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5、它给了你更多的 AI Moment。任何使用过 GPT-4 的人都可能遇到过至少几个时刻，感觉就像机器里确实有一个幽灵。实际上大家也知道这是一种幻觉，而且 LLM 根本就没有知觉或思维，但这些时刻是对更智能的 AI 的未来的一瞥，有时令人激动，有时令人不安。Code Interpreter 提供了相当多「很奇怪」的时刻。

比如 Ethan Mollick 曾要求 AI「用代码调用各种情绪状态」或者「给我看一些不可能用代码做的事情，并演示一下」。这里可以看到「使用你可用的绘画工具，通过创建一个图像，创造一个全新的备忘录。让它与你作为 AI 与人类合作的经验相关」的结果：

如何使用 Code Interpreter 处理数据

Code Interpreter 是一个令人印象深刻的「数据科学家」，能够将定量分析的许多复杂事物自动化，并且能够对数据采用非常复杂的方法。为了说明这一点，Ethan Mollick 从一个有趣的数据集「Super Heroes」开始。

上传数据很容易，即使是像 ZIP 文件这样的压缩数据，只要点击加号按钮就可以了：

你应该在数据中加入一个初始提示，但它可以是相当少的，Ethan Mollick 用的 prompt 是这里有一些关于超级英雄力量的数据，翻看一下，告诉我你发现了什么」，然后得到了不错的结果。如果你有一个数据字典，也可以直接粘贴进去。AI 很善于仅从上下文中找出数据的含义和结构。

可以注意到，Code Interpreter 与其说是提示制作，不如说是与 AI 进行对话，把它当作一个分析师和它交谈。

事实上，也有两个例外情况，其中提示的制作似乎很重要：首先，AI 有时会忘记它能做的事情（如制作 GIF 或 3D 图），你可能需要鼓励它（「你能制作 GIF，请试试」）；其次，你会希望 AI 在自己的工作上有所改进。只要求它对这个结果做进一步的测试」或「使这个图更漂亮」，一般来说这样就可以了。

目前，数据已经加载完毕了，可以让 GPT 做数据分析工作中最糟糕的部分了：数据合并和清理。

Code Interpreter 将以一种「相当复杂」的方式自动处理这一切，但直接询问通常会有帮助，就好像你在指导一个人类数据分析师一样。你还会注意到，该系统的工作方式是无情的，在发现错误时就会纠正自己的错误。例如，它注意到列的名称有误，并修正了这个问题。

不过这也说明，建议用户仔细检查结果和过程，而不是盲目地相信 AI。

接下来开始进行分析，AI 似乎对分析方法很了解。提示是「我对做一些预测性建模感兴趣，比如根据其他因素预测一个英雄可能拥有的力量。我们应该如何处理这个问题？」

然后 Code Interpreter 构建了一个随机森林！不过也可以看到为什么有专家的人为监督是很重要的，因为作者不同意它通过使用数值化数据的平均值来计算缺失数据的决定。如果是作者自己，会放弃这些数据，但好在可以要求 AI 改变其方法，或讨论其他的选择。

AI 能够进行许多其他分析（毕竟它只是在写 Python 代码），但它选择有意义的分析方法的能力常常给人留下深刻印象。例如，这里有一个关于超能力的网络分析，提示是「你能不能进行另一个真正复杂和有趣的分析」：

但 Code Interpreter 最令人印象深刻的一点是，它以非常人性化的方式对数据进行「推理」。当被问及网络分析的结果时，得出了有趣的结论：英雄通常拥有的一组能力本质上是视觉的（因为它们来自漫画书），适合某些原型，并且最适合构建持续的冒险。

这种互动性能力在可视化阶段仍然有效，你可以与 AI 来回沟通，要求改进和改变。例如，提示「创建一个互动的仪表板，至少有 6 个有洞察力的图表，包括一个 3D 的图表。让仪表板变得漂亮。」