ChatGPT，是美國OPEN AI研發的通用AI。自2022年11月30日發布發布以來，熱度飆升火爆出圈，多個行業的從業人員應用后都驚呼失業之期將至。

仿真從業者真的會面臨被通用AI取代的風險嗎？我們“一試便知”

本文以高科技行業的連接器結構仿真為例，

實測ChatGPT的仿真認知水平。

(相關資料圖)

先介紹ChatGPT的界面：回答很全面而專業，跟以往的所謂智能聊天軟件確實不一樣。回答合理，連接器種類很多，難以一一列出，各行業和廠家也有各自的偏重。鑒于前面的回答還能接受，我們直接上難度，拋給了ChatGPT一個難題：非常遺憾，ChatGPT未能直接生成一篇完整文章。在它給出的回答里，連接器仿真應用中，“磨損損耗仿真”、“振動分析”都是重要應用方向。而“應力分析”和“動態仿真”條目的描述內容正確，但用詞和分類不當。以下為常見分析類型及示例：

連接器使用過程中，反復插拔會導致端子磨損，進而出現電氣性能不良、松脫等問題。所以磨損損耗仿真報告是連接器開發設計過程的重要輸入。

我們對ChatGPT的“考驗”逐步專業化。

哦吼，這個問題沒有難住它，ChatGPT回答得很全面。正確，并且強調了材料參數準確性對結果的影響。乘勝追擊，我們進一步詢問了ChatGPT具體應用場景下的單元類型問題。終于觸及了ChatGPT的盲區，只是較籠統的說明了適用單元的方法，但沒能給出具體適用的單元類型及名稱，并且ChatGPT翻譯用詞略不專業，這里的分層單元應該是指多層實體單元。那么，我們再問一個單元類型的問題確認ChatGPT的盲區。Chat的答案正確但不完整。例如缺失了深受用戶歡迎的、計算效率和準確性都較高的C3D8R。事實上，用戶在建立了基礎仿真能力之后，通常需要進一步對連接器端子進行優化仿真。Nice~滿分回答。ChatGPT對Tosca和Isight的功能認知正確。例如以下案例，只從力學角度考慮降低端子結構的塑性變形量，可使用Tosca進行形狀優化，也可以使用Isight進行尺寸參數化優化。

綜上所述，在和ChatGPT“切磋”的過程中，我們可以得出結論：ChatGPT對連接器力學仿真分析中的應用有較充分的了解，但在具體仿真技術細節方面還不夠深入。

當然，以上問答僅基于這一時間點的ChatGPT能力。

事實上，在測試過程中，我們發現ChatGPT每個問題都會收集對話者的意見“同意”或“不同意”，即人類在使用ChatGPT時也在對其提供監督訓練。細分專業領域類的反饋信息，尤其是否定反饋，會被算法作為強監督數據進行加權，以優化ChatGPT在此領域的能力。一段時間后，同樣的問題就可能給出不同的答案。

回到最開始的問題，對于AI帶來的“失業危機”，在僅此一次的短短測試中，我們并不能得出準確的答案，但AI的信息獲取和整合能力日益迅猛是不容否認的趨勢。

各位仿真工程師們，在圍觀這次“測試”之后，你們覺得：如果ChatGPT成為你的同事，你覺得它適合怎樣職級的崗位？以及，它多久之后能趕上或超越你呢？

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