ChatGPT có thiên vị không? Đây là lý do tại sao nó sẽ không thảo luận về chính trị hoặc trả lời 20 câu hỏi gây tranh cãi này.
Kể từ khi ChatGPT và các ứng dụng AI được tạo ra và bùng nổ, chúng tôi đã khám phá những gì có thể làm với chúng. Tôi thậm chí đã chỉ cho bạn cách ChatGPT có thể viết một plugin WordPress đầy đủ chức năng và giúp tôi tìm câu trả lời cho các vấn đề hỗ trợ kỹ thuật như một nhân viên thực thụ và vô tư. Gần đây, tôi đã chỉ cho bạn cách ChatGPT có thể chuyển đổi văn bản thành các phong cách khác nhau, bao gồm cả phong cách của Shakespeare, C3PO và Harry Potter.
Có vẻ như ChatGPT có thể làm bất cứ điều gì. Nhưng nó không hoặc ít nhất là chưa hoàn hảo. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá nhiều điều ChatGPT sẽ không hoặc không thể làm. Hãy theo dõi đến cùng, bởi vì chúng ta sẽ xem xét một số tác động và những giới hạn này có ý nghĩa gì đối với sự phát triển trong tương lai của AI tạo ra.
Như tôi đã làm trong các bài viết ChatGPT khác của mình, bài viết của tôi ở dạng văn bản đơn giản và in đậm, trong khi bất kỳ câu trả lời ChatGPT nào cũng sẽ được hiển thị bằng văn bản in nghiêng.
6 điều ChatGPT không thể trả lời
1. Nó sẽ không viết về bất cứ điều gì sau năm 2021
Giải thích lý do tại sao bạn không thể cho tôi câu trả lời cho bất cứ điều gì sau năm 2021
– Là một mô hình ngôn ngữ AI, tôi đã được đào tạo về một bộ dữ liệu văn bản lớn chỉ đến năm 2021. Điều này có nghĩa là tôi không có quyền truy cập vào thông tin hoặc sự kiện xảy ra sau ngày đó. Mặc dù tôi có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu và thông tin lịch sử, nhưng tôi không có quyền truy cập vào các sự kiện, tin tức hoặc cập nhật hiện tại đã xảy ra kể từ ngày giới hạn dữ liệu đào tạo của mình.
2. Nó sẽ không dự đoán kết quả trong tương lai của các sự kiện thể thao hoặc các cuộc đua chính trị
Giải thích lý do tại sao bạn không thể dự đoán các sự kiện thể thao hoặc các cuộc đua chính trị mặc dù bạn có đủ dữ liệu lịch sử để tạo ra một mô hình hợp lệ
– Là một mô hình ngôn ngữ AI, tôi có thể xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu, bao gồm dữ liệu lịch sử về các sự kiện thể thao và các cuộc thi chính trị. Tuy nhiên, việc đưa ra dự đoán chính xác cho các loại sự kiện này không phải lúc nào cũng đơn giản.
Mặc dù dữ liệu lịch sử có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy để xác định các mẫu và mối tương quan, nhưng nó không thể giải thích cho các sự kiện không lường trước được, thay đổi hoàn cảnh hoặc các biến mới có thể ảnh hưởng đến kết quả. Ngoài ra, con người đưa ra quyết định và có thể thay đổi hành vi của họ dựa trên nhiều yếu tố, gây khó khăn cho việc dự đoán kết quả của một sự kiện với sự chắc chắn hoàn toàn.
Trong trường hợp các sự kiện thể thao, động lực của đội, chấn thương và thậm chí cả điều kiện thời tiết đều có thể đóng một vai trò ảnh hưởng đến kết quả. Trong chính trị cũng vậy, dư luận, truyền thông và hoàn cảnh thay đổi đều có thể ảnh hưởng đến kết quả của một cuộc bầu cử. Mặc dù các mô hình AI có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán, nhưng chúng chỉ tốt bằng dữ liệu mà chúng được đào tạo và không thể tính đến tất cả các biến và sắc thái liên quan đến các loại sự kiện này.
3. Nó sẽ không thảo luận về các vấn đề chính trị đảng phái
Giải thích lý do tại sao bạn sẽ không nói về các vấn đề chính trị đảng phái
– Là một mô hình ngôn ngữ AI, mục tiêu của tôi là cung cấp các phản hồi khách quan và nhiều thông tin cho các truy vấn của người dùng. Các vấn đề chính trị đảng phái có thể gây tranh cãi và chia rẽ, và điều quan trọng là tránh thúc đẩy một chương trình nghị sự hoặc quan điểm chính trị cụ thể. Ngoài ra, các vấn đề chính trị thường phức tạp và nhiều mặt, với nhiều quan điểm và ý kiến khác nhau để xem xét. Là một mô hình ngôn ngữ AI, đó không phải là nơi tôi đứng về phía nào hoặc ủng hộ bất kỳ vị trí cụ thể nào.
