ChatGPT, mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi OpenAI, đã thu hút thế giới với khả năng tạo ra văn bản chất lượng giống con người, tham gia vào các cuộc trò chuyện, và thực hiện nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Từ việc viết thơ đến tóm tắt các tài liệu phức tạp, ChatGPT dường như sở hữu tiềm năng gần như không giới hạn. Tuy nhiên, dưới bề mặt của những khả năng ấn tượng đó là một số giới hạn mà người dùng nên biết. Hiểu những giới hạn này là rất quan trọng để sử dụng ChatGPT một cách hiệu quả và tránh những cạm bẫy tiềm tàng. Do đó, thật quan trọng để khám phá các giới hạn khác nhau của ChatGPT nhằm có cái nhìn rõ hơn về những gì công cụ AI có thể làm và những gì nó còn thiếu. Bằng cách biết rõ các giới hạn này, việc sử dụng ChatGPT sẽ trở nên hiệu quả và chính xác hơn.
Anakin AI
Một trong những giới hạn nổi bật nhất của ChatGPT là giới hạn token. Token là các đơn vị cơ bản của văn bản mà mô hình xử lý, thường đại diện cho các từ hoặc phần của các từ. ChatGPT, giống như nhiều mô hình ngôn ngữ lớn khác, có một giới hạn token tối đa cho cả đầu vào và đầu ra đã tạo ra. Mặc dù giới hạn token chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào phiên bản cụ thể của ChatGPT, nhưng nó thường xung quanh một vài nghìn token. Điều này có nghĩa là mô hình chỉ có thể xử lý và tạo văn bản hiệu quả trong một độ dài nhất định. Khi đầu vào hoặc đầu ra vượt quá giới hạn này, mô hình có thể cắt ngắn văn bản hoặc tạo ra các phản hồi không đầy đủ hoặc không nhất quán. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu ChatGPT tóm tắt một cuốn sách rất dài, nó có thể chỉ có thể tóm tắt một phần của cuốn sách đó do giới hạn token. Tương tự, nếu bạn cố gắng viết một câu chuyện rất dài bằng ChatGPT, nó có thể dừng lại đột ngột trước khi đến được kết luận. Do đó, hãy cân nhắc yêu cầu và đầu vào của bạn để đảm bảo rằng nó sẽ nằm trong giới hạn token, điều này sẽ đảm bảo rằng ChatGPT sẽ tạo ra các kết quả toàn diện và thông tin hơn.
Giới hạn độ dài này có thể gây khó khăn cho những nhiệm vụ yêu cầu tạo ra hoặc xử lý nội dung dài, như viết tiểu thuyết, tài liệu kỹ thuật, hoặc báo cáo nghiên cứu sâu. Mặc dù có thể làm việc quanh giới hạn này bằng cách chia nhỏ nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn và xử lý chúng một cách riêng biệt, nhưng điều này có thể là một quá trình rườm rà và tốn thời gian. Hơn nữa, có thể rất khó để duy trì sự nhất quán và liên kết giữa các phần khác nhau, vì mô hình có thể không có đủ ngữ cảnh để hiểu cấu trúc tổng thể và dòng chảy của tài liệu. Ví dụ, cố gắng tạo ra một bài nghiên cứu dài với các yêu cầu khác nhau sẽ có khả năng gây ra sự không nhất quán về phong cách, chủ đề và dòng chảy khi mỗi yêu cầu tập trung vào một phần nhỏ của dự án tổng thể. Mặc dù giới hạn này không quan trọng đối với các đoạn nội dung ngắn hơn như email, bài đăng trên mạng xã hội hoặc các trang blog nhỏ hơn, nhưng nó có thể là một hạn chế lớn trong việc sản xuất các tài liệu lớn hơn như một bài nghiên cứu.
Giới hạn khác của ChatGPT là ngày cắt đứt kiến thức của nó. Mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ về văn bản và mã, nhưng tập dữ liệu này không được cập nhật liên tục. Do đó, kiến thức của ChatGPT về thế giới là giới hạn trong thông tin có sẵn đến một thời điểm nhất định. Điều này có nghĩa là nó có thể không biết về các sự kiện gần đây, các phát hiện mới, hoặc các xu hướng mới nổi. Ví dụ, nếu bạn hỏi ChatGPT về những phát triển mới nhất trong trí tuệ nhân tạo, nó có thể không có thông tin về các sự kiện xảy ra sau lần cập nhật đào tạo cuối cùng của nó. Điều này có thể là một hạn chế lớn cho những nhiệm vụ yêu cầu thông tin cập nhật, như báo cáo tin tức, phân tích thị trường, hoặc nghiên cứu khoa học. Do đó, cần xem xét kiến thức của người dùng và bổ sung cho những thiếu sót của mô hình.
