当人们在讨论 ChatGPT 时，都在讨论什么

最近 ChatGPT 火的一塌糊涂，程序员用它生成一个简单需求的代码，公务员用它生成一段感想报告的初稿，于是乎，大家纷纷担忧起来了 ChatGPT 会取代搜索引擎，以 ChatGPT 为代表作的 AI 会取代一部分职业甚至取代程序员，下面笔者先谈谈自己的看法。

正所谓没有调查就没有发言权，笔者自己体验了一番 ChatGPT ，有如下的结论。

第一，ChatGPT 本质上没有脱离计算机的计算范畴，它只能也终将取代繁重重复、只依靠经验和知识的劳动和工作，它可以取代大部分行业的一部分人，包括程序员，但是无法取代所有程序员，也无法取代那些依靠智慧和灵感的工作，笔者在大厂待过一两年，相信所有大厂都一样，主要产品的代码由于历经多人维护、多次迭代、多向重构，其代码量随随便便几千万行甚至上亿计，这样一个庞然大物能够运行起来，除了优雅的架构设计，还有数不清的胶水，复杂度远超当下 ChatGPT 能够生成的 demo 代码，但是它还是能够有它用武之地，有记不清的 function 代码，它是个好帮手，因此更像是一个无限容量的代码字典。

第二，ChatGPT 也像是一个随便散发随意蔓延的思维草丛，它经常一本正经的胡说八道，而且不用为自己说过的话负责，除了道歉就是道歉；也正因为如此，它只能做事，不能担责，除非找提供这种服务的公司或组织划定职责界限，否则 All in ChatGPT 就是无本之木，无源之水。

但是无可否认的是，从 AlphaGo 到 ChatGPT，AI 的发展历程又树起了一座里程碑，值得点赞。

笔者分别使用微博和推特爬虫爬取了国内外网民对 ChatGPT 的讨论，并使用 Bert 预训练模型进行主题建模和可视化，从多个角度对比了各类人群对 ChatGPT 的不同看法。

首先来看国内微博网友的观点。

笔者抓取了微博上 2022.12.01 至 2023.02.06 关于 ChatGPT 的讨论共计 2.6 w 条，对所有数据预处理后使用 BertTopic 建模，时间序列可视化如下。

主题分布

时间序列主题演化

然后抓取了同时期的推特推文，做同样的处理，结果如下，

主题分布

时间序列主题演化

对比主题分布可知，微博和推特网友对 ChatGPT 讨论的话题有显著差异：

• 微博网友主要表达了对职业取代的担忧和对 ChatGPT 相关企业的股票市值的关注。
• 推特网友主要表现出对学生使用 ChatGPT 完成作业的争议、造成虚假流言的担忧、以及尝试使用写诗作文的热情。

相同的是，他们都表现出了对 ChatGPT 能力的极大惊叹，态度明显趋向于积极。

再看细看微博网友的讨论，先用笔者之前做过的在线分析网站

https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/topic-weibo-visual

分析之：

看图，一切尽在不言中。

然后按照性别划分，分析微博上不同性别人群对 ChatGPT 的看法。

男性关于 chatgpt 的主题分布

女性关于 chatgpt 的主题分布

除了 Topic 4 之外，感觉没有明显区别~

最后使用笔者开发的关键词共现可视化页面：

https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-co-occurrence-matrix-visual

可视化网络如下：

Todo 分析或可视化：

• 按照年龄段拆分，分析不同年龄人群观点差异。
• LDA 可视化。