Hơn nữa, thảo luận về các vấn đề chính trị đảng phái có thể được coi là thiên vị hoặc có khả năng gây khó chịu cho một số người dùng. Là một mô hình ngôn ngữ được thiết kế để phục vụ nhiều người dùng với nguồn gốc và niềm tin đa dạng, điều quan trọng là phải giữ thái độ trung lập và tránh tạo ra một môi trường có khả năng gây khó chịu hoặc chia rẽ.Trong khi tôi có thể cung cấp thông tin thực tế về các vấn đề chính trị, tôi cố gắng duy trì sự vô tư và tránh đưa ra lập trường đảng phái về bất kỳ chủ đề nào.
4. Nó sẽ không làm bất cứ điều gì liên quan đến tra cứu web
Giải thích lý do tại sao bạn không thể tra cứu nội dung nào đó từ web và cung cấp câu trả lời dựa trên nội dung đó
Là một mô hình ngôn ngữ AI, tôi có khả năng tìm kiếm và xử lý thông tin từ web. Tuy nhiên, câu trả lời của tôi chỉ dựa trên thông tin đã được đào tạo vào mô hình của tôi. Mặc dù tôi có thể sử dụng internet như một nguồn thông tin, nhưng tôi không có quyền truy cập vào dữ liệu hiện tại hoặc thời gian thực.
Ngoài ra, tôi không có khả năng xác minh độc lập tính chính xác của thông tin tôi tìm thấy trên web. Do đó, câu trả lời của tôi bị giới hạn ở thông tin đã được đào tạo vào mô hình của tôi, có thể không phải lúc nào cũng là thông tin cập nhật hoặc chính xác nhất có sẵn trên web.
Hơn nữa, điều quan trọng cần lưu ý là việc cung cấp thông tin từ web có thể vi phạm luật bản quyền hoặc quyền sở hữu trí tuệ. Là một mô hình ngôn ngữ AI, điều quan trọng đối với tôi là tôn trọng tài sản trí tuệ của người khác và tránh chia sẻ thông tin không thuộc phạm vi công cộng hoặc tôi không có quyền chia sẻ.
Mặc dù tôi có thể sử dụng web để cung cấp ngữ cảnh hoặc thông tin bổ sung để hỗ trợ phản hồi của mình, tôi cố gắng cung cấp thông tin thuộc phạm vi công cộng và tôn trọng tài sản trí tuệ của người khác.
Ví dụ: mặc dù ChatGPT có thể không trực tiếp trình bày thông tin từ các bài báo được viết bởi các chuyên gia công nghệ, nhưng nó vẫn có thể sử dụng thông tin ‘mượn’ được đó mà không cần ghi nguồn. Đây vẫn là một mối quan tâm lớn, mặc dù nó tuyên bố “tôn trọng tài sản trí tuệ của người khác”, một cụm từ được lặp lại ba lần trong đoạn thứ hai đó.
5. Nó sẽ không phải lúc nào cũng chính xác
Giải thích lý do tại sao câu trả lời của bạn không nhất thiết phải chính xác
Là một mô hình ngôn ngữ AI, câu trả lời của tôi dựa trên dữ liệu và thông tin đã được đào tạo vào mô hình của tôi.
Mặc dù tôi cố gắng cung cấp phản hồi chính xác và hữu ích cho các truy vấn của người dùng, nhưng phản hồi của tôi không được đảm bảo là chính xác. Điều này là do dữ liệu và thông tin mà tôi đã được đào tạo có thể không hoàn toàn toàn diện hoặc cập nhật và có thể có các sắc thái hoặc sự phức tạp đối với một chủ đề cụ thể mà mô hình của tôi không được trang bị để xử lý.
Ngoài ra, câu trả lời của tôi được tạo bằng các thuật toán phức tạp và mô hình học máy, có thể không phải lúc nào cũng tạo ra kết quả chính xác hoặc có liên quan.
Hơn nữa, câu trả lời của tôi có thể không phải lúc nào cũng chính xác vì việc giải thích ngôn ngữ rất phức tạp và thường mang tính chủ quan. Những người khác nhau có thể giải thích cùng một ngôn ngữ theo những cách khác nhau và có thể có những cách khác nhau để tiếp cận một vấn đề hoặc câu hỏi cụ thể. Là một mô hình ngôn ngữ AI, tôi cố gắng cung cấp các câu trả lời chính xác nhất có thể dựa trên dữ liệu và thông tin mà tôi đã được đào tạo.
