使用GPT语言模型可能出现两个问题.
1.数据偏见:由于GPT模型在大量的文本数据上进行训练,因此存在可能会使模型能够发现和延续训练数据中存在的任何偏见的风险.例如,如果训练数据包含性别歧视,种族主义或其他有害内容,则模型可能会学习生成类似的内容,这可能会产生重大现实世界后果. 2.缺乏理解和推理:GPT模型基本上是模式识别系统,虽然它们非常擅长生成类似人类的文本,但它们没有深入的理解和推理能力.因此,可能会出现生成文本看起来一致和令人信服的情况,但包含事实上的不准确或逻辑不一致.这在新闻生成等背景下尤其可能是有问题的,因为准确和事实检查至关重要.