以下是行業(yè)專家Mike Starr的一些發(fā)現(xiàn)：
他聽取了關(guān)于ChatGPT如何為網(wǎng)絡(luò)工程師增加價(jià)值的意見：ChatGPT并沒有讓人失望，并列出了它認(rèn)為可以提供幫助的三個(gè)領(lǐng)域：
·配置管理
·故障排除
·文檔
然后，Starr開發(fā)了一組提示(當(dāng)然可能沒有經(jīng)過優(yōu)化)，以確定該工具實(shí)際上是否可以成為網(wǎng)絡(luò)工程師在其中一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域的資產(chǎn)。
(1)配置管理
為了測試ChatGPT在配置管理中增加價(jià)值的能力，提交了以下提示:
·能否為思科路由器生成一個(gè)完整的示例配置，以便從頭開始互聯(lián)網(wǎng)交換?
·Juniper的產(chǎn)品怎么樣?
·可以為每個(gè)供應(yīng)商創(chuàng)建一個(gè)Jinja模板嗎?
ChatGPT測試的結(jié)果非常廣泛，Starr在GitHub上發(fā)布了所有ChatGPT測試提示和結(jié)果的完整記錄，以供用戶使用。
因此，在配置管理的情況下，ChatGPT在基本配置任務(wù)上表現(xiàn)得相當(dāng)好，因此得出的結(jié)論是，它知道特定于供應(yīng)商的語法，并且可以生成配置。但是，應(yīng)該仔細(xì)檢查系統(tǒng)生成的配置的準(zhǔn)確性。測試的通用提示類似于建立一個(gè)快速實(shí)驗(yàn)室，這是大多數(shù)年輕的網(wǎng)絡(luò)工程師可能會覺得厭煩的任務(wù)，而且顯然是一項(xiàng)可以由技術(shù)處理的事務(wù)(同樣需要一些人為監(jiān)督)。
(2)故障排除
為了測試ChatGPT在解決網(wǎng)絡(luò)工程難題方面的能力，Starr求助于Reddit，特別是Reddit的/r/networking子版塊，尋找網(wǎng)絡(luò)工程師向同行提出的現(xiàn)實(shí)問題。他從帖子中提取了一些問題，并在沒有優(yōu)化提示的情況下將它們提交給ChatGPT，聊天機(jī)器人很好地處理了簡單的問題，同時(shí)也在努力應(yīng)對更困難的挑戰(zhàn)。
值得注意的是，Starr特別問了一個(gè)需要了解生成樹協(xié)議(STP)的問題，生成樹協(xié)議是一種交換機(jī)功能，負(fù)責(zé)識別可能導(dǎo)致不必要環(huán)路的冗余鏈路。Starr表示，ChatGPT比他多年來采訪過的許多網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士更了解生成樹協(xié)議(STP)。
目前，ChatGPT還不能代替有經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)專家來解決稍微復(fù)雜的問題，但是它可能會導(dǎo)致許多Subreddits和StackOverflow線程在未來幾年被淘汰，這不是危言聳聽。
(3)自動(dòng)化文檔
這是ChatGPT不太擅長的領(lǐng)域。聊天機(jī)器人最初保證可以生成網(wǎng)絡(luò)圖。雖然知道它是一個(gè)基于文本的工具，但Starr持懷疑態(tài)度，當(dāng)要求它生成一個(gè)圖表時(shí)，ChatGPT解釋說它沒有圖形功能，這種偏見得到了證實(shí)。
進(jìn)一步提示網(wǎng)絡(luò)文檔導(dǎo)致實(shí)現(xiàn)(ChatGPT證實(shí)了這一點(diǎn))，需要為它提供詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)描述，這顯然不是一個(gè)增值。因此，在自動(dòng)化文檔的情況下，聊天機(jī)器人不僅失敗了，而且產(chǎn)生了謊言和欺騙(所以它可能比人們想象的更接近于展示人類特征)。一般來說，有一些人工智能應(yīng)用程序能夠生成圖像，其中很可能生成可用的網(wǎng)絡(luò)圖。
Starr問ChatGPT是否可以根據(jù)路由器配置文件生成網(wǎng)絡(luò)描述，ChatGPT提供了一個(gè)很好的配置摘要，直到它明顯達(dá)到了提示的計(jì)算承諾的極限，這一極限可能是它的設(shè)計(jì)者實(shí)現(xiàn)的。畢竟它是一個(gè)免費(fèi)的工具，而采用的資源成本昂貴，尤其是對于中小企業(yè)來說。
結(jié)論
在Starr使用ChatGPT進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)工程的簡短實(shí)驗(yàn)中，遇到的一些挑戰(zhàn)包括:
·確保準(zhǔn)確性和一致性
·處理邊緣情況和異常
·與現(xiàn)有系統(tǒng)和流程的集成
Starr的猜測是，這些問題不是ChatGPT或人工智能應(yīng)用程序所獨(dú)有的，一些粗略的研究可以解釋其中的原因?？的螤柎髮W(xué)的研究人員研究大型語言模型(LLM)已經(jīng)有一段時(shí)間了，他們區(qū)分了形式能力(語言規(guī)則和模式的知識)和功能能力(在現(xiàn)實(shí)世界中使用語言所需的一套技能)。
以下來自這些研究人員的一些總結(jié)：人們經(jīng)常把連貫的文本生成誤認(rèn)為是思考甚至是感知，因此得出“善于語言=善于思考”的謬論。同樣，針對大型語言模型(LLM)的批評集中在他們無法思考(或做數(shù)學(xué)或保持連貫的世界觀)，有時(shí)忽視了他們在語言學(xué)習(xí)方面令人印象深刻的進(jìn)步。稱之為“不善思考=不善語言”的謬論。
這個(gè)分析與Starr得出的結(jié)論是一致的：在使用ChatGPT時(shí)，專用性是至高無上的。關(guān)于復(fù)雜主題的大型開放式提示突出了聊天機(jī)器人缺乏“功能能力”，但當(dāng)熟練使用聊天機(jī)器人的個(gè)人用于特定任務(wù)時(shí)，這一現(xiàn)實(shí)并不能抵消其令人印象深刻的能力。
那么，ChatGPT能取代網(wǎng)絡(luò)工程師嗎? 現(xiàn)在還不能。
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