- Недостаток понимания контекста: GPT основывается на статистических связях в тексте, но он не имеет настоящего понимания смысла или контекста. Иногда модель может создавать логически непоследовательные или ошибочные высказывания.
- Генерация недостоверной информации: Поскольку GPT обучается на большом объеме текста из Интернета, включая ошибочные или недостоверные источники, она иногда может генерировать неверную или вводящую в заблуждение информацию.
- Отсутствие эмоционального интеллекта: GPT не обладает эмоциональным интеллектом. Она способна генерировать текст с разными тональностями, но это больше основано на обучении отдельных стилей текста, чем на истинных эмоциях.
- Склонность к биases и предвзятости: Если модель обучается на текстах, содержащих стереотипы или предвзятость, она может воспроизводить такие элементы в сгенерированном тексте, что может привести к нежелательным и дискриминирующим высказываниям.
- Отсутствие креативности и интуиции: GPT генерирует текст на основе статистических шаблонов, но у нее нет настоящей креативности или интуиции, как у человека. Ее ответы часто будут следовать более ожидаемым путям.
- Потенциальные этические и безопасностные проблемы: Использование GPT может вызывать этические вопросы, такие как создание мисleading информации или использование для манипуляций. Также существует риск злоупотребления этой технологией для создания фейковых новостей, спама и других нежелательных целей.
- Зависимость от обучающих данных: Качество генерируемого текста GPT сильно зависит от качества и разнообразия обучающих данных. Если модель обучается на ограниченном или предвзятом наборе данных, это может отразиться на качестве ее генерации.
