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天天观天下！再议ChatGPT：它如何影响我们的能源专业认知？
发布时间：2023-02-14 14:24:41 文章来源：能源新媒
再议ChatGPT：它如何影响我们的能源专业认知？人工智能（AI）通用性工具——ChatGPT火爆全网，展示了文字理解、自动生成方面的能力。在业内人

人工智能（AI）通用性工具——ChatGPT火爆全网，展示了文字理解、自动生成方面的能力。在业内人士看来，它的出现可能仍是人工智能的边际改进。但是对于并未浸淫其中的普通公众，比如作为一个能源专业工作者的笔者看来，无疑是一种“质变”。它意味着相比搜索引擎信息更加强大的理解与组织信息的能力。

（来源：微信公众号“能源新媒”  作者：张树伟）

此处，我们结合不同能源问题的类型——信息（A是什么？）、分类（如何区分A与B）与判断（A是何种性质，具有何种功能），展示ChatGPT若干案例答案，讨论我们能源行业从业者与观察者，如何同它以及今后更多的开源AI工具相处，以及如何受到这个庞然大物影响的问题。


(资料图片仅供参考)

AI信息

你不知道的能源专业知识，

它可以迅速告诉你

ChatGPT是个巨大的信息库。通过ChatGPT，我们可以几分钟时间了解很多综合性的内容，知道很多答案。能源不再那么专业，而成为大众话题。至少在表面上，成为一个能源专家变得更容易。

比如，不同能源品种单位热值之间的换算，是个困扰能源工作者的巨大操作性问题。它并不高深，但是着实复杂，可以讲每时每刻都在浪费无数人的精力去做可比性转换。

如果你在ChatGPT搜索：告诉我天然气价格200欧元/兆瓦时（欧洲天然气危机时候的水平）等于多少美元/百万英热和人民币/立方米。 它会告诉你：约60美元/百万英热，以及10元人民币/立方米。

这个效率，无疑比诸多复杂无比的专业单位换算网站（比如IEA，EIA）与大表格（以下示意图）要便捷的多。

来源：/nuclear-engineering/thermodynamics/what-is-energy-physics/calorie-unit-cal-energy-unit/。

AI分类：

它可以迅速在“high-level”告诉你，

可惜没有参考文献

如果你看一篇严谨的学术论文或者专业报告，至少你可以追踪它的关键性信息、结果与结论的来源，从而构成一个可以互相校验的体系。

但是，ChatGPT的结果，对不起，没有参考文献。或者说：它都是来源于网络这个大“数据库”的。对虚假低质量信息,ChatGPT可能做一些人工或者机器排除，但是可惜这个工作永远不会到位。

如果你搜索：请给我一个表格，列出各种发电技术和它们的属性对比。

如果你只需要形成印象，比如一个定性的理解，这个程度其实已经足够了。但是，这些答案如何得到的，我们显然并不清楚，它来自于超过成千上万的神经网络节点。每个点都有贡献，但是也微不足道。

那么，这种“黑盒”（blackbox）需要被理解吗？科幻作家Douglas Adams曾经描述了一个无所不知的机器Deep Thought，给世界上所有的问题提供了一个答案——“42”。你需要知道为何是42，而它是怎么来的吗？

这一点目前是争议巨大的。理性的人，其防御性的范式往往是：告诉我个充足的可理解的逻辑链条。但是，现实问题的复杂性以及人精力时间的有限性，做到这一点变得完全不可能，特别是在不同的时间/空间/问题类型上。

我们似乎只能采取实用主义的态度：有用就够了！我们的知识，其实比我们能够讲出来的，要多很多。AI也是这样。

AI判断：

你来源于印象事实上并不准确的信念，

它也往往无法纠正

在我国的能源电力领域，2017-2020年间出现了所谓“再电气化”（Re-electrification）的宣传与造势。事后来看，这是一场简单的翻译错误以讹传讹衍生不断放大的结果。

比如，发改委能源研究所/电规总院2018年4月发布报告称：“未来能源发展形势是再电气化、能源转型、能源互联”。

国网能源院2018年12月称：“再电气化路径是我国能源实现高质量发展的必然选择”。

中电联2019年2月称：“再电气化已成为我国能源转型的有效途径之一”；

工程院院士刘吉臻2020年11月在《经济日报》称：“再电气化是我国能源转型的根本途径和关键所在”。

华能集团2022年在《中国工程科学》发表文章，关于“碳中和目标下我国再电气化研究”。

那么事实是怎么样的呢？

如果你稍微看一下上述单位与可再生能源署（IRENA）合作署名的报告。它明显讲的是结合可再生发电电力的电气化，所谓renewable-lead electrification，把可再生能源简写为“Re-electrification”。

英文中“Re-”的前缀多有“再一次”、“重新”的意思。因此，中文翻译——再电气化就出现了（还是毛笔特殊字体！）。

理性的专业人士可能纳闷：这电气化一直在安静地变化发展。有的国家快点，有的国家慢点，有的国家退回去了——因为电不符合某些生活习惯或者电价大幅上升。何来再电气化一说呢？

同专业化专家不同的是，基于历史数据的AI并不会这样“思考”。如果你问问ChatGPT：“再电气化是有前途的吗？”（请读者测试），你会发现它的答案精确了反映了现实中的这种扭曲。

“Bias in, Bias out”,仅此而已。

能源工作者如何生存？

在互联网与数字经济刚刚出现的时候，有一句名言，叫做“只有偏执狂才能生存”（“Only the paranoid survive”）。熟悉了ChatGPT目前四平八稳、模棱两可的风格，我们不知道什么类型的专业工作者会受到巨大的竞争压力。而ChatGPT类似的工具未来是否会变换风格，以满足更加的定制化（从而更小众）专业化的需求？

更加不知道的是：这到底会是个好事还是坏事？

有一点倒是明确的。AI模型已经到了人的常识思维无法从逻辑上理解的复杂程度。我们需要结合它，助力人的工作效率的提升，而保持人的观点的明确、简洁与锐利。这正应了笔者在此前《碳中和》专栏中的一句话——我不知道AI机器是否最终会取代甚至统治人类，但是我知道：一个借助AI的医生，肯定会淘汰一个不结合AI诊断的医生。同样，一个能源工作者，不结合AI，无疑会面临一场注定要输掉的体力与信息覆盖程度的竞争。

如目前正在快速发展的计算社会科学（Computational social science）展示的那样，人工智能可能会改变能源行业的研究与发展范式，但是局限在文本理解与自动生成功能的通用工具ChatGPT还远远不到这一步。

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