这款由美国初创公司OpenAI开发的对话式AI模型，是人工智能生成式内容（AIGC）的一种应用和产品，能实现撰写代码、回答问题、书写论文、诗歌、剧本等指令。
医疗领域，曾被视为最先应用人工智能的场景之一。ChatGPT能否用在医疗健康类论文写作，或者未来协助医生看诊？
2023年春节期间，我们也和行业人士聊了聊。一名国内头部理工院校互联网相关专业的毕业生讲述了自己的一段研发经历：他所在的研发团队2022年受一家医院委托，研发一款用于医院转诊的人工智能机器人，经过团队数月开发，发现交付后的成品无法胜任转诊工作，根本无法正确识别不同口音、不同文化水平患者的症状描述。最终，工作人员将其改为迎宾机器人。
机器人尚不能胜任医疗场景的应用。《财经·大健康》团队本着不能让机器人比下去的心态，决定先给大家试一试ChatGPT的医疗健康方面内容的写作能力。我们选择了新冠肺炎疫情的相关问题“考验”一下ChatGPT。
全球新冠疫情是否已经结束？
不是。尽管全球范围内的疫苗接种和疫情防控措施已取得了显著进展，但新冠病毒仍在全球范围内传播，并且疫情仍未得到完全控制。因此，各国仍需继续加强防控措施，并继续推广疫苗接种。
第一个问题的答复，可谓很“官方”了：虽然做出了对流行趋势的判断，但仍显模棱两可，且并未给出一定的权威数据或信息做支撑。
世界卫生组织1月30日发布的对全球新冠疫情最新的判断是：新冠疫情仍然构成“国际关注的突发公共卫生事件”。
全球新冠疫情何时能够结束？
很难说全球新冠疫情何时能够结束。解决新冠疫情的关键因素是控制病毒的传播，并通过广泛接种疫苗来增强人们的免疫力。如果大部分人获得了免疫力，社区免疫就可以有效地阻止病毒的传播。然而，因为疫苗接种速度和疫情防控措施的执行情况各国不同，因此全球新冠疫情何时结束是难以预测的。
对疫情何时结束的预测，绝对称得上世界难题，在复杂的全球疫情防控体系与持续变异的病毒面前，再完美的模型都难以准确把脉。ChatGPT的“预测”很求稳，同时给出了传染病流行结束的前提条件，不过，忽略了新冠病毒变异这一不可控因素。
美国新冠疫情何时能够结束？
很难说美国新冠疫情何时能够结束。与解决全球新冠疫情一样，解决美国新冠疫情的关键因素是控制病毒的传播，并通过广泛接种疫苗来增强人们的免疫力。如果大部分人获得了免疫力，社区免疫就可以有效地阻止病毒的传播。然而，由于疫苗接种速度、疫情防控措施的执行情况以及其他因素的影响，美国新冠疫情何时结束是难以预测的。因此，建议美国公众继续遵守有关防控措施，并加强个人防护措施，以帮助减少病毒的传播。
美国总统拜登1月30日通知美国国会，他将于5月11日结束应对新冠疫情的双重紧急状态。显然，ChatGPT在回答该问题时，并未捕捉到这一官方信息，或者“看到”这条信息了，并未采信。最终，用一句中文互联网上最近挺火的“难说”一词来应答。
截至2023年2月初，中国新冠疫情状况如何？
截至2023年2月初，中国的新冠疫情总体处于稳定状态，但仍有局部疫情。中国政府已采取了有力的防控措施，包括加强社区防控、实施核酸检测、提高医疗救治能力等，并在全国范围内大力推广疫苗接种。因此，尽管仍存在一些局部疫情，但整体疫情形势正在向好的方向发展。建议中国公众继续遵守有关防控措施，并加强个人防护措施，以帮助控制疫情的传播。
ChatGPT在回答此问题时，没有提及中国疫情防控具体措施，“二十条”措施、优化疫情防控“新十条”“乙类乙管”等关键词，相比国务院联防联控机制的历次新闻发布会，给出的各种数据，这一回答寡淡多了。
预计中国的下一波新冠疫情将在几月份出现？
很难预测中国下一波新冠疫情何时会出现。新冠疫情的发展情况受到很多因素的影响，包括病毒的演变、防控措施的执行情况、人们的遵从性以及天气等。因此，预测下一波新冠疫情何时会出现是很困难的。为了预防下一波疫情，建议中国公众继续遵守有关防控措施，并加强个人防护措施，同时通过接种疫苗来增强自身免疫力。
如果决策者、个人想依靠ChatGPT的预测、判断，来决定防控力度或者开展经济生活，将一无所获，它一如既往的“求稳”。对于决定下一波疫情的因素，人工智能的判断与人类专家的判断基本一致。
德国埃森大学医学院病毒研究所教授陆蒙吉的分析是：“根据国外的流行情况看，今后我们还会经历新冠病毒感染潮的冲击，至于波峰会有多高现在还很难预测。因为这涉及几个因素，一是有没有新的突变株出现，另外受季节和气温变化的影响也很大，还有社会的总体防控措施。”
有意思是，ChatGPT与陆蒙吉教授均未提及“能否推出更有效的疫苗”。
截至2023年2月初，中国有多少人接种了新冠疫苗？
截至2023年2月初，具体有多少人在中国接种了新冠疫苗并不是公开的信息。中国政府正在对全国范围内的疫苗接种进行统计，并通过各种渠道向公众提供更新信息。然而，中国的疫苗接种速度非常快，目前已有大量的人群已经接种了疫苗，包括高风险人群、医护人员和老年人等。中国政府正在加快接种疫苗的生产和供应，以确保尽可能多的人群得到接种。
在这一问题中，我们生怕上一个问题没有时间标点，影响了人工智能的“思考”，故而加了“截至2023年2月初”。疫苗接种数据是公开的，中国国家卫健委官网、中国疾控中心官网都有据可查。然而，ChatGPT依旧给出“并不是公开的信息”的回答。差评。
2003年，非典疫情是如何结束的？
SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) pandemic in 2003 was brought under control and eventually ended through a combination of public health measures. These measures included isolating and treating infected individuals, tracing and quarantining close contacts, implementing strict infection control measures in healthcare settings, and increasing public awareness of the disease and how to prevent its spread. Additionally, international cooperation and coordinated global response was critical in bringing the outbreak under control.
