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截至目前，市面上出现上百款具有代表性的生成式AI工具利用落地。从平常办公到前沿科技、从跨境电商到企业服务、从在线教育到智能工业，AI仿佛可以做任何事情。

而作为生成式AI的首款落地利用ChatGPT更是被捧出天际，但事实上ChatGPT其实不是万能的。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，这个数据集只能延续到 2021 年。这意味着它没法访问该日期以后产生的信息或事件，虽然可以访问大量历史数据信息，但没法访问自训练数据截止日期以来产生确当前事件、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比赛的历史数据。但是对这类事件进行准确的预测是其实不能实现。虽然历史数据可用于训练机器学习模型以辨认模式和相关性，但它照旧没法解释不可预感的事件、环境变化或可能影响结果的新变量。另外，人类会根据许多因素做出决定并改变或干扰ChatGPT的行动，因此很难完全肯定地预测事件的结果。

在体育赛事中，团队动力、伤病乃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，并且没法解释这类事件中触及的所有变量的细微差别而致使的不肯定性结果。

3. 遇事前骑墙

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。党派政治问题多是有争议和分裂的，重要的是要避免宣扬特定的政治议程或观点，需要斟酌许多区别的观点和意见。作为一个人工智能语言模型，不能站在一边或提倡任何特定的立场。

作为一种旨在为具有区别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伏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的回答其实不一定准确。ChatGPT所接受训练的数据和信息可能其实不完全全面或最新，并且其模型没法处理可能存在细微差别或复杂性。另外，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其实不总是产生准确或相关的结果。

语言的解释是复杂的，区别的人可能以区别的方式解释同一句话，并且可能有区别的方法来处理特定的问题或问题。作为AI语言模型，ChatGPT其实不总是完全理解特定查询背后的上下文或意图，并且其回答可能其实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和系统可用的资源。有时，由于技术问题或编程毛病（例如内存分配问题、软件毛病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。另外，ChatGPT可能很难理解用户的意图或查询的上下文，这可能会致使毛病或不完全的响应。

另外，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，则可能致使对某些类型的查询的响应不准确或不完全。如果ChatGPT遇到超越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，它常常会中断。它能够快速响应500⑺00字的发问和回答，但如果你给它一些需要几千字的东西（或你要求几千字），系统要末疏忽要求并返回它想要的东西，要末可能在中途中断响应。

我们需要认识到，人工智能其实不是神话，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欣喜，但它其实不能替换人类的作用和价值。在某些领域，例如哲学、文学、艺术等领域，人工智能永久没法替换人类的创造力和思惟能力。我们需要正确认识人工智能的优势和不足，公道利用人工智能技术，才能更好地发挥其作用和价值。

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