AI-kielimallina ChatGPT on suunniteltu käsittelemään ja luomaan kieltä sen tietojen perusteella, joihin se on koulutettu. Kuten kaikilla järjestelmillä, ChatGPT:llä on kuitenkin rajoituksia, joita kannattaa tutkia tarkemmin.
Ensinnäkin on tärkeää huomata, että ChatGPT:n harjoitustietojen koko on merkittävä tekijä sen kykyjä määritettäessä. Mitä suurempi tietojoukko on, sitä monipuolisempi ja kattavampi mallin tieto ja kieliominaisuudet ovat. Esimerkiksi ChatGPT:n alkuperäinen versio GPT-1 opetettiin noin 40 Gt:n tekstidatan tietojoukolla, kun taas nykyinen versio, GPT-3, opetettiin 570 Gt:n tietojoukolla.
Tästä valtavasta harjoitusdatamäärästä huolimatta ChatGPT:n toiminnalla on edelleen rajoituksia. Yksi merkittävä rajoitus on sen kyvyttömyys todella ymmärtää kielen kontekstia ja merkitystä ihmisten tavoin. ChatGPT on pohjimmiltaan suuri hahmontunnistusjärjestelmä, mikä tarkoittaa, että se voi tuottaa vastauksia, jotka näyttävät kieliopillisesti oikeilta ja semanttisesti yhtenäisiltä, mutta eivät välttämättä täysin ymmärrä ihmisten viestinnän vivahteita.
Toinen ChatGPT:n rajoitus on sen taipumus toistoon ja luovuuden puute. Vaikka malli pystyy luomaan uutta tekstiä harjoitustietojensa perusteella, se voi tuottaa myös toistuvia tai kaavallisia vastauksia. Tämä johtuu osittain siitä, että malli perustuu kielitiedon tilastollisiin malleihin, eikä sanojen takana olevan merkityksen todelliseen ymmärtämiseen.
Lopuksi on syytä huomata, että ChatGPT:n suorituskykyyn voi vaikuttaa niiden tietojen laatu ja osuvuus, joihin se on koulutettu. Jos opetusdata on vinoutunut, epätäydellinen tai sisältää virheitä, myös mallin reaktiot voivat vaikuttaa. Lisäksi ChatGPT ei pysty oppimaan kokemuksesta tai muuttamaan käyttäytymistään palautteen perusteella ihmisten tavalla.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka ChatGPT on vaikuttava kielimalli, jolla on merkittäviä ominaisuuksia, sillä on rajoituksia. Näitä ovat sen kyvyttömyys todella ymmärtää kielen kontekstia ja merkitystä, sen taipumus toistoon ja luovuuden puute sekä sen herkkyys harjoitustietojen laadulle ja merkityksellisyydelle. Tekoälytekniikan kehittyessä on mielenkiintoista nähdä, kuinka näihin rajoituksiin puututaan ja miten ne ylitetään ChatGPT:n ja muiden kielimallien tulevissa iteraatioissa.
