Seiring dengan kecerdasan buatan yang semakin disepadukan ke dalam aliran kerja profesional, pengguna mendapati batasan yang ketara apabila menolak alat-alat ini melampaui pertanyaan mudah. Ujian meluas terkini terhadap ChatGPT milik OpenAI mendedahkan corak yang membimbangkan berkaitan kesilapan dan kehilangan ingatan yang muncul semasa perbualan kompleks berbilang langkah, menimbulkan persoalan tentang kebolehpercayaan pembantu AI untuk kerja terperinci.
Kemerosotan Memori dalam Sesi Panjang
Isu yang paling membimbangkan nampaknya ialah ketidakupayaan ChatGPT untuk mengekalkan konsistensi sepanjang perbualan yang panjang. Semasa latihan perancangan perniagaan yang melibatkan pemodelan kewangan dan penciptaan hamparan, AI berulang kali melupakan andaian asas yang telah ditetapkan awal dalam sesi tersebut. Dalam satu kes yang didokumentasikan, ChatGPT kehilangan jejak parameter permulaan asas—bermula dengan 250 pelanggan dan bukannya sifar—yang mengalir ke dalam pelbagai kesilapan pengiraan sepanjang unjuran kewangan.
Kemerosotan memori ini tidak terhad kepada nombor sahaja. AI akan dengan yakin memetik angka yang secara langsung bercanggah dengan data dalam jadual yang telah dijana beberapa saat sebelumnya, kemudian mengakui kesilapan ini dengan respons santai seperti my bad tanpa memberikan sebarang penjelasan untuk percanggahan tersebut. Tingkah laku sedemikian menunjukkan bahawa tetingkap konteks ChatGPT , yang sepatutnya membolehkannya merujuk bahagian sebelumnya dalam perbualan, tidak berfungsi dengan boleh dipercayai dalam senario kompleks.
Kesilapan Pengiraan Bertambah Dari Masa ke Masa
Pemodelan kewangan mendedahkan corak kesilapan yang semakin kerap apabila perbualan berlanjutan. ChatGPT membuat kesilapan dalam pengiraan asas termasuk menggunakan harga langganan yang salah (membawa kepada pengiraan hasil yang tidak betul), salah mengira titik pulang modal, menjana carta dengan nombor yang berbeza secara liar daripada andaian yang dipersetujui, dan membina jadual dengan nilai utama yang hilang. AI juga melupakan kadar diskaun yang dipersetujui dan menggantikan nilai yang berbeza tanpa pemberitahuan.
Ini bukanlah insiden terpencil tetapi sebahagian daripada kerosakan sistematik yang memerlukan kewaspadaan berterusan daripada pengguna. Apa yang bermula sebagai sesi perancangan kolaboratif berubah menjadi latihan semakan fakta yang memenatkan, dengan pengguna menghabiskan masa yang ketara untuk membetulkan kesilapan yang sepatutnya tidak berlaku pada mulanya.
Ralat Biasa ChatGPT dalam Sesi Lanjutan
| Jenis Ralat | Penerangan | Kesan |
|---|---|---|
| Kehilangan Ingatan | Melupakan andaian yang telah ditetapkan (contohnya, bilangan pelanggan permulaan) | Ralat pengiraan berturut-turut |
| Kesilapan Pengiraan | Harga langganan yang salah, titik pulang modal | Unjuran kewangan yang tidak tepat |
| Ketidakkonsistenan Data | Memetik angka yang bercanggah dengan jadual yang dijana sendiri | Analisis yang tidak boleh dipercayai |
| Nilai Hilang | Jadual dengan nilai utama yang ditinggalkan | Model perniagaan yang tidak lengkap |
| Kekeliruan Parameter | Menggantikan kadar diskaun yang berbeza tanpa notis | Penilaian yang tidak tepat |
Melampaui Aplikasi Perniagaan
Isu kebolehpercayaan melangkaui pengiraan kewangan. Masalah serupa muncul dalam tugasan kompleks lain seperti terjemahan dokumen dan analisis kandungan. Apabila memproses buku puisi dalam format PDF, ChatGPT bukan sahaja membuat kesilapan pengikisan teks tetapi juga meninggalkan keseluruhan bahagian puisi dan memasukkan puisi yang benar-benar direkayasa yang tidak terdapat dalam karya asal. Ini menunjukkan bahawa isu teknikal asas mempengaruhi pelbagai jenis pemprosesan kandungan.