Để giảm thiểu hạn chế này, điều quan trọng là phải kiểm tra lại thông tin được cung cấp bởi ChatGPT, đặc biệt khi xử lý các chủ đề nhạy cảm về thời gian hoặc đang phát triển nhanh. Tham khảo các nguồn đáng tin cậy như bài báo, tạp chí học thuật, và báo cáo ngành để xác nhận độ chính xác và tính cập nhật của thông tin. Mặc dù ChatGPT có thể là một công cụ giá trị để tạo ra ý tưởng, soạn thảo nội dung, và tóm tắt thông tin, nhưng nó không nên được dựa vào như một nguồn duy nhất của sự thật. Thay vào đó, nó nên được sử dụng kết hợp với các nguồn thông tin khác để đảm bảo rằng đầu ra là chính xác và cập nhật. Ví dụ, nếu bạn đang hoàn thành nghiên cứu sử dụng đầu ra của ChatGPT, việc tìm kiếm nghiên cứu học thuật hoặc các bài viết liên quan để xác nhận đầu ra của mô hình là rất quan trọng. Nếu thiếu bước quan trọng này, nghiên cứu có thể được xây dựng dựa trên thông tin cũ kỹ hoặc không chính xác.
Dữ liệu đào tạo của ChatGPT phản ánh những thiên kiến và định kiến tồn tại trong thế giới thực. Do đó, mô hình đôi khi có thể tạo ra nội dung thiên kiến hoặc phân biệt đối xử, đặc biệt khi đối mặt với các chủ đề nhạy cảm như chủng tộc, giới tính, tôn giáo hoặc chính trị. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu ChatGPT tạo ra những câu chuyện về các nhóm dân tộc khác nhau, nó có thể vô tình duy trì những định kiến hoặc tổng quát có hại. Hoặc, khi được đặt câu hỏi về các sự kiện lịch sử, nó có thể tạo ra nội dung thiên kiến và không chính xác tùy thuộc vào quan điểm đã được trình bày quá mức trong tập dữ liệu đào tạo. Điều này là điều bình thường vì mô hình được đào tạo để phản ánh ngôn ngữ mà nó đã được sử dụng trong các tập dữ liệu.
Điều quan trọng là phải nhận thức được những thiên kiến tiềm ẩn này và đánh giá nghiêm túc đầu ra do ChatGPT tạo ra. Mô hình không nên được sử dụng để thúc đẩy sự thiên kiến, phân biệt đối xử, hoặc phát ngôn căm thù. Thay vào đó, nó nên được sử dụng một cách có trách nhiệm và đạo đức, với sự xem xét cẩn thận về các hậu quả tiềm tàng của đầu ra của nó. OpenAI đã thực hiện một số biện pháp bảo vệ để ngăn ngừa mô hình tạo ra nội dung có hại, nhưng những biện pháp bảo vệ này không có gì là tuyệt đối. Cuối cùng, trách nhiệm thuộc về người dùng để đảm bảo rằng đầu ra là công bằng, chính xác, và tôn trọng. Do đó, người sử dụng công cụ AI cần đóng vai trò là người điều phối và bộ lọc, và xác minh rằng nội dung được tạo ra không đi ngược lại với việc sử dụng công cụ một cách có trách nhiệm và đạo đức.
ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ, không phải là một thực thể có tri giác. Nó thiếu trải nghiệm thực tế và lý luận thông thường. Trong khi nó có thể tạo ra văn bản nghe giống như con người, nhưng thực tế nó không hiểu được ý nghĩa của các từ mà nó sử dụng. Nó phụ thuộc vào các mẫu và mối liên hệ đã học từ dữ liệu đào tạo để tạo ra các phản hồi. Điều này có thể dẫn đến những tình huống mà mô hình tạo ra đầu ra vô lý hoặc không logic, đặc biệt khi giải quyết các tình huống phức tạp hoặc mơ hồ. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu ChatGPT cung cấp hướng dẫn về cách thực hiện một nhiệm vụ trong thế giới thực, nó có thể tạo ra các hướng dẫn không đầy đủ, không chính xác, hoặc thậm chí nguy hiểm. Do đó, mô hình phụ thuộc vào kiến thức trừu tượng thay vì kiến thức cụ thể về hoàn cảnh thế giới thực.
