ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
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它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
2023-02-08 中国青年报
似乎在一夜之间，周围不少朋友都在讨论一款名为ChatGPT的人工智能聊天程序。有人用它即兴创作诗歌，有人试图用它设计小说大纲，还有程序员用它解决工作问题……根据多家媒体引述的调查结果，89%的美国大学生在用ChatGPT写作业——这个数据恐怕是言过其实了，但至少说明该程序在解答问题方面具有显著优势。
人工智能聊天程序并不新鲜。比如，不少网络平台使用的人工智能客服。不过，很多人工智能客服带给人的感受实在一言难尽，机械重复的话术、“礼貌”而毫无信息增量的反馈等，都让人“想摔手机”。ChatGPT诞生及其给人留下的“惊艳”印象，未必是因为它使用了多具有突破性的技术，而是它搜集了更多的素材，因此能够更加“聪明”地回答用户的提问。
对此，一些行业的从业者不乏“本领焦虑”。有人让ChatGPT写一篇时评，它洋洋洒洒写了几百字，用户评价称“虽然不算特别出彩，但也中规中矩”。有自媒体运营者试图让ChatGPT分析某国产车品牌能否打败国外竞品，结果程序输出了一篇有观点和简要论述的分析短文。对于一些大学课程的作业，ChatGPT也能“应对自如”。它的出现让人不得不承认：人工智能不仅能够回答“客观题”，还可以有模有样地回答一些“主观题”了。
但是，大可不必就此认定ChatGPT是某些行业的“终结者”。目前，机器对于各类问题的理解，并非真正的“理解”，而是基于海量素材的整理归纳。例如，有人用杜撰的学术概念“镜像等离子规范场”提问，结果发现人工智能不懂装懂地卖弄“学识”。而在回答一些社会问题时，尽管人工智能输出了看似结构完整的文章，但不少答案依然“驴唇不对马嘴”，或者充满了“正确而无用的废话”。
对于重复性的、记忆性的问题，人工智能确实越来越得心应手了。之所以大学生很快“爱上”这款程序，是因为大学里不少作业并不真正考查学生的创新能力，只要重复教科书中的现成理论，再加上一点网络上能搜到的案例即可。
人工智能看似“聪明”，实则只是无意识的表现。比如，比起创作一篇小说或写一篇原创散文，人工智能更容易成为一个“诗人”，这是因为诗歌在形式上更加抽象，也更容易通过组合不同词语实现模仿；还有人喜欢用人工智能作画，敲几个关键词，就能输出一幅基本功扎实的画作，但实话说，这些画充其量只是替代了某些“艺术工厂”的流水线式生产。
当然，这并不意味着人工智能对创造性工作来说一无是处。人工智能学者王咏刚就认为：“无论是AI对话、AI写文章还是AI作画，大规模预训练模型固有的非确定性、发散性、天马行空的特点，恰好可以成为激发人类灵感的好帮手。”人的灵感并非从天而降的，很多时候正是“站在巨人的肩膀上”，而人工智能背后的庞大数据库，可以扮演“巨人”角色，让创造者站得更高、看得更远。
人工智能技术的进步，其更重要的意义在于：让人从重复性的脑力劳动中解放出来，聚焦于真正的创造。一些大学课后作业可以用人工智能完成，给大学老师提出的问题是：以后布置的作业是不是要更有新意？能用机器完成的作业，一定不是好作业。年度总结、月报、周报中的套话，可以轻松交给人工智能完成，这也说明一些占据员工大量时间精力的工作只是重复性消耗。
换言之，未来检验一项工作是否真正有意义、有实效的标准，就是要看其能不能被人工智能轻易取代。有人认为，人工智能迟早能够替代人类现有的大部分文字工作。如果这一判断最终成为现实，那恰恰说明很多文字工作并非思想的创新，而仅仅是材料的堆砌。
随着素材的积累，比ChatGPT更“聪明”、更“全能”的聊天程序，一定会在不久的将来诞生。对此，人们与其焦虑“机器取代人工”，不如敞开胸怀，欢迎技术进步给工作与生活带来的改变。指挥机器的是人，不是机器本身，而要让机器的“大脑”更好地服务于人，也离不开人的主观感受与创新创造。人类腾出更多精力，聚焦于思想与观念的创新，机器当好“秘书”，在科学与文化领域一定会取得更深远的突破。
关于实证论文怎么写如下：
前奏
实证的文章首先要有数据，没有数据一切都是虚构。所以，先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤，第一为数据清理；第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据，但有一个基本要求就是做好识别。
技巧是，要么你借用比较成熟的理论模型，由理论模型到计量模型。这样不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型，那么要自己严格按照统计和计量要求做，对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。
研究问题
假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了，这个时候你要动笔写论文。在这个阶段，你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题！
