现今人工智能技术正以惊人的速度迅猛发展，其触及的各种研究领域也在广泛拓展。其中，自然语言处理（NLP）就是最具代表性的领域之一。在NLP领域中，语言生成模型ChatGpt被广泛利用于文本自动生成、智能客服等方面。ChatGpt可以根据输入文本生成联贯的文本回答，解决了许多人类困惑的问题。但是，ChatGpt作为语音生成模型，也有其缺点，那就是缺少人类的思惟能力。本文将深入探讨 ChatGpt 的缺点及其应对措施。

ChatGpt是一种基于神经网络模型的NLP技术，其通过训练模型，从海量的语料库中学习语言规律，并自动推断出适合的语言表达方式。但是，虽然人类的思惟和语言表达具有高度的灵活性，但是ChatGpt由于受限于其所学习的语料和训练进程，对人类复杂的思惟流程、情感变化和社交语境较难进行恰当回答。

例如，在对话交换中，人类之间交换具有情感、响应及重视沟通的细节。但是对ChatGpt，它缺少人类的情绪辨认、身体语言分析等能力，常常不能掌控区别语境下的言语，并和不能处理与情境相关的辞汇和表达方式，使得模型生成的文本会显得拘束、机械，与人类的自然表达方式有别。

除此以外，ChatGpt还面临着其他的问题。例如，在处理语意消歧( disambiguation)（即语句中存在多条信息时，能否正确解读）等方面表现不佳。对长文本生成、人机协作、多领域转换等方面亦面临较大挑战。

作为一种生成类模型，为了优化ChatGpt性能，下降其缺点，需采取多种有效措施。增大语料库数据量，改良文本内容的广泛性、丰富性和多样性。 在聊天机器人与人类的对话进程中，加入意图辨认（intent identification）、命名实体辨认（Named Entity Recognition）等模型，以最大限度地显现每个对话语境中的细节与差异性。结合其他先进的NLP技术，如机器翻译、知识图谱等，将生成模型与其它技术手段结合使用，增进多域、多领域信息的转换与提取。

虽然ChatGpt在智能对话、文本自动生成等方面表现出色，但是其缺少人类思惟能力，只能对有限而明确的问题作出回应。随着技术的发展，怎么提升其生成文本的自然度、真实性和人机交互的易用性是未来NLP研究的重点。只有从技术与利用两个方面不断迭代和改进，才能让ChatGpt在NLP领域实现新的突破，从而具有更全面、更优越的人工智能能力。