ChatGPT是一个现代的自然语言处理模型，它可以通过训练集和大型语料库进行学习，并摹拟人类的对话技能，为许多业界的利用带来了很多创新和效力的提升。虽然ChatGPT在技术和利用层面上获得了巨大的成功，但仍有一些负面的方面需要谈及。在本文中，我们约请了ChatGPT专家分享他们对ChatGPT负面的看法和观点。

在对ChatGPT的负面进行讨论之前，我们需要先了解一下甚么是ChatGPT和它的利用。ChatGPT是指基于大范围的口语或写作数据和机器学习技术训练出的自然语言生成模型，它利用了循环神经网络（RNN）的框架，使得机器可以搜集大量的语言数据并为用户生成句子。该技术已广泛利用在聊天机器人、文章生成和智能客服等领域中。ChatGPT强大的自然语言生成技术和高效的训练方式使得它成了市场上非常受欢迎的技术。

但是，虽然ChatGPT在自然语言理解和生成方面获得了很多成绩，但仍有人们对它产生了一些负面的看法和评价。这些负面一般指以下几点：

1.数据偏见

ChatGPT训练的数据集通常是从互联网获得的大范围数据。用于训练的数据存在大量的文本、语言和文化等方面的偏见。这些偏见可能会被ChatGPT模型吸收，然后在生成的文本中反应出来。如果这些偏见没有得到有效的处理和校订，可能会在某些情况下致使不公道、轻视、或具有攻击性的内容出现。所以，ChatGPT的用户需要了解并对它生成的文本进行仔细的审查和过滤。

2.信息来源的不可靠性

像所有的自然语言处理技术一样，ChatGPT也需要从可靠的数据源中获得信息并学习新的语言模式。但是，由于互联网是一个开放的环境，任何人都可以在上面发布各种各样的信息，包括虚假信息、对抗性言论和惡意内容等。如果ChatGPT模型吸收了这样的信息，有可能会在生成的文本中反应出来，从而致使误导和混淆。因此，我们需要注意选择可靠的来源进行模型的训练。

3.与人类沟通的误用

ChatGPT是一个自然语言生成模型，用于与人类进行交互和沟通。但是，与人类进行交互是非常复杂且具有挑战性的。ChatGPT始终没法理解人类情感、价值系统和文化背景等方面的复杂性。因此，有时它的生成内容可能与用户期望的不一致，乃至可能引发矛盾或冲突。因此，在利用ChatGPT做出一些决策之前，我们需要认真斟酌其生成的内容，在与其他信息进行比较、过滤和判断后，再作出决策。

4. 数据量和处理本钱高昂

要对ChatGPT进行高质量的训练，需要收集大量的数据和资源。因此，数据量和处理本钱都是ChatGPT面临的挑战之一。如何管理、保护和优化庞大的数据集是一个复杂的问题，它需要大量的时间和人力本钱，这也是一些小型企业和创业公司可能会遇到的困难。

虽然ChatGPT存在上面的一些负面的地方，但作为一个前沿、高效的自然语言处理模型，其在各行业中的利用前景或者非常广阔，需要不断的技术创新和优化才能使其更加贴近用户需求和提高服务水平。同时，除ChatGPT本身，我们也需要重视引导社会周边的各种人工智能利用，增进良性的交换和合作，减缓人工智能可能带来的社会矛盾和问题，为ChatGPT等各种智能利用的发展增加正面的气力。