给定的字符串是否包含 "van de"，"von der" 等这样的字符串。

这就是该代码的功能和主要思路，包括如何使用 Stata 的函数和命令来完成数据处理。理解这些知识点对于更好地理解代码是非常重要的。

5.2 让 ChatGPT 自动写帮助文件

5.3 转译成 Python 代码

接下来，我们再让它写个 Python 风格的帮助文件：

5.4 简要结论

经过两天的测试，个人认为，对于一个高校教师，ChatGPT 大体上可以协助我们在如下几个方面节省不少时间：

简单资料整理和文档撰写。可以给他列个主题和粗略提纲，让他帮忙完善。比如，协助编写代码的 readme 文档，某些专业术语和研究方法的说明性文档等。这在日常教学课件的制作中，可以帮我们节省很多时间。就我所知，国外已经有不少老师借助 ChatGPT 制作幻灯片。此外，对于喜欢写 Blog 的同仁而言，我们可以用讯飞语音输入法口述推文初稿，插入代码和主要结果，然后让 ChatGPT 帮忙完善和修改。
英文翻译和润色。这个功能很稳定，效果也不错。估计日后大家对人工翻译和润色服务的需求会有所下降。

6. 一些思考

其一：ChatGPT 对文字工作者的冲击

我把 测试 D：口语转书面语 的截图发给了一位朋友，想听听他的看法。他的回复如下：

一位资深传媒从业者的顾虑：作为工具确实有用。但问题是，对学习文字的人，尤其是学生来说，文字水平将越来越低。是个大问题。

当我个人却没有那么悲观。我的看法如下：

我认为，不必过分担心这个问题。因为，电饭煲、洗衣机、洗碗机 …… 的发明，并没有降低我们做家务的能力，或者，从更一般的意义上来讲，这些东西的发明并没有降低我们的生活能力。

ChatGPT 的表现很大程度上取决于我们怎么提问，这就会倒逼使用者不断思考自己到底想要什么。在这个过程中，我们思考的深度会提高。很多东西，一旦想明白了，有了深度，写清楚反而是水到渠成。

很多人之所以写不清楚，是因为读的少，思考的少，没有想法。换言之，把一个只有 30 分干货的东西反复打磨，修改，最终最多只能得到 50 分。但是，如果借助 AI 技术，可以节省很多时间，精力就可以放在大量阅读和思考上。写东西时，可能选题就已经可以达到 60 分了，列出合理的提纲又可以得到 20 分，再加上 AI 的打磨，就可以得到一个高分的成品了。

华为，苹果等顶级公司，都专注于系统设计和理念，很多关于技术细节和实现方面的工作都外包出去了，让自己的组织有更多弹性和灵活性。

其二：ChatGPT 对于程序员的冲击

Note: ^=^ 这部分内容我偷懒了，90% 以上的文字都是 ChatGPT 完成的。

其三：ChatGPT 会用在何处？

我昨晚和上初一的儿子聊了一个多小时，天马星空地猜想着 ChatGPT 日后可能会在哪些地方现身。

场景一：智能同声翻译器。 未来可能会有一种小型智能翻译器，无论我们去往哪个国家，只需说出母语，该翻译器即可快速将语音转化为文字，进行润色后翻译成外语，并以我们的语音模仿方式播放出来。进一步改进，例如使用技术屏蔽母语声音，将转换过程的时差降至最小（例如，小于0.01秒），以使对方认为我们在用外语与他交流。同样的，对方讲话时，反向流程也会生效，我们的隐形耳机可以听到流畅的母语。对于口音不好或表达不清的用户，这个智能翻译器就会显得更有用了。小孩基本上不用再学习外语了，只需要专注于训练自己的思维能力即可。(注：这段话是经由 ChatGPT 修改后完成的，它的工作量约占 10-20%。)

