ChatGPT已经霸屏了一段时间，无需小编再多做介绍。
大量参与者在测试和使用之后，无不惊叹于其顺畅的语言表达、快速的文章撰写、强大的代码生成以及准确的翻译能力。这让小编也跃跃欲试，探探它在专业领域上是否也能很好的应用！
但是，ChatGPT并不完美，一些使用者，尤其是某些领域的专家在与ChatGPT对谈之后指出，用户在使用时需要警惕ChatGPT较高的错误率。
ChatGPT看似言之凿凿
在翻译前，小编特意通过询问ChatGPT对晶体光学以及α-BBO晶体的认识来一探它的实力。
似乎急于证明自己，ChatGPT一开局就主动给我抛出了一个大惊喜，洋洋洒洒总结了晶体光学5个特性。
翻车虽迟但到
翻车来得有些猝不及防，当我们进入正题，问到α-BBO晶体的相关知识，似乎涉及到了ChatGPT的知识盲区，它开始一本正经地说瞎话了！！
如果对α-BBO有一定的了解就发现ChatGPT在基本的概念上就犯了严重错误。
α-BBO的中文名称是高温相（或者α-）偏硼酸钡。对话中出现的“双氧硼石”不论在百度还是必应上搜索没有任何相关信息，估计是ChatGPT一时兴起创造的新名词。
此外，在晶体性质和用途上，ChatGPT强调α-BBO的非线性效应以及作为非线性晶体的应用，可以看出它混淆了α-BBO和β-BBO的概念。
α-BBO因为其中心对称结构不具有二阶非线性效应，虽然有三阶非线性，但是一般来说三阶非线性效应是弱于二阶非线性效应的，目前来说并不是α-BBO最主要的光学特性和应用。对于α-BBO的生长成果，粗略一看ChatGPT回答似乎安全且正确，但是“高压”这两个字还是露出了马脚。
考虑到ChatGPT的训练库英文资料更为丰富，因此小编用英文再问了一次：
结果仍然存在错误，ChatGPT的英文回答同样把β-BBO当成了α-BBO。
在多次对谈之后，ChatGPT做出了相应的纠正，但是可以看出只是简单的根据已有的数据和对话纠偏做的调整，而且还存在着引入新错误的可能性。
正确打开
ChatGPT
基于ChatGPT的训练原理，它能够输出的是对“喂养”资料（或已有资料库）的整合。在翻译过程中（翻译功能的的确确是ChatGPT的真本领，整个过程丝般顺滑，小编只对极少数行业名词进行修改），ChatGPT其实也是在吸收新“知识”。在喂养（上传）了技术文章以及对ChatGPT的提问进行一定的引导之后，回答就顺畅了很多：
在英文回答环节，我们能看到ChatGPT对于α-BBO在三阶非线性的应用上保持了坚定的信心。
由此可见，ChatGPT强大的学习能力以及参数处理能力，让它能够成为我们工作学习科研中很好的助手。
就在小编还在整理和编辑本文，以及回味ChatGPT一镜到底的丝滑翻译时，ChatGPT-4横空出世，紧接着百度发布了文心一言，二者都是多模态大模型，也就是说，对它们的输入不仅是文字，还可以是图像，并且回答有更高的准确性，减少胡言乱语。
但想要最大程度的发挥它们的能力，还是需要一定的使用方法，例如官方示例中的思维链路提示（Chain-of-thought Prompt）等。
在后续的技术文章的撰写和翻译上，小编也期待更多与文心一言以及ChatGPT-4的碰撞与合作。
可以知道，我们真的离人工智能，更近了一步！
审核编辑 ：李倩
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