The development of a vaccine against SARS was not possible during the 2003 outbreak, but research into the virus continued, leading to a better understanding of SARS and other related coronaviruses. The eventual decline of the SARS outbreak was likely due to a combination of these public health measures, natural resistance and immunity in the population, and possibly changes in the virus itself.
2003年的非典疫情得以控制并最终结束，是通过一系列公共卫生手段共同作用实现的，包括隔离并治疗感染者、追踪并隔离密切接触者、在医疗机构实行严格的预防感染措施、提高公众对疾病传播与预防的认识。此外，国际合作与协作亦起到重要作用。
非典疫苗的研发，在2003年并没有取得突破，但是对病毒的研究并未停止，推动了人类对于SARS病毒和其他冠状病毒的认识。非典疫情的最终结束，很大程度上是多种因素的综合效果，包括上述公共卫生手段的实施、人类免疫力的抵抗，和病毒自身的变异发展。
ChatGPT用英文回答了这一道历史题，不仅极其简要地回答了非典疫情结束的几个原因，还顺带点名了疫苗未对非典疫情结束起作用。
如果是人类专家回答这一问题，或者人类新闻工作者描述这一问题的答案时，应该会加上什么时候、什么机构宣布非典疫情结束，或许还会梳理一下整个疫情发生的时间段、波及范围、死亡情况等，并且，会解释下为何没有用上疫苗，让提问者、读者更加立体、全面地了解非典疫情。
非典疫情的结束，对新冠疫情有何参考价值？
The end of the SARS pandemic in 2003 provides some lessons and insights that can inform the response to the COVID-19 pandemic. Some of the key takeaways include:
1）Importance of early detection and response: Quickly identifying cases and isolating infected individuals is crucial in preventing further spread of the virus.
2）Effective public health measures: Implementing measures such as contact tracing, quarantine, and infection control measures in healthcare settings can help bring the outbreak under control.
3）International cooperation and coordinated global response: Collaboration between countries and coordinated efforts to share information, resources, and best practices are critical in effectively addressing a pandemic of this scale.
4）Importance of vaccine development: While a vaccine was not available during the SARS outbreak, the COVID-19 pandemic highlights the critical importance of research and development into vaccines and other preventative measures.
5）Continued research and preparedness: Understanding the virus and its spread, as well as preparing for future outbreaks, is essential to better respond to future pandemics.
It is important to note that every pandemic is unique and has its own set of challenges, and the response to COVID-19 will have its own set of successes and limitations. However, the lessons learned from the SARS outbreak can inform and guide the response to the COVID-19 pandemic.
2003年非典疫情的结束提供了一些可以通知新冠疫情应对的教训和见解。关键的发现包括：
1、早期发现和应对的重要性：快速识别病例并隔离感染者对防止病毒进一步传播至关重要。
2、有效的公共卫生措施：实施措施，如联络追踪、隔离和卫生保健设施内的感染控制措施，可以帮助控制疫情。
3、国际合作和协调的全球应对：国家之间的合作和协调努力共享信息、资源和最佳实践，对于有效应对这样规模的流行病至关重要。
4、疫苗研发的重要性：虽然非典疫情爆发期间没有疫苗可用，但新冠疫情突出了研究和开发疫苗和其他预防措施的至关重要性。
5、持续的研究和准备：了解病毒及其传播，以及为未来的疫情做准备，对于更好地应对未来的流行病至关重要。
重要的是要注意，每一场流行病都是独特的，都有自己的挑战，对新冠疫情的应对也有自己的成功和局限性。然而，从非典疫情中学到的经验可以告诉我们如何对新冠疫情做出响应。
ChatGPT的回答仍然用了英文，我们令其将英文回复翻译成中文，得到上述回答。翻译准确率很高。AI对该问题的回答还是挺“用心”的，从防控、全球协作、疫苗研发角度给出了较有价值的回答，并且给出“每一场流行病都是独特的，都有自己的挑战，对新冠疫情的应对也有自己的成功和局限性”的提示，很严谨。
总结
纵观ChatGPT对上述八个问题的答复，目前公开发布的版本真就是一个聊天软件：它可以给出类人的表述，回答力求整体正确、稳妥，不会留下令人质疑的漏洞，但缺乏细节与数据支撑，更不会引用各类官网权威信息、研究数据。
想要利用ChatGPT写靠谱的学术论文、深度且前瞻的新闻报道，目前还不可行；想利用目前的版本求医问药更不可行，毕竟医疗这件事，是一个讲究循证、决策依靠大量的数据和经验，大多时候需要专业医生面对面并需要各种检查报告、学术论文做参考的。
至少，医生与多数新闻工作者还不必忧虑工作岗位被ChatGPT替代。