前言

自從在工作中用上了 ChatGPT，工作效率可謂是直線上升，可能有人說 Google 足夠用了，不過 Google 主要是基于你輸入的關鍵詞來對互聯網上已有的結果進行匹配排序的，這就存在三個問題

如果你的關鍵詞寫得不是那么準確那 Google 就無能為力了

即便你命中了關鍵詞，Google 的搜索結果也可能不是你想要的，因為從整體的語義上來說并不是你想要的結果，這就好比，你輸入「我愛中國」，可能用Google 的話，它發現命中了「中國」的關鍵字，結果給你展示一堆中國是怎樣的信息，而如果用 ChatGPT 的話它卻能夠猜中你的語義，然后給你回復「看來你是個好青年，將來是個棟梁之材」這類的話，這么一對比，高下立現，也正是因為 Google 基于關鍵詞，而 ChatGPT 基于語義，所以只要你的句子越長，Google 越不準，而 ChatGPT 卻越能猜中你的語義（前提是你的給出的長句描述足夠清晰）

就算 Google 給出的結果命中了你的語義，但搜索的結果也有可能是錯的，因為 Google 是按網頁的權重排名，如果這個網頁占的權重高，它的排名就會高，但網頁里的內容本身則有可能是錯的，僅僅是因為很多人訪問了它，它的權重排名就高了，但可能這個答案本身是錯的。而如果用 ChatGPT 這類錯誤則大概率會避免掉，我們可以認為它會有一定思考能力的機器人，會把類似的問題給規避掉，這一點我深有感觸，比如我問了挺多問題 ChatGPT 給出的示例代碼都能做到 bugfree，而用 Google 有時候那些排名很前的網頁也可能會有 bug。

正是由于 ChatGPT 能猜中你的語義，所以它能做到「無中生有」，即即便網上沒有命中你的關鍵詞，它也能給出網上沒有的回答，像一個能獨立思考的人，而 Google 就不一樣，如果網上沒有的那就是沒有，只能做到根據你給出的關鍵詞來查找，但卻不符合你的語義。

下面我來分享兩個工作中用到的例子，來體驗一下 ChatGPT 的強大

case 1: 查找「js請求短鏈接獲得對應的長鏈」

使用 Google 的搜索如下

使用 ChatGPT 結果如下：

可以明顯看出差別，Google 給出的是短鏈接的實現原理，而 ChatGPT 不僅讀懂了我的語義（細心觀察你會發現我誤把如何寫成了如果）還準確給出了相應的代碼實現，完全命中了我的要求

case 2: 「有兩個 label 并排成一行，其中一個 label 固定寬度，另一個 label 有寬度是自適應的，如果文字部分超出，使用省略號表示，請使用 css 表示另一個 label」

Google 給出的回答如下：

第一條給出的答案是這樣的。

它確實解決了「文字超出后使用省略號表示的需求」，但卻不滿足我的另一個要求：寬度自適應，我們可以看到這個答案把寬度限制在了 100px。這就是我們在開頭提到的 Google 不擅長處理長句，而且也沒法理解你的語義

接下來我們再看看 ChatGPT 的表現。

可以看出它不僅完全猜中了我的語義，而且給出了 bugfree 的代碼，包括代碼中 class 的命名，注釋都堪稱標準代碼的天花板！對開發者非常友好！

兩相對比高下立判

以上只是舉了兩個我們編碼使用 ChatGPT 的 case，實際上我們整個團隊已經在工作中比較重度地使用 ChatGPT 了，比如用它來分析爆款視頻腳本然后寫出相似風格的腳本，再比如我們讓它寫出與其它爆款公眾號相似風格的文章，本來這些工作都需要招聘相應的運營人員來做，但有了 ChatGPT 后，這些工作都可以由它代勞了，而且據我了解，目前市面上其他公司也正在基于 ChatGPT 開發一些智能客服，論文檢查，模擬面試等應用，應用場景極其廣泛，它給行業的顛覆足以引起我們的重視

我之前在朋友圈寫了一段話：很快「能熟練使用 ChatGPT 來工作將是工程師職位 JD（job description）上的必填項」因為就我的使用感受而言，使用它帶來的生產效率真的是太大了，熟練使用它可能頂好幾個普通工程師，就像封面所示，它已經通過了 Google L3 工程師的測試，而這個工程師的薪水相當于 18w 差元，這就意味它未來很可能會替代普通的工程師的工作。

當然 ChatGPT 畢竟只是工具，短期內還沒法完全取代人類，不過我們還是要及時擁抱變化，充分利用它來提升我們的工作效率，把一些重復性的勞動交給它，而我們要做的就是在寫好代碼的同時，還要深度思考業務，成為行業領域專家，這一部分 ChatGPT 還沒法替代人類。