最近，一些研究人员借助 ChatGPT 的帮助，打造了一个西红柿采摘机器人。
OpenAI 的 ChatGPT 是一个语言模型，能够处理和理解大量文本数据，并利用这些信息来回答问题。在一项新的案例研究中，来自荷兰代尔夫特理工大学和瑞士联邦理工学院的研究人员向 ChatGPT-3 寻求帮助，让其参与了机器人的设计和制造。
这听起来有点奇怪，因为 ChatGPT-3 是一个语言模型，而不是一个机械模型。“尽管 ChatGPT-3 是一个语言模型，它的代码生成也是基于文本的，能为物理设计提供了重要的见解和直觉，并展现出了激发人类创造力的巨大潜力，”该研究的合著者 Josie Hughes 说。
首先，研究人员问这个人工智能模型，“人类未来面临的挑战有哪些？”ChatGPT-3 提出了三个：食物供应、人口老龄化和气候变化。研究人员选择了食物供应作为机器人设计的方向，然后问 ChatGPT-3 一个番茄收割机器人应该具备哪些特征。ChatGPT-3 提出了一个由马达驱动的夹子，用于从藤蔓上拽下成熟的番茄。
一旦确定了这个大致的设计，研究人员就可以进行设计细节的决定，包括使用什么材料和编写什么控制代码。目前，语言模型还不能生成完整的计算机辅助设计（CAD）模型、评估代码或自动制造机器人，所以这一步需要研究人员扮演“技术员”的角色，协助完成这些方面，优化语言模型写出的代码，完成 CAD 并制造机器人。
图示：研究人员与语言模型之间的讨论概览，上面是人类提出的问题，下面是语言模型提供的选项。绿色阴影表示人类的决策树，逐渐将问题聚焦到符合他们目标的方向。
根据 ChatGPT-3 提供的技术建议，研究人员制造了他们的机器人夹子，并在现实世界中进行了测试，用它来采摘番茄，结果很成功。
a. 语言模型生成的一些技术建议，包括形状指示、代码、部件和材料选择、机械设计等。b. 在这些输入的指导下，一个夹子被制造出来，并在现实世界的任务中进行了测试，比如番茄采摘，如右图所示。
研究人员表示，他们的案例研究展示了人类和语言模型之间的协作在改变设计过程方面的潜力，但他们也意识到这种协作可能有不同程度的方式。
他们说，一种极端的方式是，人工智能充当“发明者”，提供全部的机器人设计输入，而人类只是盲目地应用它。另一种方式是利用人工智能的广泛知识来补充人类的专业知识。第三种方式是保留人类作为发明者，利用人工智能来排除故障、调试和处理繁琐或耗时的过程，优化设计过程。
研究人员提出了一些可能由于人工智能与人类协作而产生的道德和常识风险，他们指出偏见、剽窃和知识产权等问题是需要关注的领域。
“在我们的研究中，ChatGPT-3 认为番茄是最值得为之设计一个收割机器人的作物，”Hughes 说，“但是，这可能是对文献覆盖较多的作物有偏见，而不是那些真正有需要的作物。当决策超出工程师知识范围时，这可能导致严重的道德、工程或事实错误。”
尽管存在这些问题，研究人员相信如果管理得当，人工智能与人类之间的协作有很大的潜力。
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