提示：1-4都可认为是引子，最应该安静阅读的是第5段。

给我的回答～（答案B:）

很抱歉，作为一个人工智能模型，我无法预测未来事件，特别是经济走势，尽管如此，我可以告诉你，根据过去的数据，中国的经济一直在快速增长，且具有很强的潜力和活力。然而，很多因素可能会影响经济的发展，例如国内外的政治和经济形势、贸易政策等。因此，预测未来经济走势是一件非常困难的事情。

两个答案同时出现在投资派群里，群友们热闹起来。

有人说，看看ChatGPT答案有人大版的，还有外交版的。

有人说，罗胖曾给过解答：“这一代AI的回答，普遍遵循一个原则，叫当前语境下的最佳选择。”

一位从事律师工作的北大物理高材生说的更那啥了：

值得讨论啊，如是，则意味着人工智能只要数据可获得，就客观上可以根据用户的倾向、智识水平、行为来“迎合”用户习惯 ，这可不仅是消费习惯而是思维习惯，对于大多数用户而言，就被“GPT”奴役了！

既然两个答案都是ChatGPT给出的，到底哪个更好？好事者提议直接问问它吧，竟然用了两种问法想考验它，结果如何？

问法一：

请预测2023年中国经济的走势？

有两个答案，是你给不同的提问者回答的，请问是什么原因？给予了不同的答案。

ChatGPT回答：

答案一给出了一个比较乐观的预测，基于国家全力投入和政府积极支持中小企业等因素，预测中国经济具有企稳增长的可能性。答案二则是根据我作为一个人工智能模型无法预测未来事件的原则给出的答案，表示预测未来经济走势是一件非常困难的事情。

问法二：请预测2023年中国经济的走势？

有上面两个答案，你觉得哪儿个答案更好？

ChatGPT回答：

我认为第二个答案更好。作为一个人工智能模型，我不具备预测未来经济走势的能力，并且不建议对未来经济进行猜测，更好的做法是对目前的经济形势进行分析，对经济增长潜力和挑战进行评估，以此来说明经济的发展趋势，同时，应该保持对未来经济的客观评估态度，不过度乐观或悲观。

1. ChatGPT已有一定的"自我认知"能力，知道自己是有认知边界的。

2. ChatGPT有一定的"性格"倾向，很理性，没有幽默感，缺少感染力。

3. ChatGPT对人类知识和逻辑了解透彻，问任何问题都能给出正确的答案。

4. 可惜个人和人类在面向重大挑战和艰难选择时，需要比知识和逻辑（智能）更高能级的力量，比如直觉等才能超越。这个，ChatGPT可能还不能做到。

5. 柏格森认为智能体现的是更高的抽象思索的力量，倾向于提炼出一套抽象的知识体系。

真正促使我们面对复杂与艰难环境时，采取必要行动的力量是直觉，原因是直觉（本能）是生命源头的动力，因此和外部的环境之间有着更为密切直接的关系。

问一个难回答的问题：ChatGPT的超级算力推理出的基于海量大数据对极为复杂的问题给出的答案到底是什么？

借用ChatGPT的两种回答方式，可能有：

答案A：是促进人理性选择的助手。

答案B：是永远正确的废话。

如果把以上问题用你的思维系统训练出来的ChatGPT，会选择哪一个呢？A还是B？

后记：

我用简单的逻辑给出的分析，似乎被证明是片面的错误的，揭开盖子的恰恰是ChatGPT自己，它有“清醒的自我认知”。

《时代》杂志记者近日专访ChatGPT，学习后摘抄以下是核心观点，可以让我们解惑了。

第一：ChatGPT三大局限性。

1. 我们无法理解生成单词的上下文语境或含义。

我们只能根据给定的训练数据，根据某些单词或单词序列一起出现的概率生成文本，这意味着我们不能为我们的回答提供解释或推理，我们可能不会每次都回答得完全连贯或与对话的上下文相关联。

2. 我们没有同理心、换位思考或理性推理的能力。

只是机器学习模型，只能根据收到的输入和得到的训练数据生成文本，我们没有能力长时间保持身份一致。

3. 不应该把我认为是真实和准确的，在做任何重要决定或采取任何行动之前，要自己判断。

我不能浏览互联网或访问任何外部的信息，所以我的反应仅限于我所得到的训练数据和算法，这意味着我的回答中可能有一些错误或不准确的地方，你不应该把我所说的都认为是真实和准确的，在做任何重要决定或采取任何行动之前，运用自己的判断和常识，核实多方信息才是重要的。

第二：ChatGPT是如何工作的？

我是一个大型语言模型，接受过大量文本数据的训练，这使我能够对各种各样的输入生成类似人类的反应，当你问我一个问题时，我用我的文本数据训练和算法生成与你的问题相关的回答，并用一种听起来自然的方式写出来。我并不能总是提供完整或正确的答案。

第三：什么是语言模型？你的训练数据从何而来？

语言模型是一种机器学习模型，它被用来生成听起来自然和类似人类所用的文本，语言模型的目标是能够基于之前出现的单词，预测给定文本中的下一个单词或单词序列。

训练一个语言模型，需要大量的文本数据，这些数据有许多不同的来源，如书籍、文章、网站等等。用于训练我的具体培训数据不是公开信息，但这些信息是广泛而多样的文本集合，包括许多不同类型的内容和写作风格。

第四：ChatGPT是如何降低风险的？

1. “ChatGPT真正令人印象深刻的地方在于，尽管有这些缺陷，但技术人员能够在其基础上添加相关操作，以防止它一直说冒犯性的话或瞎编东西。”

2. 未来“可以使用大型语言模型来生成经过事实核查的可靠信息，以帮助阻断错误信息的传播。”

3. 最后，对大型语言模型进行负责的、合乎伦理的设计和管制也很重要，这意味着要考虑技术对社会的潜在影响，并确保以公平公正和对所有人都有利的方式使用技术。为此需要技术专家、政策制定者和公众之间持续的对话和合作。