ChatGPT AI 是否將革新工程和產品開發？在此為您提供需知事項。

ChatGPT 是一款進階語言模型，旨在使用人工智慧 (AI) 和自然語言處理 (NLP)，向使用者提供對話式的回應。它採用數量龐大的文字資料進行訓練，能了解和產生如真人般的語言。這項技術有潛力革新我們與電腦互動的方式，讓溝通更加直覺且更有效率。

然而，儘管 ChatGPT 具備令人驚嘆的能力，其功能仍受到諸多限制。特別是在幾個重要領域上，這些限制尤其明顯。

ChatGPT 有哪些限制？

ChatGPT 受限於用來對其進行訓練的資料品質。儘管模型會使用大量文字資料進行訓練，但這些資料不見得能代表現實世界的語言使用情況。這些訓練用的資料可能偏向特定主題或人口，導致模型在了解其他情境方面備受掣肘。此外，資料可能包含錯誤或不一致，而這些問題都會影響模型的成效。

ChatGPT 也受限於語言複雜度。雖然模型可產生回應，以應對眾多問題和提示，卻不見得能了解語言運用上的細微差異。這可能會導致誤解或回應不完整。模型可能難以理解慣用語或諷刺，因而做出不適當或不相關的回應。

ChatGPT 能快速且準確地處理大量資料，而這項能力可在研究或數據分析領域派上用場。即便這項技術令人大為驚嘆，在功能運作方式上卻仍面臨數項限制。因此，在將這項技術運用在特定使用案例或領域之前，請務必先了解其優缺點。  

ChatGPT 會對工程帶來哪些影響？ 

ChatGPT 為協助工程師完成工作的工具，無法取代工程師在設計和產品開發流程中提供的知識、專業能力和創意。這項 AI 工具能產生工程計算方面的回應，或回答一般工程知識層面的問題，但這些答案也需通過合理懷疑和事實查核的考驗。

舉例來說，如果詢問有關延展性材料的最佳破壞理論，ChatGPT 可詳細說明 Von Mises 良率條件。但若要求 ChatGPT 計算樑在指定條件下的慣性矩，其答案將與既有的 X-X 軸慣性矩數值有所出入。

ChatGPT 雖能協助工程師解答問題，並提供特定主題的相關指引，卻受限於進行訓練的資料，而且無法複製真人工程師所具備的專業能力、直覺和問題解決技巧。工程師仍需實地參與設計流程，以確保成品能符合業界和使用者的需求、標準和期望。

工程所涉及的各種技能和活動，皆超越回答特定問題和提供資訊的範疇。工程師也需有能力分析資料、開發和測試原型、評估需權衡取捨之處，並根據眾多因素做出決策，包括技術、經濟、環境和社會考量。上述技巧皆需結合技術知識、批判性思考和創意，而這些都是 AI 技術支援的工具無法取而代之的能力。

儘管 ChatGPT 為協助工程師完成工作的寶貴工具，但仍無法取代真人工程師。工程師將繼續在新產品的設計和開發上扮演關鍵角色，同時也需要發展新的技能和工作方法，以運用 AI 工具的強大威力，並保有身為問題解決者和創新者的獨特價值。

Creo 如何將 AI 運用在產品開發流程中

Creo 生成式設計會利用 AI 的強大威力來革新設計流程。生成式設計與 ChatGPT 分屬不同的 AI 類型，旨在運用 AI 演算法產生和評估設計選項，讓工程師和設計人員能以遠快於傳統設計方法的速度，打造出更創新且更有效率的產品。

ChatGPT 可撰寫書面回應來解答使用者的問題，進而減少或消弭溝通障礙。同樣地，生成式設計可讓工程師擺脫枯燥乏味的反覆試驗工作，繼而專心實現更高層級的設計目標。

Creo 生成式設計的重要優勢之一，在於可快速且同時探索和評估眾多設計選項。只要定義一組設計限制和目標，這款軟體就能運用 AI 演算法產生數百個甚或數千個潛在的設計解決方案，且每個解決方案都可針對特定的條件組合最佳化。此外，Creo 生成式設計也能識別當中最理想的選項，以做出評估和比較；如此一來，設計人員就能找出最具潛力的選項，並進一步加以迭代。

生成式設計的另一項優勢，就是可建立專為特定製造流程或材料組合最佳化的設計。軟體可將材料屬性、製造限制和成本考量等因素納入考量，進而產生效率十足、可發揮功能、實用且符合生產成本效益的設計。

不過，生成式設計最重要的一點，或許是讓設計人員可透過傳統設計方法難以企及的途徑，著手探索新的設計概念和可能性。只要突破傳統設計方法造成的種種限制，設計人員就能運用軟體來產生真正創新且創意十足解決方案，以進一步開拓可能性。