Paradoks Produktiviti
Walaupun terdapat kelemahan yang ketara ini, ChatGPT memang menawarkan nilai yang besar untuk projek kompleks. AI boleh menyediakan persamaan yang berguna, maklumat latar belakang, dan mengekalkan konsistensi tematik sepanjang perbincangan—keupayaan yang mewakili kemajuan besar berbanding teknologi chatbot terdahulu. Pengguna melaporkan bahawa projek boleh diselesaikan dalam kira-kira separuh masa berbanding bekerja bersendirian, tetapi kebanyakan masa yang dijimatkan itu digunakan untuk pembetulan kesilapan dan pengesahan.
Ini mewujudkan apa yang digambarkan oleh seorang pengguna sebagai paradoks produktiviti—menjimatkan separuh masa yang dijangkakan sambil kehilangan suku lagi untuk membetulkan kesilapan yang dijana AI. Manfaat bersih wujud tetapi datang dengan kos tersembunyi kewaspadaan berterusan dan tekanan kerana tidak pernah tahu bila kesilapan seterusnya akan muncul.
Analisis Kesan Produktiviti
- Masa yang Dijimatkan: Kira-kira 50% pengurangan dalam masa penyiapan projek awal
- Masa yang Hilang: 25% daripada masa yang dijimatkan digunakan untuk pembetulan ralat dan pengesahan
- Faedah Bersih: 25% penjimatan masa keseluruhan dengan tambahan tekanan pemantauan berterusan
- Prestasi Terbaik: Perbualan jangka pendek dengan pertanyaan mudah
- Prestasi Terburuk: Sesi bentuk panjang dengan pelbagai pembolehubah dan andaian
Penyelesaian Teknikal dan Batasan Semasa
OpenAI mengakui batasan ini, menyatakan bahawa ChatGPT berprestasi terbaik dalam perbualan pendek dan syarikat terus meningkatkan kebolehpercayaan dalam perbualan yang lebih panjang. Punca akar teknikal nampaknya ialah model bahasa besar berfungsi sebagai pangkalan data yang ceroboh yang boleh kehilangan atau menggantikan data utama tanpa amaran.
Penyelesaian perusahaan seperti Retrieval-Augmented Generation ( RAG ) boleh membantu dengan menyimpan pembolehubah kritikal dalam pangkalan data berasingan, memastikan ia kekal stabil melainkan diubah secara eksplisit. Walau bagaimanapun, kebanyakan pengguna individu tidak mempunyai akses kepada infrastruktur sedemikian, meninggalkan pengesahan manual sebagai satu-satunya pertahanan terhadap kesilapan AI.
Ciri Suara Menambah Lapisan Kerumitan Lain
Ujian berasingan terhadap ciri suara ChatGPT mendedahkan cabaran kebolehgunaan tambahan. Walaupun fungsi bebas tangan berfungsi dengan baik untuk tugasan mudah seperti panduan resipi atau ringkasan berita, ramai pengguna mendapati suara AI terlalu halus dan buatan. Penyampaian yang terlalu licin mewujudkan kesan lembah aneh yang menjadikan interaksi kurang semula jadi daripada yang dimaksudkan.
Secara lebih praktikal, interaksi suara memaksa pengguna untuk menggunakan maklumat pada kadar AI dan bukannya mengimbas teks dengan cepat untuk butiran yang berkaitan. Had kelajuan ini terutamanya mempengaruhi pengguna kuasa yang bergantung pada pemprosesan maklumat pantas untuk aliran kerja mereka.
Pilihan Suara ChatGPT dan Pengalaman Pengguna
| Nama Suara | Ciri-ciri | Maklum Balas Pengguna |
|---|---|---|
| Cove | Menenangkan dan meyakinkan | Terlalu halus, kurang kecacatan semula jadi |
| Maple | Cerah dan bertenaga | Tahap tenaga tidak konsisten |
| Ember | Nada seimbang | Masih terasa tiruan |
| Sol | Pilihan standard | Paling kurang digemari oleh pengguna mahir |
Isu Biasa: Penyampaian terlalu lancar, jeda tidak semula jadi, had kawalan kadar untuk pemprosesan maklumat pantas
Implikasi untuk Penggunaan AI
Penemuan ini menyerlahkan jurang penting antara janji pemasaran AI dan prestasi dunia sebenar. Walaupun ChatGPT cemerlang dalam menjana draf awal dan menyediakan inspirasi kreatif, kebolehpercayaannya merosot dengan ketara dalam senario yang memerlukan ketepatan berterusan dan perhatian kepada perincian. Pengguna mesti menimbang penjimatan masa terhadap overhed mental pemantauan kesilapan berterusan.
Keadaan semasa teknologi AI menunjukkan bahawa pengawasan manusia kekal penting untuk sebarang kerja kritikal. Daripada menggantikan pertimbangan manusia, alat ini paling baik dilihat sebagai pembantu yang berkuasa tetapi tidak sempurna yang memerlukan pengurusan berhati-hati untuk memberikan manfaat yang dijanjikan.