實(shí)際測試表明，基于ChatGPT設計的番茄采摘機器人在移動(dòng)方面表現出色，取得了令人矚目的成果。當然，在使用ChatGPT設計機器人時(shí)也存在一些風(fēng)險，但總體上來(lái)說(shuō)，ChatGPT為研究人員提供了一個(gè)優(yōu)秀的設計平臺，可以協(xié)助他們解決各種難題。

研究人員在設計西紅柿采摘機器人的過(guò)程中，充分利用了ChatGPT的設計決策功能，并且重視其輸入。他們認為ChatGPT的應用擴展了設計師在各個(gè)領(lǐng)域的知識，包括如何識別具有經(jīng)濟價(jià)值的自動(dòng)化作物。此外，在實(shí)施過(guò)程中，ChatGPT還提供了一些有用的建議，例如使用硅膠或橡膠作為抓手以防止番茄被壓碎，以及使用Dynamixel電機以獲得最佳機器人驅動(dòng)。

雖然協(xié)作設計過(guò)程是積極和豐富的，但是在異常極端情況下，人工智能可以完全控制機器人的設計過(guò)程，這需要對錯誤信息的風(fēng)險進(jìn)行評估?，F在的大型語(yǔ)言模型(LLM)尚無(wú)法實(shí)現這種極端場(chǎng)景。未經(jīng)驗證的LLM輸出可能會(huì )產(chǎn)生誤導，帶來(lái)錯誤信息和機器人偏見(jiàn)的風(fēng)險。因此，與人類(lèi)合作仍然非常必要。在這種設置中，LLM負責技術(shù)方面的研究，而人類(lèi)則扮演管理者的角色，負責定義設計目標和監督流程。

研究人員計劃在進(jìn)行機器人研究時(shí)使用西紅柿采摘機器人，并探討LLM在設計新機器人中的作用，主要關(guān)注AI在塑造身體方面的自主性。他們還提出了一個(gè)懸而未決的問(wèn)題，即如何使用LLM來(lái)協(xié)助機器人開(kāi)發(fā)人員，在保留應對21世紀機器人技術(shù)挑戰所必需的創(chuàng )造力和創(chuàng )新的同時(shí)，確保機器人設計過(guò)程的準確性和可靠性，避免錯誤信息的風(fēng)險和偏見(jiàn)的產(chǎn)生。