- ChatGPT 根据概率而非事实生成文本，即使听起来非常令人信服，也会导致幻觉和错误。
- 最常见的错误包括捏造数据、丢失上下文、语气问题、偏见以及对最新知识的理解不足。
- 提问方式对答案质量影响很大；含糊不清、缺乏背景或示例的提示会造成更多错误。
- 使用可靠来源进行验证、人工审核和风格调整是确保在专业环境中安全使用 ChatGPT 的关键。
自2022年底问世以来， ChatGPT已成为人们撰写消息、解答疑问和寻求技术帮助的首选工具。然而，它的巨大成功也伴随着一个令人不安的现实：它并非完美无缺；它也会犯错，有时甚至会过于自信。尽管西班牙已有数百万用户在使用ChatGPT，但数据显示，每日使用率仅为一小部分，这主要是因为它尚未建立起人们预期的信任度。
许多用户认为，ChatGPT虽然非常有用，但有时会捏造数据、自相矛盾、误解上下文，或者表现得好像它知道的比实际更多。此外，它还存在其他一些实际缺陷：服务过载、观点变化过快、难以理解反讽以及数学或专业推理能力不足。了解这些局限性是有效使用ChatGPT的关键，避免陷入“人工智能说的就是真的”的误区。
即使ChatGPT听起来很有说服力，但它为什么是错的
首先需要理解的是，ChatGPT 的设计目的并非“探寻真相”，而是预测词语。它是一个语言模型，基于训练过程中积累的所有信息，计算出最有可能符合你问题的词语组合。这意味着它优先考虑的是流畅性和表面上的连贯性，而非严格的事实核查。如果你想了解类似模型之间的比较，可以查看Claude、ChatGPT 和 Gemini 之间的差异。
这种运行方式会导致人工智能出现著名的“幻觉”——即编造出听起来非常可信的回答。它可以引用根本不存在的研究，提及从未通过的法律，或者详细描述完全虚构的历史案例，而且语气如此自信，让人难以质疑。从表面上看，它像是一部百科全书，但实际上它只是在对语言模式进行推断。
分析这些模型的专家坚持认为，我们必须避免拟人化：ChatGPT 并不“知道”，它没有信念或意图，它只是生成文本。作为一种生成系统，无论其开发者如何通过更新和强化训练来改进模型，它都必然存在误差。
在市场营销、咨询、医疗保健、金融、数据分析等专业领域，这会带来直接后果：如果没有人工监督和可靠来源的验证，就存在基于错误数据或误解做出决策的风险。该工具可以显著提高工作效率，但如果使用时缺乏关键的过滤机制，也会放大错误；为了更好地理解人工智能结合应用的前景和风险，进行治理和控制方面的培训至关重要。
对 ChatGPT 的不信任、实际使用情况以及知识局限性
在西班牙进行的调查显示，相当一部分用户承认他们并不完全信任 ChatGPT 的回答。事实上，相当一部分用户表示“对生成的答案缺乏信心”是他们不经常使用该工具的主要原因。这并不奇怪：虽然它通常是正确的，但偶尔也会犯严重的错误，所以人们往往会对其结果持保留态度。
最令人惊讶的一点是该模型知识库的时间局限性。经典版本的模型使用的数据训练到2021年左右，这意味着它对近期发生的事件、法律法规的变更、技术进步以及新出现的公众人物缺乏了解（甚至完全不了解）。它可以根据过去的模式“推测”应对措施，但无法实时监测本周发生的事情。
这种缺陷在一些专业领域尤为明显：例如最新的法律法规、前沿医学、高度专业的技术领域，或是特定国家的国情。在这些情况下，即使ChatGPT的答案写得无可挑剔，它们提供的也往往是不完整、肤浅，甚至是错误的。
因此，许多专家建议将其用作草稿生成器或模板，切勿将其作为唯一的参考资料。其理念很明确：它通过构建框架、总结要点或提供思路来节省时间，但您应该根据自身知识和已验证的外部资源来审阅、比较和调整内容。
回答中常见的错误：从事实到措辞
