ChatGPT，作为一种AI模型，一直以来就备受关注。但是，在GPT⑶发布以后，人们仿佛对ChatGPT失去了关注。实际上，对GPT⑶的争议和讨论其实也是ChatGPT的问题，但是从人类的角度来看，ChatGPT的表现会不会遭到了瓶颈限制？

第一方面，ChatGPT的发展需要更好的数据支持。将ChatGPT作为一个AI模型来看，数据集实际上是培训ChatGPT的重要基础。基于数据集的预测模型需要大量的数据来提高准确性。z4的ChatGPT模型就是基于Enron邮件数据集的。而GPT⑶处理过的数据量则更大，适用性也更广。这也是为何GPT⑶在任务处理方面表现更出色的缘由之一。相比之下，ChatGPT仿佛更加局限，其数据量的缺少成了制约其表现的一个瓶颈。

第二方面，语言生成领域的研究和探索是不断的。要发扬ChatGPT的潜力，我们需要不断进行研究和探索，以便发现新的技术利用领域。对像Facebook等大型公司来讲，这是一个值得发掘的新市场。虽然ChatGPT的技术利用还不完善，但是随着时间的推移，或许会有愈来愈多的公司和团队加入这一领域，以便满足消费者的日趋增长的需求。

chatgpt一直在转圈儿，但是区别于人类的运行方式，ChatGPT的表现更加依赖于数据和技术。因此，我们其实不能否认ChatGPT的潜力和它所带来的机遇。未来，可能会有更多的技术和数据进入领域，使得AI机器人在平常生活中的利用领域更加广泛。虽然一味地寻求技术的发展其实不一定是好的方向，但是在适当的时间内推动ChatGPT的技术革新，是一定要要做的事情，这也是我们未来不可替换的任务之一。