ChatGPT是在已有知识体系内，以一定的内容框架结构设定其输出形式，如文本、可执行软件代码、图片、声音、影像、可执行数据设计等兼容输出格式，通过进行人工训练、人工奖励干预其生成与干预人认为和现实相符结论的导向，在可授权浏览内容中进行归纳、总结以及精炼而成的数据结果。

因此，ChatGPT所得到的数据，并不代表其真实性和正确性，只是代表了一种可执行的结果，并且受软件设计人员的算法水平、哲学与科学认知水平，设备能从网络中获得的浏览内容正确性深度与涉及面的广度等限制，其生产力创新性有限。

但在现实生活中普遍存在的重复性工作，ChatGPT都能根据生产者需要获得比人工更快速和更精准的输出，这与传统的机器替代人力过程类似，ChatGPT开始慢慢实现在重复数据处理上替代人力，如现有的通用数学、物理学方面，都比人力处理更为快速。

ChatGPT十分依赖于现有的各种“规定”，也就是说只要把各种定义、定理、法律、法规条文、认定标准等社会公用性资源对其开放，它就能替代各个行业中原来大量重复性工作的岗位，如医生、律师、法官、会计、设计、记者、通俗文学家、通俗艺术家等。在已知世界知识体系的发现领域，ChatGPT都有可能完成。

但在涉及到目前人类未涉及的领域，或者ChatGPT无法访问的数据领域，目前采用前馈、卷积、循环、变压、对抗、自编码的ChatGPT仍然无能为力。

比如ChatGPT可以替代标准基础培训，但不能完全胜任教师的工作，因为它没有发现新思维的功能；ChatGPT可以替代制式产品的设计，但无法创造出新的艺术表现形式；ChatGPT可以在现有的体系内进行判别对错，但无法自行升级迭代新型标准流程。

所以只要文明在进步，那么不管是高层打工人，还是底层打工人，都有ChatGPT涉及不到的地方，现有的ChatGPT完全取代打工人的情况不会出现，但那些可重复的工作，基本上ChatGPT都能胜任。