1.题目：Chatting about ChatGPT: How does ChatGPT 4.0 perform on the understanding and design of cementitious composite?（谈Chat GPT：ChatGPT 4.0在水泥基复合材料的理解和设计方面表现如何？）
来源：https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2024.135965
2.关键词：水泥基复合材料；人工智能；ChatGPT 4.0；自然语言处理；超高延性水泥基复合材料（ECC）
在过去的一年里，ChatGPT在各个领域的初步应用取得了进展，同时也引发了关于其伦理影响和固有偏见的辩论。本文调查了ChatGPT 4.0对水泥基复合材料的理解水平，并初步研究了其在水泥基复合材料领域的应用，包括普通硅酸盐水泥（OPC）混凝土、工程复合水泥（ECC）和超高性能混凝土（UHPC）。首先，该研究设计了45个逐渐具有挑战性的问题，以检验ChatGPT对水泥基复合材料相关问题的可读性和准确性。在此基础上，研究探讨了利用ChatGPT识别和分析ECC裂缝、设计水泥基复合材料配合比以及实时分析碳排放的可行性。结果表明，ChatGPT 4.0能够熟练获取水泥基复合材料的基础知识，通过人机交互模式验证了这一能力，用于分析裂缝数量和宽度，制定初步材料配方，并即时提供碳排放的反馈。然而，研究还发现ChatGPT 4.0在理解水泥基复合材料背后复杂的设计数学和力学，并在综合跨学科知识方面的能力不足，有时导致随意和勉强的回答。这些发现凸显了算法复杂性和数据库全面性的进一步增强的必要性。本文最后总结了ChatGPT在水泥基复合材料领域的未来应用前景，突出了其初步贡献，同时勾勒了后续研究和开发的途径。4.引言：
近年来，人工智能（AI）的快速发展促进了日益复杂和通用的生成式人工智能技术的发展。生成式人工智能能够从现有数据中学习以创建新数据，包括文本、图像、音乐和视频的生成。此外，生成式人工智能与自然语言处理（NLP）的集成使机器能够理解和生成人类语言，从而促进相应数据输出的生成。
这种集成使专业人工智能技术显著民主化。这一趋势的一个突出例子是 OpenAI 的人工智能模型 ChatGPT，自成立以来，它已成为一项“非凡”技术，引起了全球的广泛关注和讨论。如图1所示，自2022年11月以来，谷歌上对“ChatGPT”的搜索兴趣持续而强烈，覆盖了全球人口稠密的地区，如图2所示。
ChatGPT 的起源可以追溯到 2019 年 GPT-2 的推出。这个模型有 15 亿个参数，是语言理解和生成能力的一次飞跃。它展示了制作连贯且与上下文相关的文本的能力，为更高级的版本奠定了基础。2020 年，GPT-3 推出，具有 1750 亿个参数。它提高了文本生成的质量，在各种风格中接近类似人类的性能。这一进展促进了专门聊天机器人应用程序的开发，从而产生了 ChatGPT。基于 GPT-3，ChatGPT 针对对话使用进行了微调，提高了响应相关性和上下文保留。这种适应使其适用于从客户服务到教育工具的各种应用。2023年初ChatGPT-4.0的发布标志着一次重大升级。通过更多的参数和精细的训练算法，它提高了对复杂主题的准确性和理解力。ChatGPT-4.0 在处理详细的对话线程和生成多种内容风格方面很先进。ChatGPT-4.0 的主要区别在于其增强了上下文理解和响应准确性。它展示了更细致的对话掌握和多语言能力，将其定位为各个领域的领先工具，包括教育、研究和客户服务。尽管与ChatGPT相关的伦理考虑、潜在偏见和知识产权问题一直存在争议和讨论，但这些并没有阻碍它已经实现的初步申请案例。事实上，ChatGPT很有可能在未来对众多传统行业进行重大重塑，包括但不限于医药、教育和工程技术。在教育领域，从业者正努力利用ChatGPT制定个性化的教学计划，促进学习者群体之间的头脑风暴，并提高他们解决问题的能力。同时，医疗领域的大量研究证实了ChatGPT在支持医疗实践和为公共卫生提供政策建议方面的熟练程度。