自从ChatGPT和其他生成式 AI 应用程序迎来爆炸式增长，许多企业、个人用户都一直在探索我们可以用它们实现什么。
截至目前，市面上出现上百款具有代表性的生成式AI工具应用落地。从日常办公到前沿科技、从跨境电商到企业服务、从在线教育到智能工业，AI似乎可以做任何事情。
而作为生成式AI的首款落地应用ChatGPT更是被捧出天际，但事实上ChatGPT并不是万能的。今天，大模型之家整理出了ChatGPT不能做的5件事来揭开ChatGPT的非神话面纱。
1. 忘不掉过去
作为一个人工智能语言模型，ChatGPT在一个大型文本数据集上接受了训练，这个数据集只能持续到 2021 年。这意味着它无法访问该日期之后发生的信息或事件，虽然可以访问大量历史数据信息，但无法访问自训练数据截止日期以来发生的当前事件、新闻或更新。
2. 看不见未来
作为AI语言模型，ChatGPT可以处理和分析大量数据，包括体育赛事和政治竞赛的历史数据。但是对这类事件进行准确的预测是并不能实现。虽然历史数据可用于训练机器学习模型以识别模式和相关性，但它依旧无法解释不可预见的事件、环境变化或可能影响结果的新变量。此外，人类会根据许多因素做出决定并改变或干扰ChatGPT的行为，因此很难完全确定地预测事件的结果。
在体育赛事中，团队动力、伤病甚至天气条件都可以在决定结果方面发挥作用。虽然人工智能模型可用于进行预测，但它们的好坏取决于它们所训练的数据，并且无法解释这类事件中涉及的所有变量的细微差别而导致的不确定性结果。
3. 遇事先骑墙
作为一个人工智能语言模型，ChatGPT能够为用户查询提供客观和信息丰富的回复。党派政治问题可能是有争议和分裂的，重要的是要避免宣传特定的政治议程或观点，需要考虑许多不同的观点和意见。作为一个人工智能语言模型，不能站在一边或倡导任何特定的立场。
作为一种旨在为具有不同背景和信仰的广泛用户提供服务的语言模型，保持中立并避免创造一个潜在的不舒服或分裂的环境非常重要。
4. 不懂胡咧咧
作为 AI 语言模型，ChatGPT的响应基于已训练到其模型中的数据和信息，但ChatGPT的回答并不一定准确。ChatGPT所接受训练的数据和信息可能并不完全全面或最新，并且其模型无法处理可能存在细微差别或复杂性。此外，ChatGPT的回答是使用复杂的算法和机器学习模型生成的，这些算法和模型可能并不总是产生准确或相关的结果。
语言的解释是复杂的，不同的人可能以不同的方式解释同一句话，并且可能有不同的方法来处理特定的问题或问题。作为AI语言模型，ChatGPT并不总是完全理解特定查询背后的上下文或意图，并且其回答可能并不是完全解决用户所提出的问题。
5. 它崩溃，我也崩溃了
作为 AI 语言模型，ChatGPT的表现取决于多种因素，例如用户提供的输入的质量和结构、问题或任务的复杂性以及系统可用的资源。有时，由于技术问题或编程错误（例如内存分配问题、软件错误或其他影响性能的问题），ChatGPT可能会在答案中崩溃或停止运行。此外，ChatGPT可能很难理解用户的意图或查询的上下文，这可能会导致错误或不完整的响应。
此外，作为一个机器学习系统，ChatGPT的表现还取决于其所接受训练的数据的质量和数量。如果用于训练模型的数据有限或有偏差，则可能导致对某些类型的查询的响应不准确或不完整。如果ChatGPT遇到超出训练数据范围的查询，很难提供相关或准确的响应。
大模型之家测试发现，如果用户试图将 ChatGPT 推入一个很长或很深度的答案，它往往会中断。它能够快速响应500-700字的提问和回答，但如果你给它一些需要几千字的东西（或者你要求几千字），系统要么忽略请求并返回它想要的东西，要么可能在中途中断响应。
我们需要认识到，人工智能并不是神话，它只是一种工具和手段。虽然人工智能可以带来很多便利和惊喜，但它并不能替代人类的作用和价值。在某些领域，例如哲学、文学、艺术等领域，人工智能永远无法替代人类的创造力和思维能力。我们需要正确认识人工智能的优势和不足，合理应用人工智能技术，才能更好地发挥其作用和价值。
