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ChatGPT令人失望的10大缺陷：探索聊天機器人的局限性

時間：2024-01-12

ChatGPT（預訓練語言模型）現下非常流行，而且無處不在。對于不熟悉大型語言模型的用戶，聊天機器人的自然語言能力可能會給人一種其無所不知、可以回答任何問題的印象。

 

然而，現實卻截然不同。這種流行的聊天機器人有幾個基本局限性，包括對事實產生幻覺的傾向、對當前事件缺乏了解，以及有限的邏輯推理能力。

本文將探討ChatGPT的一些主要限制，并探討過度依賴聊天機器人的危險。
ChatGPT令人失望的十大缺陷

10、幻覺的事實和數字

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

ChatGPT是一種語言模型，其使用自然語言處理(NLP)來識別訓練數據中的模式，并預測哪些單詞最有可能回答用戶的提示。這意味著ChatGPT無法像人類那樣進行邏輯思考。

因此，不完整或有限的訓練數據，可能會導致錯誤的響應。

幻覺是一個重要問題，因為如果不加以控制，可能會導致用戶被誤導。這就是為什么OpenAI警告道，ChatGPT可能會產生有關人、地點或事實的不準確信息。
 

9、對2023年4月之后的事件一無所知

ChatGPT的另一個限制是，其不了解當前事件。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月之前記錄的數據。

從這個意義上來講，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、生成不正確的數學答案

雖然ChatGPT在生成自然語言響應方面非常出色，但其數學能力有限。根據亞利桑那州立大學副教授的一項研究，ChatGPT在數學問題上的準確率低于60%。

因此，如果使用聊天機器人嘗試平衡方程或解決數學問題，其有可能會出錯。因此，如果使用ChatGPT來解決數學問題，需要仔細檢查輸出。
 

7、傳播偏見

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

研究人員分析結果后發現，ChatGPT“對美國的民主黨、巴西的盧拉和英國的工黨有明顯的、系統性的政治偏見。”

此事件只是ChatGPT表現出偏見的眾多事件之一，因為生成的內容可能被解釋為性別歧視、種族主義和對邊緣群體的歧視。

因此，用戶在對輸出采取行動或公開輸出之前，應不斷評估輸出是否存在潛在的偏見和成見，以避免聲譽和法律風險。
 

6、成本昂貴

在幕后，一個值得注意的限制是ChatGPT的維護和運營成本非常昂貴。一些分析師估計，OpenAI每天至少花費10萬美元或每月300萬美元的運營成本。

同樣，據估計，基于GPT-3的舊版本的訓練成本可能高達400萬美元。

LLM的培訓和運營總體成本高昂，這使得那些沒有數百萬美元資金用于人工智能的小企業無法承受。其還讓Google、OpenAI和Microsoft等資金雄厚的組織能夠主導人工智能研究。
 

5、缺乏同理心

ChatGPT沒有情商或理解力。因此，假設要求ChatGPT提供有關情感的建議時，往往會感到失望，因為其沒有接受過同理心或從人性角度來理解人類的問題的訓練。

雖然其可以識別自然語言輸入中的情感，但無法理解用戶的需求。

在與弱勢用戶互動時，聊天機器人缺乏情商可能會很危險。就在去年，一名比利時男子據稱在與名為Chai的虛擬助手聊天后自殺，該助手在談話過程中鼓勵用戶自殺。
 

4、努力創建長篇內容

盡管ChatGPT可以創建可讀的邏輯句子，但其很難在長篇內容中保持連貫的格式或敘述。與此同時，其很容易重復之前提出的觀點，這可能會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的人選擇使用其來創建較短的內容。話雖如此，但如果想使用ChatGPT創建長篇內容，可以通過將內容分解為多個片段，并編寫詳細的提示以改進結果。
 

3、語境理解有限

鑒于ChatGPT無法像人類一樣思考，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，但無法“讀懂字里行間”。

例如，其不像人類那樣善于識別諷刺和幽默，也無法產生原創幽默。話雖如此，ChatGPT推斷上下文的能力將隨著訓練數據的發展而變化。
 

2、多任務處理能力差

ChatGPT擅長一次專注于一項任務或主題，但如果一次給予其處理大量任務和問題，就很難提供高質量的響應。

例如，混合有關歷史、地緣政治和數學的提示；與將問題限制在單個主題相比，聊天機器人的響應質量會較低。
 

1、需要針對專門任務進行微調

如果想使用ChatGPT生成有關特定主題的見解或作為利基用例的一部分，可能需要微調模型：需要在新數據集上對其進行訓練，以確保其在更專業的任務上表現良好。

如果不進行微調，將只能使用針對普通用戶的通用ChatGPT版本。考慮到微調過程會增加額外的成本，這是一個顯著的缺點。

總結
OpenAI的聊天機器人可能并不完美，但隨著供應商試圖解決這些限制，將在未來幾年內繼續發展。但是，偏見和缺乏情商等問題可能會成為難以解決的難題。


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