在AI技术如火如荼发展的今天，生成式AI模型（Generative AI）已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从聊天机器人到内容生成工具，再到创意助手，生成式AI模型似乎无处不在，但你有没有想过，这些曾经被称为"disruptor"的AI模型，到底有多菜？答案可能比你想象的更菜。
一、创造性地复制
生成式AI模型的核心功能是根据给定的输入生成文本、图片或其他内容，表面上看，这似乎是一项非常复杂的任务，但实际上，生成式AI模型的工作方式非常简单：它只是在"创造性地复制"人类的模式和结构。
举个栗子，当你的生成式AI模型生成一段文章时，它可能只是根据训练数据中常见的结构和词汇组合，拼凑出一段看似有意义的文字，这就像一个AI学会如何模仿人类的写作模式，而不是真正理解文字背后的意义和情感。
更有趣的是，生成式AI模型的"创造力"完全依赖于训练数据，如果它从未见过某个概念或场景，它就无法产生有意义的内容，这就像一个AI只能"quot;人类教给它的知识，而无法通过自己的思考去探索新的领域。
二、理解上下文的能力差
除了创造性地复制，生成式AI模型还有一个显著的缺点：它完全无法理解上下文，在人类交流中，上下文是理解对方意思的关键，但生成式AI模型就像一个只会根据输入生成固定输出的机器人，完全忽视了输入和输出之间的逻辑关系。
举个栗子，如果你告诉生成式AI模型："你是一个非常棒的厨师，但你不能煮水煮沸，否则会有危险。"它可能会把它当作一个训练任务来处理，而不是理解你的真实意图，这就是为什么生成式AI模型在处理复杂的社会或情感问题时会显得那么荒谬。
更有趣的是，生成式AI模型的上下文理解能力是如此之差，以至于它经常会在毫无关联的上下文中产生内容，这就像一个AI在考试中遇到一道完全没学过的题目，只能随机作答。
三、对偏见和错误的盲目信任
生成式AI模型的另一个问题是，它们对训练数据中的偏见和错误非常盲目，在训练过程中，生成式AI模型可能会学到一些不准确或偏见过重的知识，但因为它并不知道这些知识是错误的，所以不会主动纠正它们。
举个栗子，如果你训练生成式AI模型时，给它输入了大量的性别刻板印象，那么它可能会把这些偏见融入到生成的内容中，这就像一个AI学会了"男人戴帽子是坏习惯"，但你却不知道它会如何应用这个知识。
更有趣的是，生成式AI模型对偏见和错误的盲目信任，使得它在处理涉及敏感话题时，往往只会放大错误，而不是提供平衡的观点。
四、无法理解学习过程
生成式AI模型的另一个缺点是，它们无法理解自己的学习过程，虽然生成式AI模型可以分析错误并尝试改进，但它们并不知道这些改进是在什么情况下发生的，这就像一个AI在学习过程中不断犯错，但不知道自己在犯什么错。
更有趣的是，生成式AI模型的改进能力是如此之有限，以至于它们经常需要重新训练才能适应新的任务，这就像一个AI需要不断重新编程才能适应新的工作环境。
五、生成式AI模型的局限性
生成式AI模型的局限性不仅仅在于它无法理解上下文和偏见，还在于它完全无法理解学习过程，这意味着，生成式AI模型的改进能力是如此之有限，以至于它们经常需要重新训练才能适应新的任务。
更有趣的是，生成式AI模型的改进能力是如此之有限，以至于它们经常需要重新训练才能适应新的任务，这就像一个AI需要不断重新编程才能适应新的工作环境。
生成式AI模型的局限性是显而易见的，但正是这些局限性，让我们对生成式AI模型的未来充满期待，毕竟，AI模型的局限性，往往也是其进步的阶梯，随着生成式AI模型技术的不断进步，我们可能会看到更多有趣的创新，比如AI模型能够更有效地理解和处理上下文，或者能够更有效地学习和适应新的任务，但无论如何，生成式AI模型的局限性，将永远是它进步的动力。