Điều quan trọng là phải nhớ rằng ChatGPT không phải là một sự thay thế cho kiến thức hoặc chuyên môn của con người. Nó nên được sử dụng như một công cụ để bổ sung các khả năng của con người, không phải để thay thế chúng. Người dùng nên luôn cẩn trọng và suy nghĩ phê phán khi diễn giải đầu ra do ChatGPT tạo ra, đặc biệt khi đối mặt với các quyết định quan trọng hoặc các tình huống có nguy cơ cao. Dựa hoàn toàn vào mô hình mà không vận dụng lý luận thông thường có thể dẫn đến những sai lầm và hệ quả không lường trước được. Vai trò của người dùng công cụ là rất quan trọng trong phương trình này và họ phải hiểu rõ các khái niệm, dữ liệu và hệ quả được tạo ra bởi mô hình.
Dù có khả năng tạo ngôn ngữ ấn tượng, ChatGPT có những giới hạn trong một số nhiệm vụ yêu cầu sự sáng tạo, tính mới lạ, hoặc trí tuệ cảm xúc. Mặc dù nó có thể tạo ra thơ, câu chuyện và kịch bản, đầu ra thường thiếu chiều sâu, sắc thái và sự cộng hưởng cảm xúc mà các tác phẩm do con người sáng tạo có. Mô hình rất giỏi trong việc bắt chước các phong cách và mẫu hiện có, nhưng gặp khó khăn trong việc tạo ra nội dung thật sự độc đáo hoặc đột phá. Ví dụ, mặc dù ChatGPT có thể viết thư tình, nhưng chúng có thể thiếu sự chân thành và chiều sâu cảm xúc của một lá thư tình do con người viết.
Tương tự, ChatGPT có thể gặp khó khăn với các nhiệm vụ yêu cầu sự đồng cảm, lòng thương xót, hoặc phán xét đạo đức. Mặc dù nó có thể tạo ra các phản hồi nghe có vẻ đồng cảm, nhưng thực tế nó không cảm nhận được cảm xúc hoặc hiểu được những phức tạp của các mối quan hệ con người. Do đó, nó không nên được dựa vào để cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn trong các tình huống nhạy cảm hoặc mang nặng cảm xúc. Cuối cùng, sự chạm của con người vẫn rất cần thiết cho các nhiệm vụ yêu cầu sự sáng tạo, trí tuệ cảm xúc, và phán xét đạo đức. Khả năng của ChatGPT bị giới hạn bởi khả năng của nó trong việc làm mô phỏng các đặc điểm này dựa trên dữ liệu đào tạo của nó.
Mặc dù có những giới hạn của nó, ChatGPT đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Khi các mô hình ngôn ngữ lớn tiếp tục phát triển, nhiều giới hạn này có thể sẽ được giải quyết. Các nhà nghiên cứu đang làm việc để cải thiện cơ sở kiến thức của mô hình, giảm thiểu thiên kiến, và nâng cao khả năng hiểu và lý luận về thế giới. Các phiên bản tương lai của ChatGPT có thể sẽ tạo ra đầu ra chính xác, tinh tế và đáng tin cậy hơn. Cụ thể, những bước đột phá trong điều chỉnh tinh vi, khung đào tạo, và thiết kế mạng sẽ cải thiện hiệu suất của các mô hình.
Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn không phải là một phương thuốc chữa bách bệnh. Chúng là những công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả việc tốt và xấu. Việc phát triển và triển khai các công nghệ này cần phải được thực hiện một cách có trách nhiệm, với sự xem xét cẩn thận về tác động tiềm tàng của chúng đối với xã hội. Các hướng dẫn đạo đức, khung quy định, và giáo dục công cộng là cần thiết để đảm bảo rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng theo cách có lợi cho nhân loại. Công cụ này tự bản thân chúng không tốt hay xấu, mà phụ thuộc vào phương pháp phát triển và cách mà con người tương tác với nó.
