Một số ví dụ cụ thể đã được đưa ra, trong đó một người dùng trên Reddit (tên tài khoản Acceptable-Amount-14) chia sẻ rằng khi yêu cầu điền file CSV có nhiều mục nhập, phiên bản trả phí của ChatGPT phản hồi rằng "do tính chất rộng lớn của file dữ liệu, việc trích xuất toàn bộ sẽ khá dài. Tuy nhiên, tôi có thể làm mẫu một lần nếu cần, sau đó bạn làm các mục còn lại tương tự."
Ngoài ra, trên nền tảng X, một số người dùng cũng đưa ra phản ánh rằng ChatGPT đang đáp trả theo hướng ngắn gọn hơn, một số người thậm chí dự đoán rằng mô hình đang trải qua "trầm cảm" hoặc thể hiện "giả thuyết kỳ nghỉ đông," một ý tưởng mà con người thường làm việc chậm hơn vào cuối năm và đầu năm mới.
"Tôi đang tự hỏi liệu các mô hình ngôn ngữ lớn có đang 'trầm cảm theo mùa' không," một tài khoản trên nền tảng X, Martian, đưa ra thắc mắc.
"Mọi người thường làm việc chậm lại từ tháng 12 và hoãn các dự án lớn sang năm mới. Đây có phải là lý do ChatGPT trở nên lười biếng hơn không?" - nhà phát triển người Ba Lan Mike Swoopskee cũng chia sẻ.
Hồi tháng 12, tài khoản X của ChatGPT thậm chí cũng ghi nhận thông tin phản hồi từ người dùng về việc GPT ngày càng trở nên "lười biếng," và hiện đang xem xét khắc phục cho vấn đề này.
Cuối tuần qua, Catherine Breslin, một nhà khoa học và chuyên gia tư vấn về trí tuệ nhân tạo tại Anh, trên Guardian, đã chia sẻ quan điểm rằng giải thích hợp lý nhất về việc ChatGPT trở nên "lười biếng" là sự thay đổi về mô hình.
Breslin lưu ý rằng nếu các công ty AI thực hiện việc đào tạo lại mô hình hoặc điều chỉnh nó theo bất kỳ cách nào, ví dụ như thêm dữ liệu mới, điều này có thể dẫn đến những thay đổi không mong muốn ở các phần khác nhau của hệ thống, gây gián đoạn trong hoạt động của ChatGPT.
Breslin cũng đưa ra quan điểm rằng sự thay đổi trong hành vi của người dùng đóng một vai trò quan trọng. "Người dùng có thể thấy ChatGPT làm rất tốt một số công việc và do đó muốn nó thực hiện công việc khác tương tự, nhưng thực tế là nó không thể thực hiện như mong đợi.
Do đó, tổng thể, có vẻ các hệ thống này sẽ bị người dùng đánh giá trở nên tệ hơn, đặc biệt là đối với mô hình AI phức tạp," bà nói.
Sự kỳ vọng cao có thể là một nguyên nhân khiến người dùng cảm thấy AI không đáp ứng đúng như mong đợi. Gartner, công ty nghiên cứu hàng đầu, đã đề cập đến khái niệm "Chu kỳ cường điệu," mô tả sự chuyển động từ kỳ vọng cao đến thất vọng và sau cùng là sự ổn định về hiệu suất.
Guardian bình luận rằng một số phàn nàn về sự "lười biếng" của ChatGPT có thể là do người dùng đơn giản là mong đợi quá nhiều từ nó.
Điều này đặt ra những thách thức mới cho OpenAI và các tổ chức nghiên cứu khác để duy trì và cải thiện hiệu suất của các mô hình AI ngôn ngữ tự nhiên như ChatGPT và đáp ứng mong đợi ngày càng cao của người dùng.
Hiệp Nguyễn (Nguồn: TH&PL)