场景二：软件插件。 在很短的时间内，大多数的 Office 套装软件都会安装一个 ChatGPT 或类似功能的插件，以便提供弹出菜单中的「翻译」、「修改」、「改写为学术论文风格」等选项。此外，在 RStudio、VScode 和 Jupyter Notebook 等软件中安装 ChatGPT 插件（VScode 上已经有了），可实现代码优化、错误检查、帮助文档撰写等功能。(注：这段话是经由 ChatGPT 修改后完成的，它的工作量约占 10%。)

场景三：智能病历生成。 智能设备可以自动记录医生和病人的问诊和查房谈话内容，并在医生修改和确认后生成病历。随着时间的累积，AI 病历的准确性和可靠性将不断提高。医疗行业的效率和质量可以得到大幅提升，因为医生不再需要花大量时间手写病历。此外，AI 病历还可以提供更细致和准确的病史记录，从而帮助医生更好地诊断和治疗病人。(令人担心的是，长此以往，会不会有很多医生失业？) (注：这段话是经由 ChatGPT 修改、补充后完成的，它的工作量约占 60 %，我只是提供了大致的想法。)

场景四：智能简历和广告语 我们只需要提供某位学者的主页，一些他的 Google 学术主页等网址，ChatGPT 就可以快速按要求 (如风格、字数、他在哪些期刊发表了论文、教授哪些课程等)，它就可以快速生成「嘉宾介绍」。同样，给定不同的需求，可以让 ChatGPT 写出多种不同风格的广告语

其四：ChatGPT 能否代替搜索引擎？

我这个测试有点难度。

大致背景如下：我突然想起小学四年级在同学家读过的一篇小说，至今印象深刻。多年以来，我总会时不时地想起这篇小说，揣摩作者到底想要传达哪些深层的思想。不过，我只记得大致情节，至于小说的作者和篇名之类的，完全想不起来。下面是测试过程：

我改换了五种方式向 ChatGPT 提问，但一直没有得到有效的答案 (ChatGPT 的回答我没有列出来，大致的意思是它找不到，让我提供更多的信息给它。)： 20230213004447

我又试了 Google 搜索，依旧无果。最后，只好转用百度。经过三次修改关键词，最终用关键词「印度作家小说女孩陪葬面纱火坑雨」找到了答案——「摩诃摩耶」，是印度诗人泰戈尔的短篇小说，创作于 1892 年。

我感觉自己可能过度使用，甚至误用了 ChatGPT。下面的问答或许可以证实我的猜测：

7. 结语

Note: 下面这段文字完全是我自己写的，没有让 ChatGPT 参与。

总体上，ChatGPT 是很好的助手，但使用效果取决于我们如何向它发问和追问。在不断追问过程中，它给出的回应越来越接近我想要的东西。同时，在这个过程中，它的那些宽泛的回答会给我很多启发，让我在下一轮追问中给出更准确的关键词和限定条件。

还有一个奇妙甚至有点让我担心的感受。

连续两天跟 ChatGPT 互动，我自己写东西的时候会时不时让它帮我修改，我的思考模式会被它「带节奏」，以至于当我大比例使用它给出的文字时，会偶尔产生我也是一个 AI 机器人的感觉。我也会时不时地重新琢磨文字表述，以免让人误解我正在写的文字是由 ChatGPT 生成的。这些不断出现的错觉和莫名的提防心态让人很不舒服。

有些事儿无法阻止，索性顺势而为吧。

最后，给大家出个选择题。

给定关键词「ChatGPT, AI, 担心, 体验, 乐观, 改变学习思路」，下面的两句话一句是我写的，一句是 ChatGPT 写的，你能分辨出那句是它写的吗？

A. 我很担心 ChatGPT 和 AI 带来的冲击，但体验一番后，我还是比较乐观的。以后要改变我的学习思路了。

B. ChatGPT AI 担心影响用户体验，因此努力保持乐观态度并不断改变学习思路。

8. 相关推文

Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
lianxh ChatGPT
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ssc install lianxh, replace

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