Boßelmann等得出结论，ChatGPT的进步可以提高癫痫病例的诊断和治疗的精确度。在当代学术界，ChatGPT的实用性正在市场营销、语言学和水文学等不断扩大的领域中得到初步探索。这种出现不仅促进了现有行业的变革性发展，而且还促进了 ChatGPT 本身的技术进步。在此背景下，本文旨在评估ChatGPT对水泥基复合材料的理解并开展初步应用试验，为ChatGPT未来在土木工程领域的应用提供基础和参考。水泥基复合材料，包括混凝土和水泥砂浆，是世界上最常见的人造材料。2022年，全球水泥产量为41.58亿公吨。尽管水泥基复合材料的生产量很大，研究也广泛，但该技术仍在不断发展，在安全性、耐久性和可持续性方面存在持续的挑战。这为ChatGPT的应用提供了一个理想的场景：庞大的产量凸显了研究的必要性，而现有研究的丰富表明了丰富的数据。本研究利用 ChatGPT 4.0 的付费版本，研究了三种经典类型的水泥复合材料——普通硅酸盐水泥 （OPC） 混凝土、工程水泥复合材料 （ECC） 和超高性能混凝土 （UHPC）。这些问题的设计难度各不相同，以评估 ChatGPT 对水泥基复合材料的理解。在此基础上，还探讨了使用ChatGPT进行裂纹识别、混合料设计和碳排放计算的可行性。
6.研究结论：
ChatGPT 通过其对 AI 和 NLP 的复杂融合，预示着传统领域创新的新时代。
本文深入探讨了 ChatGPT 4.0 在水泥基复合材料领域的理解和创新能力，为利用 AI 优化此类材料设计奠定了基础，特别强调了 ECC 和 UHPC。研究结果显示，ChatGPT 4.0 不仅以令人印象深刻的低相似度指数显着降低了抄袭风险，而且还展示了生成符合学术标准的原创内容的强大能力。然而，该研究也强调了该模型在深入理解复杂的科学概念和提供有关该领域前沿主题的最新、准确信息方面的局限性。
总体而言，ChatGPT 4.0 在理解水泥基复合材料方面表现出了非凡的熟练程度，并提供了广泛的适用场景，包括裂纹的计算和定量分析、材料混合物的初步设计以及碳排放的实时分析。然而，其功能存在重大局限性。主要结论如下：
虽然 ChatGPT 4.0 经常为常见请求提供正确的解决方案，但它倾向于不加区分地强行处理与未发布的技术细节、前沿主题或有争议的问题有关的查询。
ChatGPT 4.0 对水泥基复合材料跨学科知识背后的复杂逻辑的理解是肤浅的，往往导致机械的线性陈述。它在公式和理论的研究上苦苦挣扎，未能解决核心问题，偶尔还会错误引用。
ChatGPT 4.0 倾向于提供大量正确但不相关的信息，通常无法提供有意义的公式或示例。该模型更新信息的能力有限，导致结论和数据过时，并且难以有效地跟踪技术的发展轨迹，往往导致不准确的响应。
- 当与人机交互模式集成时，使用 ChatGPT 4.0 分析 ECC 裂缝的数量和宽度是可行的。它可以提供初步的材料配方和碳排放的即时反馈。
本文承认了水泥基复合材料行业的规模和广阔性，也为ChatGPT在水泥基复合材料中的应用提供了参考。展望未来，本文建议在以下四个领域进行研究：
数据分析和模式识别：使用 ChatGPT 进行数据分析可能有助于识别水泥基复合材料的性能模式，包括强度、耐久性和其他重要因素等品质。
材料设计优化：在设计新的水泥基复合材料时，利用ChatGPT协助决策过程，例如，修改配方以增强特定性能。
质量控制与测试：在生产过程中应用ChatGPT进行质量控制，例如使用图像识别技术检测缺陷或非标准特征。
预测性维护和寿命评估：利用ChatGPT评估水泥基复合材料在特定环境条件下的耐久性和寿命，并协助评估这些材料对环境的影响，包括其碳足迹和可持续性分析。
引自：Cai J M, Yuan Y J, Sui X P, et al. Chatting about ChatGPT: How does ChatGPT 4.0 perform on the understanding and design of cementitious composite?. Construction and Building Materials 425 (2024) 135965.
