近期，ChatGPT在自然语言处理领域的表现备受瞩目，其出色的性能和广泛的应用前景使其成为人工智能领域的热门话题，受到了学术界和工业界的广泛关注和认可，火爆程度可谓是一发不可收拾。
那么，在化合物结构解析领域，ChatGPT是否也能提供一些快捷的帮助呢？小编带着好奇的心理，向ChatGPT提供了几个问题：
PS: 该碳谱化学位移数据来源文献：J. Org. Chem.,1978,v.43,p.2708
ChatGPT前面的回答其实都基本没错，分析得头头是道，的确感觉到了它的厉害！
然而，对于最后提供的结构却是错误的，也让人难以接受。于是我们尝试再提供额外的约束信息给它。
以上，ChatGPT在得到分子式的信息后，再次推断了化合物的结构，然而依然与正确答案相差甚远。
其实，该碳谱数据对应的化合物是一个很简单的药物分子——阿司匹林。
接下来，当小编问ChatGPT——“阿司匹林的碳谱数据”的时候，它提供了以下答案：
由于对它提供的答案有很大的质疑，我们登录了SDBS网站，核查了该结构收录的碳谱数据：
最后发现，ChatGPT提供所谓来自SDBS数据库的碳谱数据也是跟实际对不上，尴尬...
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以上是小编跟ChatGPT在对一个简单药物分子(阿司匹林)的碳谱数据做简单交流的一个情况。ChatGPT相对于以往的所谓智能聊天工具、网页搜索引擎，的确有了革命性的颠覆，它不仅能写论文，还能写新闻、写代码、解题，甚至创作音乐等等。但是，很多时候，ChatGPT在一本正经的“胡说”，或者有明显的常识性错误，或是答案很表层。对于严谨、专业的科研问题，科研人员还是需要谨慎对待！
参考资料：
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