February 07 20:57~22:15
▲ChatGPT官網首頁畫面
前言
ChatGPT自從去年11月推出以來引起很大的關注，原本Teddy對於這方面的議題是沒有涉略，但上周五在會議中聽鄭老師（Teddy的指導教授）分享他使用ChatGPT的經驗，引起Teddy對ChatGPT的興趣。
Teddy完全不懂AI，對於ChatGPT背後的運作原理也不了解。單純以軟體開發人員的身分，從軟體設計與學習的角度，分享Teddy使用ChatGPT的經驗。
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幫我寫合約
最近這陣子Teddy與ezKanban團隊在研究以驗收測試加上Design By Contract（DBC）取代傳統驗收測試加上單元測試來確保軟體品質的方式，於是Teddy就想考考ChatGPT對於寫合約的能力。
Teddy請ChatGPT針對Stack class產生push method的合約，結果如下。如果不懂DBC的人，也無法判斷產出結果是否正確（廢話XD）。如果略懂DBC的人，可能會覺得ChatGPT產生的合約，已經與一般教科書中的參考答案相去不遠，頂多少一個stack not full的precondition。
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但Teddy一眼就看出來，上面的程式少了一個很重要的postcondition，於是Teddy繼續追問：「postconditions好像不完整」。沒想到ChatGPT自己就補上了一條新的postcondition：
@post For all i in [0, list.size() - 2], list.get(i).equals(old(list.get(i)))
這一條postcondition想表達「除了stack top元素以外，stack內容在push之前與之後的其它元素要相等」，換句話說push只可以將新元素放到stack頂端，不可動到原本stack內部的其它元素。。
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看到這裡，鄉民們覺得ChatGPT是不是很厲害？但請仔細看它產生的程式碼，其實有bug。什麼bug，Teddy再給它一個提示：「list.get(i).equals(list.get(i)) 不能確定現有元素沒有被改變，你必須儲存 old list」。
這一次，ChatGPT產生的程式「看起來」就算完整了。
試到這裡Teddy覺得很奇怪：很明顯地ChatGPT是知道push contract的「完整答案」，但為什麼第一次只給了一個常見但不完整的答案？是為了節省運算資源嗎？還是有什麼其他原因，就不得而知
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老師在講你有沒有在聽？
正當Teddy以為ChatGPT已經「學會」如何回答這個問題，於是Teddy重新再問一次，而且強調「The generated contracts should be as accurate and correct as possible. 」，提醒它不要忘了第三條postcondition。
但是，ChatGPT依然故我，還是回答只有兩條合約的答案。
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Teddy還是好心提問：「Is the postcondition correct?」但這次ChatGPT居然回答Yes。之前Teddy問：「postconditions 好像不完整」，ChatGPT就補上第三條合約，但問它「postcondition是否正確?」，可能它覺得這兩條postcondition是正確的，所以回就答Yes。
對話至此，這個問題Teddy的懶得繼續問下去了。
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感想
如果你對於詢問ChatGPT的問題心中已有答案，可以分辨ChatGPT產生結果的正確性，那麼它不失為一種快速代替人類產出文字的好工具。但是如果你對於問題的答案沒個準，那麼盲目相信ChatGPT的產出結果是很危險的。因為它才剛剛問世，對於它產生的結果的「信心指數」還是個謎。如果你在教科書上學到一個知識，基本上信心指數很高，你可以基於這樣的知識繼續累積其他更大的知識體系，但現階段ChatGPT應該還是達不到這種等級的信心要求。
從Teddy的角度來看，經過與ChatGPT對話之後獲得正確答案，自然期望相同問題再問一次，就可以得到上次對話的結果，但ChatGPT卻沒有滿足這個期待。這也是另一個令人失望的地方，因為原本想把它「訓練」成自己的小幫手，但是訓練過後它又忘了，那就無法將使用者的個人知識累積在ChatGPT上面。
Teddy覺得平均而言，ChatGPT對於問題的理解能力與專業知識量應該已經狂勝個別的人類。只要提升ChatGPT產出結果的正確性，還有就是請它做到「知之為知之，不知為不知」，不要不懂裝懂，這樣子可用性就更大，更值得依賴它用來解決特定的小問題。
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友藏內心獨白：受過專業的廢話訓練。
