诗歌、散文甚至书籍，有什么是 OpenAI 平台 ChatGPT 无法处理的吗？这些新的 AI 发展启发了研究人员进行更深入的研究：例如，ChatGPT 是否也可以设计机器人？这对设计过程来说是好事，还是存在风险？

研究人员在《自然·机器智能》杂志上发表了他们的看法。

人类未来面临的最大挑战是什么？这是代尔夫特大学助理教授Cosimo Della Santina和博士生Francesco Stella以及EPFL的Josie Hughes向ChatGPT提出的第一个问题。Della Santina说：“我们希望ChatGPT不仅设计一个机器人，而且设计一个真正有用的机器人。”最后，他们选择了食物供应作为他们的挑战，当他们与ChatGPT聊天时，他们想出了创建番茄收割机器人的想法。

研究人员遵循了ChatGPT的所有设计决策。Stella表示，事实证明，这些投入在概念阶段特别有价值。“ChatGPT将设计师的知识扩展到了其他专业领域。例如，聊天机器人教会了我们哪种作物在自动化方面最具经济价值。”但ChatGPT在实施阶段也提出了有用的建议：“用硅胶或橡胶制作夹具，以避免压碎番茄”和“Dynamixel电机是驱动机器人的最佳方式。”人类和人工智能合作的结果是一个可以收割西红柿的机械臂。

研究人员发现，合作设计过程是积极和丰富的。Stella说：“然而，我们确实发现，我们作为工程师的角色转向了执行更多的技术任务。”在《自然-机器智能》中，研究人员探索了人类与大型语言模型（LLM）之间不同程度的合作，ChatGPT就是其中之一。在最极端的情况下，人工智能为机器人设计提供了所有的输入，而人类则盲目地遵循它。在这种情况下，LLM充当研究员和工程师，而人类充当管理者，负责指定设计目标。

对于今天的LLM来说，这种极端的情况还不可能发生。问题是它是否可取。Della Santina说：“事实上，如果LLM输出没有经过验证或验证，它可能会产生误导。人工智能机器人的设计目的是为问题生成‘最可能’的答案，因此机器人领域存在错误信息和偏见的风险。”与LLM合作还提出了其他重要问题，如剽窃、可追溯性和知识产权。

Della Santina、Stella和Hughes将继续使用番茄收割机器人进行机器人研究。他们还在继续研究LLM，以设计新的机器人。具体而言，他们关注的是人工智能在设计自己身体时的自主性。Stella总结道：“最终，我们领域未来的一个悬而未决的问题是，如何在不限制机器人应对21世纪挑战所需的创造力和创新的情况下，使用LLM来帮助机器人开发人员。”