OpenAI公司于2022年11月30日发布了ChatGPT。这款基于大型语言模型GPT3 (GPT代表通用预训练Transformers)的聊天机器人迅速走红，创下了历史上增长最快的消费者应用程序的记录，在发布后的两个月内活跃用户达到了1亿。相比之下，Facebook (Meta)花了四年半的时间，Instagram花了两年半的时间，TikTok花了九个月的时间才达到这一水平。ChatGPT还可能在未来提高物联网的安全性。

令许多人惊讶的是，ChatGPT背后的技术并不新鲜。这一切的基础(Transformers)模型架构，以2017年谷歌公司一篇题为“注意力就是所需要的一切”的研究论文为中心。截至2023年5月底，这篇论文被引用超过7.5万次，可以被视为生成式人工智能创新的源泉。

OpenAI公司和Alphabet公司的BERT语言模型的第一个GPT于2018年发布。亚马逊、Meta、IBM、阿里巴巴和腾讯随后都发布了自己的大型语言模型。

深度学习算法

最常见的是，这些深度学习算法分析大量文本数据，并学习如何生成与场景相关的连贯响应。人工智能最常见的用途是创意写作，为创意媒体生成提示，用于数字辅助或改进翻译和沟通，以及生成幽默的回复。

在2023年的网络安全日，Kigen使用了ChatGPT生成的科幻故事，并策划了MidJourney生成的数字漫画图像。这种像DALL-E一样的文本到图片生成人工智能服务允许用户生成广泛的艺术形式，从现实主义(从过去的艺术作品中获得灵感)到抽象风格。

相比之下，ChatGPT的物联网应用还处于起步阶段。在很短的时间内，这些大型语言模型几乎在每个行业都引起了人们的兴趣。在这段激烈的实验之后，可能会出现一些具体的用例。然而，一些早期的错误、不准确和算法或评分固有的偏见的例子已经撒下了怀疑的种子。

ChatGPT和改进的物联网安全性

如果假设到未来，这样的模型可能开始变得适用，一些用例可以扩展ChatGPT的常用用例：

(1)用于身份验证的自然语言处理(NLP)：ChatGPT可以通过分析和解释自然语言输入来帮助实现安全的身份验证机制。它可以根据特定的提示或响应验证用户身份，有助于防止对物联网设备或系统的未经授权的访问。

(2)异常检测：ChatGPT可以被训练来识别与正常物联网设备操作相关的模式和行为。通过监视设备生成的数据并使用语言模型对其进行分析，它可以识别不寻常或可疑的活动，指示潜在的安全漏洞或异常。这使得早期发现和及时响应安全威胁成为可能。

(3)威胁情报与预警：ChatGPT可以与安防系统集成，提供实时威胁情报。它可以通过分析安全日志、传感器数据或网络流量来识别和解释潜在的安全威胁。基于预定义的规则或机器学习算法，它可以生成警报、通知或建议，以增强物联网安全性。

(4)安全教育和意识：ChatGPT可以在教育用户和开发人员有关物联网安全最佳实践方面发挥作用。它可以提供交互式教程，回答问题，并提供有关保护物联网设备，实施强认证方法，防止常见漏洞和解决隐私问题的指导。

(5)安全策略实施：ChatGPT可以帮助在物联网环境中实施安全策略。它可以解释策略规则和指导方针，根据这些策略验证用户输入或命令，并在检测到任何安全违规时提供实时反馈或警告。这可以确保物联网设备和系统遵守定义的安全标准。例如，使用可以建立用户和设备ID并验证访问的特定提示。

(6)漏洞评估：ChatGPT可以帮助识别物联网设备或系统中的潜在漏洞。它可以分析设备配置、固件版本和已知的安全问题，从而根据匿名元数据或模式分析提供修复或缓解策略的建议。

(7)动态负载管理：ChatGPT可以协助物联网系统内的负载管理，帮助平衡能源需求和供应。通过分析有关能源可用性、定价和用户需求的数据，它可以为减少负荷、转移负荷或需求响应策略提供建议，以优化能源使用并减少电网的压力。

(8)环境监测：ChatGPT可以通过训练来分析物联网设备收集的环境传感器数据。它可以帮助检测污染水平、空气质量或其他环境因素，提供有助于可持续实践的见解，例如调整通风系统或根据室外条件优化能源消耗。

通过利用ChatGPT进行分析的能力，以及对物联网系统中更简单任务的训练响应，可能会提高能源效率，减少浪费并促进可持续实践。然而，重要的是要考虑与运行语言模型本身相关的计算需求和能源消耗，以确保所带来的好处超过其实现所带来的额外能源需求。

ChatGPT扩展了物联网系统的优势

ChatGPT可以通过以下几种方式将物联网系统的好处扩展到那些未连接或面临数字鸿沟的人员或组织：

(1)语音接口：ChatGPT可以集成到语音接口或语音助手中，可以通过基本功能手机或低端设备访问。通过启用语音交互，没有传统互联网连接或先进设备的个人仍然可以与物联网系统交互并访问信息或服务。

(2)短信或基于文本的交互：ChatGPT可用于为物联网系统提供短信或基于文本的接口。这使得拥有基本移动电话或有限互联网连接的用户可以发送和接收消息，与物联网设备交互，接收更新并访问基于物联网的服务。

(3)本地化知识和语言支持：ChatGPT可以接受本地化数据和语言的培训，以满足面临数字鸿沟的社区的特定需求。它可以用当地语言提供信息、回答问题并提供帮助，使物联网系统对不同人群更容易访问和包容。当然，这些语言需要被很好地编目，并有足够的经过验证的响应，以便响应对于给定的场景和文化是准确的，并且没有固有的偏见。

(4)离线或边缘计算能力：在连接有限或间歇性的地区，ChatGPT可以部署在边缘设备或离线系统上，允许个人在不需要持续互联网连接的情况下与本地物联网系统进行交互。这使得用户即使在偏远或服务不足的地区也能访问物联网服务。

(5)社区接入点：ChatGPT可以部署在社区接入点，例如公共图书馆、社区中心或共享计算设施，个人可以利用可用的基础设施与物联网系统进行交互。这有助于通过在公共空间提供物联网服务来弥合数字鸿沟。

(6)教育和培训资源：ChatGPT可以作为教育工具，为缺乏正规教育或技术培训机会的个人提供物联网系统的培训和资源。它可以提供教程，回答问题，并指导用户理解和利用物联网技术，使他们能够有效地利用物联网系统的好处。

人工智能不是灵丹妙药

事实表明，人工智能不是灵丹妙药。ChatGPT一般不会解决所有的安全问题。根据经验，当人工智能被应用于解决特定问题或非常密切相关的一系列问题时，它的效果最好。有监督的人工智能和机器学习模型用于增强安全用例，使物联网的使用和数据消耗在个人或更大规模上更加节能和可持续，比无监督的机器学习更好。这些模型都是关于数据的，因此，对于将人工智能和神经网络集成到设备中的开发人员和设备制造商来说，了解这些模型是如何工作的非常重要。

在七国集团全球领导人峰会上，人们正在讨论人工智能的发展方向，该峰会的主题是如何让人工智能变得更加开放、透明和合乎道德。毫无疑问，如果对潜在的假设以及它们在未来的应用方式加以关注。而生成式人工智能将带来翻天覆地的变化，带来更多的好处。