ChatGPT擅長(zhǎng)翻譯、歌曲創(chuàng)作、研究和編碼等多種技能。然而，與任何人工智能一樣，其也面臨著局限性。理解復(fù)雜的環(huán)境，并依賴有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)是其挑戰(zhàn)之一。

ChatGPT現(xiàn)下非常流行，而且無(wú)處不在。對(duì)于不熟悉大型語(yǔ)言模型(LLM)的用戶，聊天機(jī)器人的自然語(yǔ)言能力可能會(huì)給人一種其無(wú)所不知、可以回答任何問(wèn)題的印象。

然而，現(xiàn)實(shí)卻截然不同。這種流行的聊天機(jī)器人有幾個(gè)基本局限性，包括對(duì)事實(shí)產(chǎn)生幻覺(jué)的傾向、對(duì)當(dāng)前事件缺乏了解，以及有限的邏輯推理能力。

本文將探討ChatGPT的一些主要限制，并探討過(guò)度依賴聊天機(jī)器人的危險(xiǎn)。

ChatGPT令人失望的十大缺陷

10、幻覺(jué)的事實(shí)和數(shù)字

ChatGPT目前最重要的限制是，其可以產(chǎn)生幻覺(jué)信息。在實(shí)踐中，這意味著其可以編造虛假信息或事實(shí)，并自信地將其呈現(xiàn)給用戶。

ChatGPT是一種語(yǔ)言模型，其使用自然語(yǔ)言處理(NLP)來(lái)識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式，并預(yù)測(cè)哪些單詞最有可能回答用戶的提示。這意味著ChatGPT無(wú)法像人類那樣進(jìn)行邏輯思考。

因此，不完整或有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的響應(yīng)。

幻覺(jué)是一個(gè)重要問(wèn)題，因?yàn)槿绻患右钥刂?，可能?huì)導(dǎo)致用戶被誤導(dǎo)。這就是為什么OpenAI警告道，ChatGPT可能會(huì)產(chǎn)生有關(guān)人、地點(diǎn)或事實(shí)的不準(zhǔn)確信息。

9、對(duì)2023年4月之后的事件一無(wú)所知

ChatGPT的另一個(gè)限制是，其不了解當(dāng)前事件。例如，GPT-4 Turbo的截止日期為2023年4月，而GPT 3.5 Turbo僅限于2021年9月之前記錄的數(shù)據(jù)。

從這個(gè)意義上來(lái)講，ChatGPT不能像Google這樣的工具一樣被用作搜索引擎。因此，重要的是要記住，并非所有生成的信息都是最新的。

8、生成不正確的數(shù)學(xué)答案

雖然ChatGPT在生成自然語(yǔ)言響應(yīng)方面非常出色，但其數(shù)學(xué)能力有限。根據(jù)亞利桑那州立大學(xué)副教授的一項(xiàng)研究，ChatGPT在數(shù)學(xué)問(wèn)題上的準(zhǔn)確率低于60%。

因此，如果使用聊天機(jī)器人嘗試平衡方程或解決數(shù)學(xué)問(wèn)題，其有可能會(huì)出錯(cuò)。因此，如果使用ChatGPT來(lái)解決數(shù)學(xué)問(wèn)題，需要仔細(xì)檢查輸出。

7、傳播偏見(jiàn)

自推出以來(lái)，OpenAI一直在努力解決ChatGPT傳播偏見(jiàn)的傾向。早在2023年8月，東安格利亞大學(xué)的研究人員讓ChatGPT回答一項(xiàng)有關(guān)政治信仰的調(diào)查，就好像其是是美國(guó)、英國(guó)或巴西自由黨的支持者一樣，然后再讓助手做同樣的調(diào)查。

研究人員分析結(jié)果后發(fā)現(xiàn)，ChatGPT“對(duì)美國(guó)的民主黨、巴西的盧拉和英國(guó)的工黨有明顯的、系統(tǒng)性的政治偏見(jiàn)。”

此事件只是ChatGPT表現(xiàn)出偏見(jiàn)的眾多事件之一，因?yàn)樯傻膬?nèi)容可能被解釋為性別歧視、種族主義和對(duì)邊緣群體的歧視。

因此，用戶在對(duì)輸出采取行動(dòng)或公開(kāi)輸出之前，應(yīng)不斷評(píng)估輸出是否存在潛在的偏見(jiàn)和成見(jiàn)，以避免聲譽(yù)和法律風(fēng)險(xiǎn)。