除了幻觉和缺乏近期知识之外，ChatGPT 的回复中还会出现一系列常见错误。有些错误纯粹与内容相关，而另一些则影响写作风格或对上下文的理解。了解这些错误有助于判断何时应该保持警惕，或者要求 ChatGPT 重新措辞。
专家们最常提到的缺陷之一是它能够歪曲可验证的事实。这意味着它可能会错误地处理数字、日期、专有名词或因果关系，而这些信息只需在数据库或官方来源中进行简单的搜索即可轻松验证。当被要求提供训练数据中不常见的非常具体的细节时，这个问题会变得更加严重。
不完整的回复也很常见，往往无法满足您的要求。它们可能遗漏重要部分，不符合您要求的格式，或者忽略您问题中的关键细节。有时，这种情况的发生是因为模型会优先考虑它认为最相关的内容，而忽略其他部分。
另一个问题是，ChatGPT 几乎试图回答所有问题，即使它掌握的信息不足。它不会明确地说“我不知道”，而是经常给出含糊不清、语无伦次的回答。这对于缺乏耐心的用户来说很方便，但在需要精确回答的情况下却很危险。
从语言层面来看，西班牙语的质量也比英语有所下降。语法错误、主谓一致错误、标点符号问题以及不自然的表达方式都更多。此外，一些典型的AI“惯用语”也反复出现，例如“不仅……而且……”、“从……到……”等结构，以及“令人兴奋的”或“学习”等词语的过度使用，这些都立即暴露了文本是由模型生成的。
语境、语气和自然语言理解方面的问题
ChatGPT 的一个特别棘手的问题是它难以理解语境、文化或历史时刻的细微差别。当你问它一些需要将其置于特定现实情境中的问题时——例如，当地的政治局势、特定的社会规范或非常本土化的文化参照——它往往会给出过于笼统、含糊不清或无关的答案。
例如，当回复的语气与您要求的不符时，这一点就很明显。即使您明确表示想要讽刺、挖苦或非常口语化的表达，该模型通常也会保持中立、礼貌且略显笼统的语调。而且，当它试图模仿讽刺或挖苦的语气时，可能会显得笨拙，误解您的意图，并给出与您想要表达的幽默意味完全无关的回复。
在长时间的对话中，会出现另一种类型的故障：上下文丢失。ChatGPT 管理的词元数量有限（类似于主动记忆）。当交互持续进行时，最初说的一些内容会消失在“心理空间”中，模型开始忘记重要的细节，自相矛盾，或者重复之前已经解释过的解释。
这常常会导致自相矛盾的情况，比如“你之前说的是A，现在又说的是B”，或者回答与之前的对话脱节。一个避免这种情况的好方法是，让他们定期用几句话总结一下目前为止达成的共识，并将这些总结作为提出新问题的背景。
此外，当用户的语言表达混乱或写作水平欠佳时，该模型可能会给出生硬或不自然的回答。如果提示信息在一句话中混杂了多个主题、缺少标点符号或包含严重的拼写错误，聊天机器人误解问题并给出与用户真正想了解的内容不符的回答的可能性就会增加。
风格缺陷：带有人工智能“气息”的文本
那些每天从事数字写作的人已经发现， ChatGPT 生成的文本中存在一系列反复出现的模式，以至于这些模式已经成为“这是 AI 写的”的明显标志。虽然这些模式在审校过程中很容易纠正，但识别它们仍然很有价值，可以避免你的内容听起来像是抄袭的；此外，还有一些工具，例如可以阻止 ChatGPT 和其他 AI 生成内容的扩展程序，可以帮助检测这些模式。
其中一个坏习惯是系统性地使用“不仅……而且……”之类的句式。这些句式本身没错，但如果在同一篇文章中反复出现，就会显得冗长乏味，缺乏人情味。人工智能经常使用“从X到Y”这样的组合来列举主题、级别或益处的范围，也存在同样的问题。
另一个典型特征是过度使用“激动人心的”、“学习”、“发现”或“丰富的体验”等词语。这些词语本身没错，但如果几乎每个段落都重复使用，文章就会显得空洞、夸张，而且不太适合实际的受众。最好用更具体、更贴合你意图的词汇来代替它们。
