GPT无所不能？4个认知误区需要知道

GPT从上市至今，发展的每一步都吸引着各界的关注，热度不减。全行业都看到了GPT的价值所在，但真正让GPT投入到工作中的时候，又出现了各种声音，比如文章质量不达标、方案太老套、内容有错等等。有这样的反差，是因为我们一开始对GPT的期望太高，太理想化，今天小编就来给大家解读一下GPT的4个认知误区。

误区一：GPT非常专业，可以完成高难度的工作。事实上它是一个语言预测模型，只可以续写

相对于市面上现有的一些人工智能产品，GPT的出现让大众对于AI的认知提升了一个层次。如其他人工智能产品只能完成特定的指令任务，比如“定闹钟”、“打开某个软件”、等等，没有理解能力，会经常出现一种现象：“没有理解您说的是什么，请换个说法试一试”。

大家使用GPT后，感受却不同，它能够精准的理解我们输入的指令，对于任务的完成度高，逻辑能力强。但这不代表任务的完成质量也一样高。

如图，向人工智能极客智言发出指令：请写一首经历过绝望又重见光明的歌

从它给的答案可以看出，GPT可以理解意思，首先它知道一首歌有前奏、主歌、副歌、导歌、间奏、尾奏等这些结构，也能将绝望到光明的这种经历写出来。但是，它创作出来的这首歌质量被不被专业人士认可，能不能传唱就得另说了。

误区二：GPT的知识非常丰富且正确，但其实模型中只有“参数”，输出的也可能是错误答案

很多人都会认为GPT有很大的知识储备，其实GPT是一个模型，模型中只有参数，它不会存储“知识”。GPT作为语言预测模型，出答案的过程是一个预测的过程，并不是查询知识的过程。

如下图提问：请讲一下红楼梦中关于黛玉葬花的故事

可以看出，GPT知道红楼梦，对人物也有一些理解，但是对于故事内容说的却不准确。通常情况下，GPT对于日常知识输出的还是很正确的，但一些小众的知识就会出现错误。

误区三：GPT 是自动学习，一直在进步。事实上，它是“人工”

GPT是一个语言模型，拥有的只是“参数”和模型，并不会主动学习接受“知识”，它有多智能，就说明有多“人工”。

我们使用的过程也并不是训练GPT的过程，而是在使用已经存在的数据参数。对于没有被“人工”参与的数据参数，GPT是给不出答案的。

如向极客智言提出的问题对比：请调出2023年上半年餐饮行业的相关数据和请调出2021年餐饮行业的相关数据

可见，GPT对于最新以及实时的一些数据是没办法做出的回答的。

误区四：GPT是工作中的工具，而不是工作的员工

当GPT的功能越来越多时，很多工作都开始“依赖”GPT，让它去做一些工作。但其实，GPT就像我们使用的电脑，它只是辅助我们工作的工具，可以让我们的工作效率更高，但并不能代替掉员工，做所有的工作。

GPT输出给我们的是原料，最终的成品还是需要使用者去加工，而且它给的都是泛泛的一些答案，而我们的工作只是360行中的一个，是不是适用，还要看我们自己如何适用。

以上就是小编整理的关于使用GPT过程中容易陷入的几个误区，希望可以帮助大家更好地使用GPT产品。