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在现今快速发展的科技时期，人工智能技术正在逐步渗透到各个行业中，为传统行业带来了史无前例的变革和机遇。可靠性工程师作为一个重要的技术职业，也不例外。最近几年来，人工智能技术在可靠性工程师领域的利用愈来愈广泛，ChatGPT作为其中的一员，正逐步成为可靠性工程师的新助手和替换者。本文将介绍ChatGPT参加可靠性工程师考试的相关情况，并探讨人工智能对可靠性工程师工作的影响。

好吧，以上是chatGPT为本文编写的开头，还挺像回事的。正文开始：

最近ChatGPT已火遍了各个领域。在可靠性领域，也有一些同行或外行开始使用chatGPT等AI助手展开一些辅助性的工作，如计算系统的可靠度，辅助编写可靠性文档，提供可靠性建议咨询等。我也是试过几次，有的时候感觉不太靠谱，有的时候还挺像那末回事，ChatGPT在可靠性水平 如何？因而，便有了对chat GPT的可靠性水平进行测试的想法。

• 用甚么测：

  
  

chatGPT已通过了包括美国医师资历考试、司法考试、谷歌的程序员笔试等资历类考试，既然要测试它的可靠性水平，不如就让他考一下注册可靠性工程师考试的题目。

斟酌到美国质量协会（ASQ）的注册可靠性工程师考试比较难，都是选择题，而且chatGPT的英文能力相对好一些，就准备让做一下ASQ的可靠性工程师考试样题。

（不了解美国质量协会注册可靠性工程师考试的朋友，请点击 要考个美国质量协会的注册可靠性工程师么，怎样考？听拿到证的人聊聊。）

想进一步了解ASQ注册可靠性工程师考试的，也能够看看这本书:

• 测试进程：

注册可靠性工程师考试样题一共是75道单项选择题，我们每5道题抽取一道，准备让chatGPT做15道题。

首先，我们让chatGPT⑶.5参加考试，告知它考试背景和题型。

然后，考试正式开始，均是英文选择题，第一题是哪些方法可以提高产品可靠性的，ChatGPT很快做出选择，并给出了具体的解释。

chatGPT很好的回答了问题，固然让他用中文作答也是可以的。

具体测试进程就不逐一展现了，基本就是我出题， chatGPT给出答案和解释。

• 测试结果-chatGPT3.5:

比如，关于可靠性增长模型：

但chatGPT3.5在数理统计、运算上确切还不太行，错的4个题目中3个与运算相关。

如可靠性的单边置信度估计，根本就没使用卡方散布：

通过可用度计算MTTR时，计算得到26.32h，却不选26非要选择167，使人匪夷所思。

另外，还错了关于散布特点和浴盆曲线的题。

看着chatGPT3.5奇怪的毛病，我觉得AI虽然懂点可靠性，但距离资深专业人士还有点差距，直到我又测试了chatGPT4。

• 测试结果-chatGPT4

对各种散布的特点和题目意图也更好的理解。

奇怪的是，这个其实不难的关于浴盆曲线题，两代chatGPT都选不对，我怀疑是不是是学习这个概念时，遭到了毛病的引导？

• 测试感受

历史文章：

要考个美国质量协会的注册可靠性工程师么，怎样考？听拿到证的人聊聊。

一张图厘清所有可靠性工程方法？差不多吧。

一张思惟导图，找到“六性”所有国军标（可靠性、维修性、环境适应性、测试性、保障性、安全性）

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