ChatGPT是一款自然语言处理（NLP）模型，由OpenAI发起开发，它是一种生成式对话模型，可以模仿人类对话的方式与用户进行交互。它能够回答用户的问题、提供建议、乃至制定计划。ChatGPT的技术基础是迁移学习，即从一个任务学习到的知识能够迁移到另外一个任务上。因此，ChatGPT具有很强的通用性与适应性。

但是，ChatGPT并不是完善无缺的，虽然它愈来愈成熟和普及，但在实际利用中依然存在一些问题。

第一个问题是对话表示的不足。由于ChatGPT是基于大范围数据集进行训练的，因此对单个用户的信息，ChatGPT可能没法充分理解其背景和上下文。这可能致使ChatGPT偏离用户的实际需求，影响对话质量。

第二个问题是“话题涟漪”。当用户提出一个话题时，ChatGPT常常会关联到相关的话题，致使对话内容跑题。虽然这可能会带来一些有趣的内容，但它也会使得对话本身缺少联贯性。

第三个问题是模型的预测不准确。这个问题其实不局限于ChatGPT，但是这个模型的误差可能会被夸大，由于它主要用于与人类进行对话。如果ChatGPT的预测出现偏差，则可能会致使一系列机器输出的毛病、误导或对话失败，影响用户体验。

第四个问题是其模型的计算复杂度较高。由于ChatGPT模型具有非常强的建模能力，为了使其具有更好的效果，需要使用较大的计算资源来进行训练。而这对某些组织和个人来讲多是本钱太高的。

综上所述，虽然ChatGPT是一款出色的NLP模型，并且在许多方面都得到了用户的赞誉，但是它在实际利用中依然存在一些问题需要解决。对ChatGPT的未来，我们可以预感的是，随着更多的利用场景和需求的出现，ChatGPT将不断改进和完善自己，继续推动人工智能和自然语言处理领域的发展。