有人认为，这是未来互联网世界的基础设施，将“拉开新时代的序幕”，也有人抱怨ChatGPT缺乏常识，无法从本质上理解事物。

沈阳用“代际升级”来描述ChatGPT带来的变化。他认为，AIGC和ChatGPT产业将在未来两三年内快速发展，进一步升级和改变移动互联网功能。

业内人士认为，总体而言，AIGC未来还有广阔的发展空间，但在内容质量、投资成本、隐私规范、版权所有权等方面仍存在诸多问题。

沈阳表示，目前已发现ChatGPT存在局限性，如知识产权、版权限制、专业报道内容不足、处理重复性问题能力不足等。

周明说，在长文本生成、视频生成和世界知识整合方面，需要更好的建模方法。通过增加模型参数来提高人工智能能力，其培训和推理成本高，需要探索更经济、更有效的性能改进方法。

此外，隐私保护也备受关注。王金桥认为，隐私保护的相关应用尚未建立明确的界限，相关法律需要进一步明确和完善。

除了数字模型，物理模型也可以用作人工智能生成的目标。对于习惯于手动构建模型来考虑方案的设计师，他们也可以使用块模型的照片作为输入，指导人工智能生成方案的细节。这个工作过程可以在后期开发为移动应用程序，并植入相机应用程序，以方便设计师调用。

另一种信息维护方式是手绘草图生成方案，工作流程特别适合设计师喜欢通过草图审查方案，如以下案例，我们可以画一个非常潦草的建筑场景线，让人工智能生成相应的建筑场景，可以看到，随着手绘信息的增加，人工智能生成信息越来越稳定。

此外，生成信息的风格也是可控的。对于手绘图纸，如果我们倾向于生成类似风格的建筑图纸，我们可以通过提示语言和权重来控制输入和输出的相似性。例如，在以下情况下，随着提示语言权重的增加，建筑草图逐渐成为现实风格的建筑表现图，设计师可以选择中间的任何状态作为理想的输出。