GPT模型训练时学习了大量语言，具备跨语言能力。无论用何种语言与其沟通，只要理解意图，分析问题能力是不区分语言的

GPT模型训练时学习了大量语言，具备跨语言能力。无论用何种语言与其沟通，只要理解意图，分析问题能力是不区分语言的。因此，翻译对GPT来说很轻松。当然也仅限基本翻译，不要指望其能翻译的“信、达、雅”。

3）情感分析

GPT能理解文字背后的用户情绪。例如，在客服模块引入GPT能力，基于用户语音和文字快速判断情绪状况，提前识别潜在客诉，在情绪爆发前进行有效安抚。

第三层：文本能力

在这类应用中，GPT的能力已经超越了语言，它通过大量学习，凡是与文本相关的任务，都能胜任。它甚至具备真正的学习能力，使用few-shot技巧，能解决训练数据中不存在的问题。本层的应用范围极广，将迸发出大量极具创造力的产品。我在这里仅举一些典型例子。

1）写代码

ChatGPT能编写SQL、Python、Java等代码，并帮忙查找代码BUG。与撰写文章的原因类似，不能要求其编写过长的代码。

2）写提示词

要求GPT创作提示词是与其他AI联动的简单方式。例如，要求GPT为midjourney撰写提示词，已成为非常主流的做法。

3）数据分析

ChatGPT可以直接进行数据分析，或与EXCEL配合进行数据分析。它将数据分析操作成本降至极低，大幅提升了数据分析的效率。

第四层：推理能力

在前几层中，我们已经见识了GPT的推理能力。以GPT的推理能力替代手动点击操作流，将带来B端和C端的产品设计的颠覆式变化。个人认为，短期内B端的机会大于C端。经过互联网20年的发展，C端用户的主要需求已基本得到满足，颠覆C端用户的操作路径会带来较大的学习成本。而B端则有很大的发挥空间，这里将其分为三个阶段：

1）自动化工作流串联

利用ChatGPT理解人类意图的能力，结合langChain技术将提示词和公司内各项工作的网页链接整合。员工无需寻找各种链接，在需要执行相关操作时，会自动跳转到相应页面，进行下一步操作。以ChatGPT为智慧中枢，实现将B端各类操作有机整合。下图为设计思路的示例。