6、成本昂貴

在幕后，一個(gè)值得注意的限制是ChatGPT的維護(hù)和運(yùn)營(yíng)成本非常昂貴。一些分析師估計(jì)，OpenAI每天至少花費(fèi)10萬(wàn)美元或每月300萬(wàn)美元的運(yùn)營(yíng)成本。

同樣，據(jù)估計(jì)，基于GPT-3的舊版本的訓(xùn)練成本可能高達(dá)400萬(wàn)美元。

LLM的培訓(xùn)和運(yùn)營(yíng)總體成本高昂，這使得那些沒(méi)有數(shù)百萬(wàn)美元資金用于人工智能的小企業(yè)無(wú)法承受。其還讓Google、OpenAI和Microsoft等資金雄厚的組織能夠主導(dǎo)人工智能研究。

5、缺乏同理心

ChatGPT沒(méi)有情商或理解力。因此，假設(shè)要求ChatGPT提供有關(guān)情感的建議時(shí)，往往會(huì)感到失望，因?yàn)槠錄](méi)有接受過(guò)同理心或從人性角度來(lái)理解人類的問(wèn)題的訓(xùn)練。

雖然其可以識(shí)別自然語(yǔ)言輸入中的情感，但無(wú)法理解用戶的需求。

在與弱勢(shì)用戶互動(dòng)時(shí)，聊天機(jī)器人缺乏情商可能會(huì)很危險(xiǎn)。就在去年，一名比利時(shí)男子據(jù)稱在與名為Chai的虛擬助手聊天后自殺，該助手在談話過(guò)程中鼓勵(lì)用戶自殺。

4、努力創(chuàng)建長(zhǎng)篇內(nèi)容

盡管ChatGPT可以創(chuàng)建可讀的邏輯句子，但其很難在長(zhǎng)篇內(nèi)容中保持連貫的格式或敘述。與此同時(shí)，其很容易重復(fù)之前提出的觀點(diǎn)，這可能會(huì)讓人類讀者感到不和諧。

總而言之，這些原因就是為什么許多使用ChatGPT的人選擇使用其來(lái)創(chuàng)建較短的內(nèi)容。話雖如此，但如果想使用ChatGPT創(chuàng)建長(zhǎng)篇內(nèi)容，可以通過(guò)將內(nèi)容分解為多個(gè)片段，并編寫詳細(xì)的提示以改進(jìn)結(jié)果。

3、語(yǔ)境理解有限

鑒于ChatGPT無(wú)法像人類一樣思考，其在某些情況下通常難以理解上下文。雖然其可以使用NLP理解和推斷用戶提示的主要意圖，但無(wú)法“讀懂字里行間”。

例如，其不像人類那樣善于識(shí)別諷刺和幽默，也無(wú)法產(chǎn)生原創(chuàng)幽默。話雖如此，ChatGPT推斷上下文的能力將隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的發(fā)展而變化。

2、多任務(wù)處理能力差

ChatGPT擅長(zhǎng)一次專注于一項(xiàng)任務(wù)或主題，但如果一次給予其處理大量任務(wù)和問(wèn)題，就很難提供高質(zhì)量的響應(yīng)。

例如，混合有關(guān)歷史、地緣政治和數(shù)學(xué)的提示;與將問(wèn)題限制在單個(gè)主題相比，聊天機(jī)器人的響應(yīng)質(zhì)量會(huì)較低。

1、需要針對(duì)專門任務(wù)進(jìn)行微調(diào)

如果想使用ChatGPT生成有關(guān)特定主題的見(jiàn)解或作為利基用例的一部分，可能需要微調(diào)模型：需要在新數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，以確保其在更專業(yè)的任務(wù)上表現(xiàn)良好。

如果不進(jìn)行微調(diào)，將只能使用針對(duì)普通用戶的通用ChatGPT版本?？紤]到微調(diào)過(guò)程會(huì)增加額外的成本，這是一個(gè)顯著的缺點(diǎn)。

總結(jié)

OpenAI的聊天機(jī)器人可能并不完美，但隨著供應(yīng)商試圖解決這些限制，將在未來(lái)幾年內(nèi)繼續(xù)發(fā)展。但是，偏見(jiàn)和缺乏情商等問(wèn)題可能會(huì)成為難以解決的難題。