一項新的研究表明，像OpenAI的ChatGPT這樣的人工智能聊天機器人可以以快速、經濟高效的方式運營一家軟件公司，同時將人為干預降至最低。
在最近的研究中，來自布朗大學和多所中國大學的研究團隊進行了一個實驗，探究是否可以用ChatGPT的3.5版本的語言模型來驅動的人工智能機器人，在沒有事先訓練的情況下完成軟件開發過程。
為了測試這一點，研究者創建了一個假想的軟件開發公司，名為ChatDev。基于瀑布模型（一種創建軟件的順序方法），該公司按時間順序分為四個階段：設計、編碼、測試和文檔。
然后，研究者通過給每個機器人提供“關鍵細節”，來為人工智能機器人分配特定的角色。這些“關鍵細節”描述了“指定的任務和角色、通信協議、終止標準和約束”。一旦研究者給了機器人他們的角色，每個機器人就被分配到各自的階段。例如，ChatDev的“CEO”和“CTO”在“設計”階段工作，“程序員”和“美術設計師”在“編碼”階段工作。在每個階段，人工智能工作者通過最少的人工輸入相互交流，完成軟件開發過程的特定部分——從決定使用哪種編程語言到識別代碼中的錯誤——直到軟件完成。
研究人員在不同的軟件場景中進行了實驗，并對它們進行了一系列分析，以了解ChatDev完成每種類型的軟件需要多長時間以及每種軟件的成本是多少。
例如，研究人員要求ChatDev“設計一款基本的五子棋游戲”，這是一種抽象策略棋盤游戲。在設計階段，CEO要求CTO“提出一種具體的編程語言”，以“滿足新用戶的需求”，CTO以Python作為回應。CEO反過來說：“太棒了！”并解釋說，該編程語言的“簡單性和可讀性使其成為初學者和經驗豐富的開發人員的熱門選擇。”
在CTO回答“讓我們開始吧”之后，ChatDev進入編碼階段，CTO要求程序員編寫一個文件，然后程序員要求設計者為軟件提供一個“漂亮的圖形用戶界面”。這樣的聊天鏈在每個階段重復，直到軟件開發完成。
在分配給ChatDev 70個任務后，研究發現，這個由人工智能驅動的公司平均可以在不到七分鐘內以不到一美元的成本完成整個軟件開發過程，同時通過其“記憶”和“自我反思”的能力識別和解決“潛在漏洞”。論文中寫道，大約86.66%的生成軟件系統是“完美執行”。
研究人員在論文中寫道：“我們的實驗結果證明了CHATDEV驅動的自動化軟件開發過程的效率和成本效益。”
該研究的結果表明，ChatGPT等強大的生成式人工智能技術可以通過多種方式執行特定的工作職能。然而，這項研究并不完美：研究人員發現了一些局限性，例如語言模型中的錯誤和偏差，這些局限性可能會導致軟件創建過程中出現問題。盡管如此，研究人員表示，這些發現“可能會對現實世界中的初級程序員或工程師有所幫助”。
