实际测试表明，基于ChatGPT设计的番茄采摘机器人在移动方面表现出色，取得了令人瞩目的成果。当然，在使用ChatGPT设计机器人时也存在一些风险，但总体上来说，ChatGPT为研究人员提供了一个优秀的设计平台，可以协助他们解决各种难题。

研究人员在设计西红柿采摘机器人的过程中，充分利用了ChatGPT的设计决策功能，并且重视其输入。他们认为ChatGPT的应用扩展了设计师在各个领域的知识，包括如何识别具有经济价值的自动化作物。此外，在实施过程中，ChatGPT还提供了一些有用的建议，例如使用硅胶或橡胶作为抓手以防止番茄被压碎，以及使用Dynamixel电机以获得最佳机器人驱动。

虽然协作设计过程是积极和丰富的，但是在异常极端情况下，人工智能可以完全控制机器人的设计过程，这需要对错误信息的风险进行评估。现在的大型语言模型(LLM)尚无法实现这种极端场景。未经验证的LLM输出可能会产生误导，带来错误信息和机器人偏见的风险。因此，与人类合作仍然非常必要。在这种设置中，LLM负责技术方面的研究，而人类则扮演管理者的角色，负责定义设计目标和监督流程。

研究人员计划在进行机器人研究时使用西红柿采摘机器人，并探讨LLM在设计新机器人中的作用，主要关注AI在塑造身体方面的自主性。他们还提出了一个悬而未决的问题，即如何使用LLM来协助机器人开发人员，在保留应对21世纪机器人技术挑战所必需的创造力和创新的同时，确保机器人设计过程的准确性和可靠性，避免错误信息的风险和偏见的产生。