3月，从GPT-4的重磅升级，到微软GPT-4全面接入Office、百度文心一言发布，再到AI绘画工具Midjourney V5版的迭代，由ChatGPT引起的科技圈狂欢仍在持续。

尤其是微软推出GPT-4驱动的全新AI功能——Microsoft 365 Copilot后，标志着ChatGPT将再度掀起企业生产力革新的浪潮。

此前，谱蓝将因果AI和因果NLU算法加入大语言模型之中，在多项领域中助力私域运营。这篇文章将分享ChatGPT在技术业务中的三种应用方法，展示AI如何辅助程序员，大幅提升工作效率。

文本解读

在谱蓝业务中，我们常会接手现有代码库的新项目。如果要从零开始了解代码库的组成，解读开发人员编写的内容会非常耗时。

使用ChatGPT后，我们可以要求其解释代码的内容，例如下图：

代码纠错

我们可以将代码及具体报错的内容发送给ChatGPT，让它帮助我们修改代码的错误，提高文本的质量和准确性。

例如下图是基于代码具体的报错进行代码纠错。

研究和比较不同代码库

使用ChatGPT，可以帮助我们了解哪个代码库最适合当前的业务开发，大大缩短了决策时间。

例如，我们想建立一个数据模型，去预测通过大流量进入的客户中，什么样的客户容易流失。我们可以直接询问ChatGPT，推荐使用python的哪些库。

ChatGPT会向我们推荐几个代码库，并附上各自的简介。我们可以继续追问：上面这些库哪个最合适？

自动生成、注释代码

使用ChatGPT可以生成一些简单的代码，例如循环、条件语句等。要求 ChatGPT 编写完整的代码样板，再根据具体需求对其进行修改。

例如下图是基于需求自动生成特定代码。

只需几个提示，它就可以生成我们需要的代码框架。

除此之外，ChatGPT还可以根据要求，对生成的代码添加注释，提高了代码可读性、可维护性和与他人协作的能力。

ChatGPT横空出世，它强大的“多面手”能力引发了业界的思考：ChatGPT会不会取代某些职业？

对技术业务而言，我们要做的是“利用”，而不是“回避”。ChatGPT可能会影响程序员未来编写代码的方式，这意味着我们可以将更多时间花在产品质量，而不是简单劳动上。

ChatGPT将是未来改变生产力的工具。目前，谱蓝团队致力于将因果AI和大语言模型相结合，打造出相对成熟的人工智能产品，为保险行业带来更加美好、高效的未来。