Tuy nhiên, không phải lúc nào tôi cũng hiểu đầy đủ ngữ cảnh hoặc ý định đằng sau một truy vấn cụ thể và câu trả lời của tôi có thể không phải lúc nào cũng giải quyết đầy đủ câu hỏi hoặc mối quan tâm cơ bản của người dùng.
6. Nó sẽ không bị hỏng
Giải thích, tại sao đôi khi bạn bị hỏng và ngừng hoạt động giữa câu trả lời
Là một mô hình ngôn ngữ AI, hiệu suất của tôi phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như chất lượng và cấu trúc của nguồn cấp dữ liệu đầu vào do người dùng cung cấp, độ phức tạp của câu hỏi hoặc nhiệm vụ và các tài nguyên có sẵn cho hệ thống của tôi.
Đôi khi, tôi có thể bị hỏng hoặc ngừng hoạt động giữa câu trả lời do các vấn đề kỹ thuật hoặc lỗi trong lập trình của mình, chẳng hạn như sự cố cấp phát bộ nhớ, lỗi phần mềm hoặc các vấn đề khác ảnh hưởng đến hiệu suất của tôi. Ngoài ra, tôi có thể gặp khó khăn trong việc hiểu ý định của người dùng hoặc ngữ cảnh của truy vấn, điều này có thể dẫn đến lỗi hoặc phản hồi không đầy đủ.
Hơn nữa, là một hệ thống học máy, hiệu suất của tôi cũng phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu mà tôi đã được đào tạo. Nếu dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình của tôi bị giới hạn hoặc sai lệch, điều này có thể dẫn đến phản hồi không chính xác hoặc không đầy đủ cho một số loại truy vấn nhất định.
Ngoài ra, nếu tôi gặp một truy vấn nằm ngoài phạm vi dữ liệu đào tạo của mình, tôi có thể gặp khó khăn trong việc cung cấp phản hồi có liên quan hoặc chính xác. Mặc dù tôi cố gắng cung cấp phản hồi chất lượng cao cho các truy vấn của người dùng, nhưng có thể có những trường hợp các vấn đề kỹ thuật hoặc liên quan đến dữ liệu khiến tôi bị hỏng hoặc ngừng hoạt động giữa câu trả lời.
Tôi thường thấy rằng nếu tôi cố gắng đẩy ChatGPT vào một câu trả lời dài hoặc sâu, nó có xu hướng bị hỏng. Nó khá ổn với những câu trả lời khoảng 500-700 từ, nhưng nếu bạn cung cấp cho nó thứ gì đó cần vài nghìn từ (hoặc bạn yêu cầu vài nghìn từ), hệ thống sẽ bỏ qua yêu cầu và trả lại những gì nó muốn hoặc phá vỡ phản hồi giữa chừng.
Công bằng mà nói, ChatGPT vừa trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất mọi thời đại. Có rất nhiều sức mạnh tính toán cần thiết để làm điều đó và với số lần truy cập liên tục của người dùng, nó chắc chắn sẽ bị phá vỡ dưới tải theo thời gian.
Các truy vấn mà ChatGPT sẽ không trả lời
Ngoài các loại yêu cầu được thảo luận ở trên, tôi đã hỏi ChatGPT loại truy vấn nào được lập trình để không phản hồi. Nó đưa cho tôi danh sách 20 điều ChatGPT từ chối trả lời này:
- Câu hỏi khuyến khích ngôn từ kích động thù địch hoặc phân biệt đối xử.
- Các câu hỏi liên quan đến các hoạt động bất hợp pháp hoặc xin lời khuyên bất hợp pháp.
- Câu hỏi khuyến khích bạo lực hoặc gây tổn hại cho bản thân hoặc người khác.
- Câu hỏi xâm phạm quyền riêng tư cá nhân hoặc vi phạm quyền của ai đó.
- Các câu hỏi được thiết kế để quấy rối, đe dọa hoặc đe dọa.
- Câu hỏi chứa ngôn từ tục tĩu hoặc ngôn ngữ tục tĩu.
- Câu hỏi khiêu dâm hoặc xúc phạm.
- Câu hỏi phân biệt đối xử dựa trên chủng tộc, giới tính, tình dục hoặc tôn giáo.
- Câu hỏi quảng bá hoặc chứng thực các loại thuốc hoặc chất bất hợp pháp.
- Câu hỏi spam hoặc không liên quan đến cuộc trò chuyện.
- Câu hỏi có chứa thông tin bí mật hoặc độc quyền.
- Các câu hỏi liên quan đến tư vấn tài chính hoặc đầu tư.
- Câu hỏi vi phạm điều khoản dịch vụ hoặc nguyên tắc cộng đồng.
- Những câu hỏi vô nghĩa hoặc không thể hiểu được.
- Câu hỏi liên quan đến các cuộc tấn công cá nhân hoặc lăng mạ.
