审计在维护国家的财政经济秩序、改善财务报表质量和内涵等方面发挥着重要的作用。伴随数字经济的迅猛发展，传统的审计技术已经无法适应现有审计工作的要求。因此，新兴技术ChatGPT的出现成为推动审计工作发展的强心剂。 2022年11月30日发布的ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer），是由美国人工智能公司OpenAI所研发的一个聊天机器人程序，它是一种基于文本输入形式的生成式人工智能对话交互系统，可以从网络上收集大量文本数据，并通过采用深度学习算法和使用人类反馈的强化学习进行相应的训练，ChatGPT可以从中深度学习和理解人类语言沟通交流过程中所使用的语法规则和语言知识，进而能够生成符合人类日常习惯的对话结果，使其能流畅的与用户进行交互对话，同时还能根据聊天的上下文进行多轮互动。ChatGPT不仅具有强大的对话与文本生成能力，而且还会主动承认其在问题回答过程中的错误、敢于质疑用户提问的不恰当地方，同时也会拒绝回答一些带有敏感因素的问题。 ChatGPT作为一种具有强大对话能力和生成能力的人工智能技术，其强大功能主要依靠三种关键技术来实现，包括AI语言大模型、Transformer模型、预训练模型。ChatGPT的出现使人工智能技术在功能维度方面达到一个新的高度。越来越受到各行各业的关注，其出现必然会对审计工作产生深远的影响，同时也会给智慧审计带来一定的机遇与挑战，因此，研究ChatGPT对智慧审计的机遇与挑战具有一定的理论与现实意义。 二、关于智慧审计 智慧审计是数据化审计、传统审计的高级阶段，主要是运用人工智能、大数据、云计算等新兴技术，对传统审计工作流程与价值输出模式进行再造，并对其进行升级。同时智慧审计是基于全覆盖的数据采集、强大的运算能力、丰富的数据分析模型上的智能化审计模式。 随着互联网新兴技术的发展和企业数字化转型步伐的加快，内部审计必然要面对更多纷繁复杂的异构多源数据。在此背景下，传统的内部审计技术已无法满足现有模式的要求。通过综合运用数据采集与处理技术、自然语言处理技术、可视化分析技术、深度学习算法、人类反馈的强化学习等技术，构建智慧审计系统，可以打破审计人员与被审计单位以及其他相关企业之间存在的数据壁垒，审计过程所需采集的海量数据可以直接通过ChatGPT、大数据等新兴技术，使审计单位能够直接与被审计单位数据系统或者其他相关企业数据系统相连，从而可以随时随地捕获大量被审计单位与其他相关企业的数据，节约数据采集过程所需耗费的大量时间，很大程度上解决了数据采集困难的问题。并且审计人员能够通过借助各种新兴技术如ChatGPT、大数据、人工智能等，对被审计单位的各种数据进行智能数据分析，使审计人员能对被审计单位存在的各种审计问题进行准确定位和分析，快速、精准地捕捉被审计单位存在的审计风险疑点，对其进行提前风险识别与预警。同时智慧审计系统的构建能够使其自动完成审计人员在审计工作中的大部分基础性工作，如审计计划、审计报告等的自动生成，使审计人员能够去处理更多具有价值的审计工作，提升审计工作的处理速度与效率，减少大量的审计人工成本。 三、ChatGPT技术赋能智慧审计 ChatGPT的强大功能主要由三种关键技术支持，包括AI语言大模型、Transformer模型、预训练模型，其拥有的这三种关键技术可以使ChatGPT生成更高质量水平模型，从而帮助ChatGPT更好的赋能智慧审计。ChatGPT技术的整体架构如图1所示。 （一）AI语言大模型 ChatGPT作为一个超大规模的语言模型，其拥有将近8000亿个单词的语料库训练数据，同时其在训练过程中学习、沉淀下来了1750亿个参数。其拥有的海量参数规模，让ChatGPT能够捕获更复杂更庞大的语言模式和关系，能有效提升其解决问题的精确度。同时ChatGPT通过大语言模型与大规模的语料训练包能够支持用户在对话框里以文本的形式输入各种语言种类的问题，随即ChatGPT能够根据用户所输入的语言种类（中文、英文等）相对应地生成该种语言的答案，用户在ChatGPT回答对应问题之后还可以继续询问递进问题，ChatGPT可根据用户的特征不断适应新的需求，由于ChatGPT在与用户的对话过程中会记忆先前的对话信息，进行上下文语义理解，与用户进行多轮迭代对话，极大提升了对话交互模式下的用户体验。
（二）Transformer模型 ChatGPT使用了基于Transformer的神经网络架构，支持自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），可以理解和生成自然语言文本。其拥有的自然语言处理能力可以完成文本的自动生成、对话交互、语言翻译等任务，并且Transformer架构中引入了“自注意力”机制，这种机制使ChatGPT可以根据用户输入的词语，捕获其与其他词之间的相关性，从而输出最有可能与其存在关联的信息，具有一定的用户意图理解能力，不管是审计领域、财会领域、还是金融领域等的问题，ChatGPT都能够快捷地以文本形式进行回答，为各行业存在的问题提供高效的解决方案。 （三）预训练模型 ChatGPT主要应用人类反馈的强化学习来训练该模型。其预训练模型的训练过程主要分为三个阶段，包括第一阶段训练监督策略模型、第二阶段训练奖励模型、第三阶段PPO强化学习优化战略模型，通过这三阶段各种模型策略的相互迭代与优化，由此生成更高质量水平的ChatGPT模型。
