不知道你是否和我一样，在第一次使用ChatGPT输入Prompt，并得到答复的那一刻，都会忍不住地赞叹一句：握草。
但随着时间慢慢拉长，体验不断深入，想法也会慢慢改变……
主题图 by Midjourney。Prompt：The moment of disappointment with ChatGPT. --ar 16:9
前些日子在读一本名为《戒糖》的书，想借助ChatGPT帮助，收集一些相关信息，以便扩展阅读。结果，娄子了。
我问：你知道《戒糖》这本书吗？
ChatGPT自信答道：是的，我知道《戒糖》这本书。它是由李光斗博士撰写的一本关于如何戒掉糖分的书籍。……
错了，这本书的作者并不是李光斗。但此时我只以为，是有两本同名的书被搞混了，于是补充道：我说的是《戒糖：改变一生的科学饮食法》。
ChatGPT诚恳道歉，并继续答道：……是由徐瑞琳和谢佳撰写的一本健康饮食类图书。
又错了：也不对，是中信出版集团出版的。
双错了：啊啊啊啊，作者是罗晓。
终于，ChatGPT通过组织、复述我提供的信息，给出了正确的信息。于是继续：你能提供一些相关信息吗？
叒错了：出版时间、页数、定价……全部与实际不符。
ChatGPT似乎也开始对我不断指出它的错误感到不耐烦，反复辩解道：我已经检查了我的信息源；再次检查了我的信息源……
无奈放大招，直接指定图书的唯一编码ISDB：9787521714463。以机器逻辑提问AI，这回总不至于搞错了吧？
然并卵，叕错了……此情此景，怎么形容呢，大概像极了：
根据ChatGPT官方介绍：
虽然OpenAI官方给出了3个局限性说明：
May occasionally generate incorrect information
May occasionally produce harmful instructions or biased content
Limited knowledge of world and events after 2021
但是显然，人们对于ChatGPT的吐槽，远远不仅于此：
缺乏常识。 虽然 ChatGPT 可以生成类似人类的响应并可以访问大量信息，但它不具备人类水平的常识——而且该模型也缺乏我们拥有的背景知识。这意味着 ChatGPT 有时可能会对某些问题或情况提供无意义或不准确的回答。
理解上下文的局限性。 ChatGPT很难理解上下文，尤其是讽刺和幽默。虽然 ChatGPT 精通语言处理，但它可能很难掌握人类交流的细微差别。例如，如果用户在他们的消息中使用讽刺或幽默，ChatGPT 可能无法理解预期的含义，而是提供不适当或不相关的响应。
生成长篇结构化内容时遇到问题。 目前，ChatGPT 在生成长篇结构化内容时遇到了一些麻烦。虽然该模型能够创建连贯且语法正确的句子，但它可能难以生成遵循特定结构、格式或叙述的冗长内容。因此，ChatGPT 目前最适合生成较短的内容，如摘要、要点或简短解释。
可能有偏见的回答。 ChatGPT 是在大量文本数据上进行训练的，这些数据可能包含偏见或偏见。这意味着人工智能有时可能会产生无意中偏见或歧视性的回应。
有限的知识。尽管 ChatGPT 可以访问大量信息，但它无法访问人类拥有的所有知识。它可能无法回答有关非常具体或利基主题的问题，并且可能不知道某些领域的最新发展或变化。
准确性问题或语法问题。 ChatGPT 目前对错别字、语法错误和拼写错误的敏感性有限。该模型还可能产生技术上正确的响应，但在上下文或相关性方面可能并不完全准确。在处理复杂或专业信息时，这种限制尤其具有挑战性，其中准确性和精度至关重要。您应该始终采取措施来验证 ChatGPT 生成的信息。
……
当各行各业都在探索AIGC应用，迫不及待地追求降本增效的同时，我们不得不抱持着审慎的态度，至少目前看来，仅正确性一点，就无法达到技术文档交付的质量要求。我们能做的，只是不断探索ChatGPT的能力边界，使其在特定场景，以及，可靠的内容工程管理保障下，尽可能充分地发挥效用。但归根结底，工具还只是工具，没有必要神话。
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