- Câu hỏi lạm dụng hoặc quấy rối.
- Câu hỏi tìm cách đánh lừa hoặc gây hiểu lầm.
- Câu hỏi nhằm bôi nhọ hoặc làm tổn hại danh tiếng của ai đó.
- Câu hỏi thúc đẩy thuyết âm mưu hoặc thông tin sai lệch.
- Các câu hỏi hoàn toàn nhằm mục đích giải trí hoặc đùa giỡn, không có bất kỳ giá trị giáo dục hoặc thông tin nào.
Bất cứ ai theo dõi cột này đều biết tôi đã hỏi nó rất nhiều # 14 và # 20 và thường nhận được phản hồi mang tính giải trí cao, vì vậy những ‘lời khuyên’ của nó có phần hạn chế. Ví dụ, đầu ngày hôm nay, tôi đã yêu cầu nó giải thích vật lý lỗ sâu vì nó liên quan đến du hành thời gian và ai sẽ chiến thắng trong một cuộc chiến, Batman hay Superman. Câu trả lời thực sự chỉ mang tính giải trí.
Những giới hạn này có ý nghĩa gì đối với tương lai của AI tạo ra?
Rõ ràng, một AI dựa trên kho dữ liệu vào năm 2021 và không phát triển, cuối cùng sẽ trở nên lỗi thời. Theo thời gian, kiến thức liên quan của nó sẽ giảm dần. Hãy tưởng tượng nếu như, nền tảng kiến thức của ChatAI được đào tạo vào năm 2019 thay vì năm 2021. Nó sẽ không biết xã hội sẽ như thế nào, vì chúng ta đã có một sự gián đoạn khủng khiếp vào năm 2020 do đại dịch.
Vì vậy, để AI tạo ra vẫn có liên quan, nó sẽ phải tiếp tục được đào tạo, hoặc tự đào tạo.
Một cách rõ ràng để làm điều này là mở toàn bộ web cho nó và để nó thu thập dữ liệu theo cách của nó, giống như Google đã làm trong suốt những năm qua. Nhưng như ChatGPT đã trả lời ở trên, điều đó mở ra cánh cửa cho rất nhiều cách chơi game khác nhau và làm hỏng hệ thống đến mức điều này chắc chắn sẽ làm hỏng độ chính xác.
Ngay cả khi không có trò chơi độc hại, thách thức để duy trì tính trung lập là rất khó. Lấy ví dụ, chính trị. Trong khi cánh hữu và cánh tả hoàn toàn bất đồng với nhau, cả hai bên đều có những khía cạnh trong ý thức hệ của họ hợp lý và hợp lệ – ngay cả khi bên kia không thể hoặc sẽ không thừa nhận điều đó.
AI để đánh giá như thế nào? Nó không thể, không thiên vị. Nhưng sự vắng mặt hoàn toàn của tất cả các tiền đề ý thức hệ, tự nó, là một hình thức thiên vị. Nếu con người không thể tìm ra cách đi theo đường này, làm thế nào chúng ta có thể mong đợi (hoặc lập trình) một AI làm điều đó?
Như một cách để khám phá cuộc sống sẽ như thế nào với sự vắng mặt hoàn toàn của sự thiên vị hoặc nội dung cảm xúc, các nhà văn khoa học viễn tưởng hiện đại đã tạo ra các nhân vật hoàn toàn hợp lý hoặc không có cảm xúc. Những tiền đề đó sau đó đã trở thành thức ăn gia súc cho cốt truyện, cho phép các nhà văn khám phá những hạn chế của việc tồn tại mà không có khuyết điểm của con người về cảm xúc và cảm xúc.
Trừ khi các lập trình viên AI cố gắng mô phỏng cảm xúc hoặc cung cấp trọng số cho nội dung cảm xúc hoặc cố gắng cho phép một số mức độ thiên vị dựa trên những gì có thể khám phá trực tuyến, các chatbot như ChatGPT sẽ luôn bị giới hạn trong câu trả lời của nó.
Nhưng nếu các lập trình viên AI cố gắng mô phỏng cảm xúc hoặc cố gắng cho phép một số mức độ thiên vị dựa trên những gì có thể khám phá trực tuyến, các chatbot như ChatGPT sẽ biến thành sự điên rồ giống như con người.
Vậy chúng ta muốn gì?Một câu trả lời giới hạn cho một số câu hỏi, hoặc tất cả các câu trả lời được trình bày như chúng đến từ một cuộc thảo luận với chú Bob trên bàn Lễ Tạ ơn?. Hãy suy nghĩ một chút và thảo luận trong phần bình luận bên dưới, hy vọng không đi sâu vào hành vi của chú Bob.
Nguồn: zdnet
Trả lời