現代IT網絡是防火墻、路由器、交換機、服務器、工作站和其他設備的復雜組合。更重要的是，現在幾乎所有的運營環(huán)境都是內部部署/云計算的混合體，并且不斷受到威脅行為者的攻擊。設計、實施和管理這些技術的技術人員被稱為網絡工程師。

以下是行業(yè)專家Mike Starr的一些發(fā)現：

他聽取了關于ChatGPT如何為網絡工程師增加價值的意見：ChatGPT并沒有讓人失望，并列出了它認為可以提供幫助的三個領域：

• 配置管理
• 故障排除
• 文檔

然后，Starr開發(fā)了一組提示(當然可能沒有經過優(yōu)化)，以確定該工具實際上是否可以成為網絡工程師在其中一個或多個領域的資產。

(1)配置管理

為了測試ChatGPT在配置管理中增加價值的能力，提交了以下提示:

• 能否為思科路由器生成一個完整的示例配置，以便從頭開始互聯(lián)網交換?
• Juniper的產品怎么樣?
• 可以為每個供應商創(chuàng)建一個Jinja模板嗎?

ChatGPT測試的結果非常廣泛，Starr在GitHub上發(fā)布了所有ChatGPT測試提示和結果的完整記錄，以供用戶使用。

因此，在配置管理的情況下，ChatGPT在基本配置任務上表現得相當好，因此得出的結論是，它知道特定于供應商的語法，并且可以生成配置。但是，應該仔細檢查系統(tǒng)生成的配置的準確性。測試的通用提示類似于建立一個快速實驗室，這是大多數年輕的網絡工程師可能會覺得厭煩的任務，而且顯然是一項可以由技術處理的事務(同樣需要一些人為監(jiān)督)。

(2)故障排除

為了測試ChatGPT在解決網絡工程難題方面的能力，Starr求助于Reddit，特別是Reddit的/r/networking子版塊，尋找網絡工程師向同行提出的現實問題。他從帖子中提取了一些問題，并在沒有優(yōu)化提示的情況下將它們提交給ChatGPT，聊天機器人很好地處理了簡單的問題，同時也在努力應對更困難的挑戰(zhàn)。

值得注意的是，Starr特別問了一個需要了解生成樹協(xié)議(STP)的問題，生成樹協(xié)議是一種交換機功能，負責識別可能導致不必要環(huán)路的冗余鏈路。Starr表示，ChatGPT比他多年來采訪過的許多網絡專業(yè)人士更了解生成樹協(xié)議(STP)。

目前，ChatGPT還不能代替有經驗的網絡專家來解決稍微復雜的問題，但是它可能會導致許多Subreddits和StackOverflow線程在未來幾年被淘汰，這不是危言聳聽。

(3)自動化文檔

這是ChatGPT不太擅長的領域。聊天機器人最初保證可以生成網絡圖。雖然知道它是一個基于文本的工具，但Starr持懷疑態(tài)度，當要求它生成一個圖表時，ChatGPT解釋說它沒有圖形功能，這種偏見得到了證實。

進一步提示網絡文檔導致實現(ChatGPT證實了這一點)，需要為它提供詳細的網絡描述，這顯然不是一個增值。因此，在自動化文檔的情況下，聊天機器人不僅失敗了，而且產生了謊言和欺騙(所以它可能比人們想象的更接近于展示人類特征)。一般來說，有一些人工智能應用程序能夠生成圖像，其中很可能生成可用的網絡圖。

Starr問ChatGPT是否可以根據路由器配置文件生成網絡描述，ChatGPT提供了一個很好的配置摘要，直到它明顯達到了提示的計算承諾的極限，這一極限可能是它的設計者實現的。畢竟它是一個免費的工具，而采用的資源成本昂貴，尤其是對于中小企業(yè)來說。

結論

在Starr使用ChatGPT進行網絡工程的簡短實驗中，遇到的一些挑戰(zhàn)包括:

• 確保準確性和一致性
• 處理邊緣情況和異常
• 與現有系統(tǒng)和流程的集成

Starr的猜測是，這些問題不是ChatGPT或人工智能應用程序所獨有的，一些粗略的研究可以解釋其中的原因?？的螤柎髮W的研究人員研究大型語言模型(LLM)已經有一段時間了，他們區(qū)分了形式能力(語言規(guī)則和模式的知識)和功能能力(在現實世界中使用語言所需的一套技能)。

以下來自這些研究人員的一些總結：人們經常把連貫的文本生成誤認為是思考甚至是感知，因此得出“善于語言=善于思考”的謬論。同樣，針對大型語言模型(LLM)的批評集中在他們無法思考(或做數學或保持連貫的世界觀)，有時忽視了他們在語言學習方面令人印象深刻的進步。稱之為“不善思考=不善語言”的謬論。

這個分析與Starr得出的結論是一致的：在使用ChatGPT時，專用性是至高無上的。關于復雜主題的大型開放式提示突出了聊天機器人缺乏“功能能力”，但當熟練使用聊天機器人的個人用于特定任務時，這一現實并不能抵消其令人印象深刻的能力。

那么，ChatGPT能取代網絡工程師嗎? 現在還不能。