其实，确认研究问题应该在处理数据之前，否则你很难想象连问题都不知道，你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前，主要是基于现实的情况。
方法论
当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢？不，至少，在这个阶段，你还不能动笔写论文。
你必须要明白，论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果！任何实证结果都像是大厨做出的菜，一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以，“完美”的结果有时候只能蒙外行，却不能欺骗审稿人。
这里，我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题，用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。
在论文主体部分，应当注意，问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序，要有写“小说”的心态，做好铺垫，突出重点，善于总结。时时刻刻注意论文的走向，并且确保读者（甚至是外行）可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点（即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法）。
提纲与计划
在解决了数据、论题、方法论之后，你可以开始制定计划。这种计划不是那种空而无物的标题式提纲，必须在每一个段落明确写作目的，明确所用模型（或其他方法）的假设与限制，明确写作的要点。
完成计划初稿后，不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改，与导师（或者其他有经验的同行）商议定稿。
写作与发表
接下来，按照提纲扩充论文，具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后，不要立刻修改。等两周，等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改，返回后再次修改。
严格地说，在大修改之后，应该再次做报告以确认修改是成功有效的。隔一段日子，对论文重新进行修改，定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。
投递之后，如果通过初审那么一般会要求作者再次修改（一次就刊发的稿子很少很少），那么接下来就是漫长的修改与等待了。
细节与步骤
一般实证论文分为：摘要、引言、理论框架、实证部分、总结五大部分，其中实证部分可以分为数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验。
最后写作摘要和引言，这是惯例。一般应该先写作理论框架，随后可以确定方法，然后解释模型的设定和数据情况，最后报告结果与稳健性结论。
尾声
实证性文章的结果是报告参数，但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾，既然我们的工作是围绕着参数进行的，为什么具体值又不重要呢？
第一，这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值，也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数，又能如何呢？
第二，参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说， 解读比数字本身重要。
第三，由于国别（或者地区）差异，很多参数并不具备普遍性，也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用。为了达到某种效果，无限夸大参数估计的力量，会使很多人迷失方向。
写论文需要一个好的软件来帮助你进行组织和撰写，下面列出几款比较常用的软件：
Microsoft Word：这是一款最常用的文字处理软件，包含丰富的排版和格式工具，可以很方便地对论文进行排版和编辑。
LaTeX：这是一款专门用于科技论文排版的软件，支持数学公式、图表、参考文献等复杂的排版要求，对于需要进行科技论文写作的人来说非常有用。
EndNote：这是一款文献管理软件，可以帮助你管理和组织参考文献，并自动生成参考文献列表。
Grammarly：这是一款英语语法检查工具，可以帮助你检查论文中的语法错误和拼写错误。
Zotero：这也是一款文献管理软件，可以帮助你收集、管理和引用参考文献，支持多种引用格式和多个文献数据库。
这些软件都有其各自的特点和优势，你可以根据自己的需要选择适合自己的软件来进行论文写作.
同时也可以使用ChatGPT去搜索你需要的专业知识