人工智能的影响在标题中也显而易见，每个单词的首字母都大写，这在英语中很常见，但在西班牙语中却不常见。西班牙语通常只将首字母大写，只有第一个单词和专有名词的首字母才会大写。纠正这一点大大提升了内容的视觉效果，使其看起来像是出自真人之手，而不是由遵循盎格鲁-撒克逊语言惯例的多语言模型所写。
最后，人工智能生成的文本往往语气平淡、中性且缺乏人情味。它们缺少人类写作者会使用的那些特有的填充词、恰到好处的口语表达或微妙的幽默感。因此，根据你的品牌调性或你自身的说话方式来调整文本风格——例如添加比喻、轻松的玩笑或贴近生活的典故——至关重要，这样才能避免内容看起来像是从聊天记录中简单地“复制粘贴”过来的。
使用 ChatGPT 进行数据分析和技术任务时常见的错误
当使用 ChatGPT 作为Excel、Power BI、SQL、Python 或其他数据分析工具的助手时，失败不仅取决于模型本身，还取决于用户与模型的交互方式。许多分析师在规划阶段会犯一些错误，从而降低最终解决方案的质量。
最常见的错误之一是在提出请求时过于笼统或模糊。诸如“帮我做个分析”、“编写一个 SQL 查询”或“帮我使用 Power BI”之类的短语几乎没有提供任何上下文，因此模型只能返回基本示例、通用模板或假设，而这些很少能与实际问题相匹配。
另一个非常常见的错误是不提供示例数据或解释表结构。如果不了解你的表有哪些列、包含什么类型的数据以及它们之间的关系，ChatGPT 只能提供近似的代码。一旦你尝试在你的环境中运行它，就会开始遇到字段名称错误、数据类型不兼容或过滤器定义不明确等问题。
不明确指定所需细节或复杂程度也很常见。如果您是初学者，只想获得循序渐进的解释，模型可能会返回过于技术性的内容。如果您是寻求高级优化的专家，它可能只会提供一些浅显的解决方案。明确您的技术水平可以避免很多来回沟通。
最后，许多用户倾向于一次性请求所有功能，例如完整的仪表盘、全局报告、KPI、细分、按钮等等。结果通常是收到冗长的回复，难以理解，实施起来也十分复杂。更高效的做法是将问题分解成小步骤，分阶段地解决问题；如果您需要将人工智能与办公应用程序集成的实用指南，请参阅如何在 Excel 和 Word 中使用人工智能。
不一致、响应变化和服务饱和
另一个令人费解的现象是，如果你过一段时间后再次提出同一个问题，ChatGPT 有时会改变它的回答。虽然总体含义通常保持不变，但细节、细微差别或论证方式可能会有所不同。这是由于模型的概率特性造成的：它并非总是生成相同的文本，而是探索不同的可能组合。
对于非正式用途，这通常不是一个严重的问题，但在需要可追溯性或一致性的环境中（例如，技术文档、客户服务回复、内部报告），审查、标准化并根据人工审查 AI 输出结果建立稳定的模板非常重要。
在服务层面，该工具的流行也带来了一个反复出现的问题：服务器过载。高峰时段，访问可能会受到限制，响应时间会变长，甚至偶尔会出现错误，导致对话中断。尽管最新版本的系统试图更好地管理负载，但用户体验并非总是完美无缺。
此外，在某些情况下，尤其是在提示信息含糊不清、表达不清或将多个主题混杂在同一句话中时，系统会检测到拼写、语法和标点错误。模型会尽力“猜测”您的意思，但结果可能出现格式混乱、需要仔细检查的奇怪文本。
所有这些都进一步印证了盲目依赖与人工智能的单次对话是不明智的。如果答案不合适，明智的做法是重新措辞、请求澄清或要求提供另一个版本，而不是想当然地认为第一个回答就是最终的正确答案。
用户感知误差：我们对 ChatGPT 的（错误）期望
并非所有问题都源于模型本身的缺陷：相当一部分问题源于使用者的错误预期。人们往往倾向于将人类的能力投射到人工智能身上，而人工智能并不具备这些能力，这导致了频繁的误解。
一个非常常见的错误是将语言的精确性与真理混淆。因为文本写得流畅，我们就想当然地认为内容是正确的。但我们已经看到，模型的首要任务是构建连贯的句子，而不是保证事实的准确性。这种权威性的错觉会增加人们不加质疑地接受虚假数据的风险。
