这个 OpenAI 平台已经能够处理诗歌、散文甚至书籍，这些新的 AI 发展激发了研究人员更深入的思考。但是，机器人设计是否适合 ChatGPT 进行？这个过程是否存在风险？

诗歌、散文甚至书籍，ChatGPT这个开放式AI平台能处理的事情有什么限制吗？这些新的AI发展激发了代尔夫特理工大学和瑞士技术大学EPFL的研究人员深入探究：例如，ChatGPT是否也能设计机器人？这对设计过程是好事还是存在风险？研究人员在《自然机器智能》杂志上发表了他们的研究成果。

未来人类面临的最大挑战是什么？这是代尔夫特理工大学助理教授Cosimo Della Santina、博士生Francesco Stella以及EPFL的Josie Hughes首先向ChatGPT提出的问题。Della Santina说：“我们希望ChatGPT不仅设计机器人，而且是实际有用的机器人。”最终，他们选择了食品供应作为挑战，当他们与ChatGPT聊天时，他们想到了创造一个采摘番茄的机器人。

有用的建议

研究人员遵循了ChatGPT的所有设计决策。Stella表示，输入在概念阶段特别有价值。“ChatGPT将设计师的知识扩展到其他专业领域。例如，聊天机器人教我们哪种作物最有经济价值。”但是，在实施阶段，ChatGPT也提出了有用的建议：“用硅胶或橡胶制作夹子以避免压碎番茄”和“Dynamixel电机是驱动机器人的最佳方式”。人类和AI之间的这种合作的结果是一个可以采摘番茄的机械臂。

ChatGPT作为研究人员

研究人员发现，合作设计过程是积极而丰富的。Stella说：“然而，我们发现我们作为工程师的角色转向了执行更多技术任务。”在《自然机器智能》杂志上，研究人员探讨了人类和大型语言模型（LLM）之间合作的不同程度，ChatGPT就是其中之一。在最极端的情况下，AI为机器人设计提供所有输入，而人类则盲目地遵循它。在这种情况下，LLM充当研究人员和工程师，而人类则充当经理，负责指定设计目标。

误导信息的风险

这种极端情况在今天的LLM中尚不可能。问题是它是否可取。Della Santina说：“事实上，如果未经验证或验证，LLM的输出可能会误导。AI机器人被设计为对问题生成‘最有可能’的答案，因此在机器人领域存在误导和偏见的风险。”与LLM合作还引发了其他重要问题，例如抄袭、可追溯性和知识产权。

Della Santina、Stella和Hughes将继续在他们的机器人研究中使用采摘番茄的机器人。他们还在继续研究LLM，以设计新的机器人。具体而言，他们正在研究AI在设计自己的身体时的自主性。“最终，我们领域未来的一个开放性问题是，如何利用LLM来协助机器人开发人员，而不限制机器人应对21世纪挑战所需的创造力和创新能力，”Stella总结道。