ChatGPT 首次參與機器人設計：設計的可能性與風險
隨著 AI 的發展，許多科研人員已經使用語言模型進行詩歌、文章甚至書籍的設計，但是 TU Delft 與 EPFL 的研究員們想要更進一步，他們想知道，ChatGPT 是否能夠設計機器人？這對設計過程來說是好事還是有風險的呢？他們在「Nature Machine Intelligence」發表了他們的研究成果。
從挑戰開始：Tomato-harvesting Robot
最初，研究人員 Cosimo Della Santina 和 Francesco Stella（都來自 TU Delft) 以及 Josie Hughes（來自 EPFL）的問題是：未來人類的最大挑戰是什麼？接著，他們選擇了食品供應作為設計挑戰，並在跟 ChatGPT 的對話中，提出了「番茄採收機器人」的設計。
ChatGPT 的優勢
同時研究人員發現 ChatGPT 的設計決策對於概念和實行的階段都有助益，例如在這個案例中，ChatGPT 不僅告訴研究人員，哪種作物可以經濟上更具價值且適合自動化，更在實際實現過程中，提供了更實用的建議。
研究人員 Stella 指出，「ChatGPT 將設計師的專業知識擴充套件到其他領域，這是設計的巨大優勢之一」，他表示。因此在人工智慧和人的合作中，很明顯地體現 ChatGPT 的協作優勢。
挑戰：在人工智慧和人的合作中定位
然而當設計中的 AI 扮演的角色愈發顯著時，工程師的角色似乎變得微不足道了。在 Nature Machine Intelligence 中，研究人員探討了人工智慧和大型語言模型（ChatGPT 是其中一個）之間協同設計的多個細節。在最極端的情況下，人工智慧創造了所有輸出並設計機器人，而人類則盲目地按照進行設計目標的指示。這種情況下，LLM (Large Language Models) 執行研究員和工程師的雙重角色，而人類則扮演經理的角色。
然而 ChatGPT 自身存在著一些本質上的風險。Della Santina 認為，如果 ChatGPT 的輸出未經立証或取證，它可能引導設計師誤入歧途，從而產生誤導和不確保性。他甚至補充說道， AI 機器人設計中存在剽竊、追蹤和智慧財產權等問題。
設計的未來：如何在不約束創意和革新的前提下協助人類
對於研究人員來說與 AI 協作的最大優點之一在於得到了豐富的經驗，可以創造出更多的機會。但是在這種合作中也有一些不可忽視的風險。
研究人員 Stella 最後指出："最終未來我們領域中的一大未知數是，LLMs 如何能夠在不約束創意和革新的前提下協助機器人開發人員解決 21 世紀的各種挑戰。"
因此在人工智慧和人之間的合作中，研究人員需要繼續深入研究，探討 AI 機器人與人的協作模式，深化其在設計師和工程師中的角色定位。