人们常常低估提问方式的影响。仅仅改变几个词，就能彻底改变受访者的回答方式：哪些信息会被强调，哪些信息会被忽略，以及他们会给出哪些解读。认为“我怎么问都无所谓，人工智能已经理解我的意思了”是另一种严重的自欺欺人；为了提高结果，一份提问指南会非常有帮助。
许多用户也倾向于将形式上的互动解读为人性化的表达。当模型道歉、说“我理解您的担忧”或使用熟悉的表达方式时，它似乎表现出同情和理解，但实际上，它只是在复制语言模式。这种对另一端“人”的虚假感知会让我们过度信任它。
最后，人们常常以为ChatGPT 会记住其他会话中的个人规则或细节，但实际上它的记忆仅限于当前对话（除了某些特定的持久记忆功能，这些功能本身也有限制）。每次新的聊天几乎都是从零开始，因此你必须重新解释上下文、风格指南或你希望它遵守的限制。
回应中的偏见、过滤机制和伦理限制
用户经常忽略的另一个方面是，ChatGPT 的回答既不中立也不完全自由。它的输出结果会受到训练数据的影响——这些数据本身就包含文化、性别、地域和意识形态方面的偏见——还会受到其创建者为了减少问题内容而添加的过滤器和规则的影响。
即使尝试减轻刻板印象或人类偏见的影响，这也会导致回复中可能出现刻板印象或偏见重现的情况；此外，当模型检测到敏感话题（例如健康、政治、虚假信息、安全等）时，它可能会拒绝回答、转移话题或给出非常笼统的回复。它并非“预言家”，而是一种受使用政策限制的工具。
此外，由于他们无法清晰区分普遍规律和例外情况，因此很难理解图像、数据或示例何时才能代表现实。这一点在多模态模型中反复出现的视觉错误中有所体现：例如，时钟总是显示10:10，因为这是广告照片中最常见的时间；又如，由于右撇子的图像占主导地位，因此难以准确描绘左撇子写字。
这类结构性错误表明，人工智能继承并放大了它在网上看到的信息分布，而不是从零开始推理世界应有的样子。这就是为什么它有时无法准确区分异常和正常情况，从而限制了它在面对罕见案例时的判断能力。
在企业环境中，所有这些都会对声誉、合规性和风险管理产生显著影响。一条带有偏见的内容或一条措辞不当的建议都可能在社交媒体上迅速发酵，影响品牌认知，甚至与数据保护、平等或真实广告等相关法规相冲突。
最大限度减少 ChatGPT 错误的最佳实践
鉴于这种情况，解决办法并非停止使用该工具，而是学会接受其局限性并尽量减少其错误。以下几条实用指南在日常生活中，无论个人生活还是职业生涯中，都非常有帮助。
第一步是与其他可靠来源核实重要信息，尤其是在您打算发布内容、制定战略决策或处理敏感话题时。将数据与官方文件、权威研究或专业数据库进行比对仍然至关重要；在专业领域，对人工智能模型进行自动化测试有助于检测回归和错误。
第二步是提高提示的质量。具体化、提供背景信息、明确目标、标明细节程度以及指定输出格式（提纲、表格、列表、语气、长度等）都能显著提升回复的有效性。你的指示越清晰，模型就越难通过编造内容来填补空白。
第三，培养批判性思维和掌握所处领域的相关知识至关重要。你对这个领域了解得越多，就能越快地发现人工智能输出中的不一致、遗漏或偏见。你不需要成为所有领域的专家，但也不应该完全依赖机器的判断。
最后，建议在使用生成的文本之前，先对其进行调整和人性化处理。调整语气使其与你的语气或品牌风格相符，删除人工智能常用的填充词，检查拼写和语法，并重新组织结构以使其更流畅，这些都能让内容从“机器人式”的生硬之作，变成真正能与受众产生共鸣的作品。
如今，要精通 ChatGPT，就必须了解它的优势和劣势，充分利用其强大的创意生成和节省时间的能力，同时建立清晰的筛选、审核和标准，以避免陷入错觉、偏见或语境错误。明智地使用，它是强大的助力；而滥用，则可能成为问题和错误决策的隐患。
