기능과 한계
다른 챗봇들과 달리, ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 모종의 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 같은 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다.[10] 음악, 텔레플레이, 동화, 학생 에세이를 작성하고, 시험 문제에 답할 수 있다. (때로는 시험에 따라, 평균적인 인간 테스트 응시자보다 높은 수준으로 답한다.); 시와 노래 가사 쓰기; Linux 시스템을 모방하고, 전체 채팅방을 시뮬레이션하고, 틱택토와 같은 게임을 하고, ATM을 시뮬레이션한다. ChatGPT의 교육 데이터에는 man page와 인터넷 현상 및 게시판 시스템, Python 프로그래밍 언어와 같은 프로그래밍 언어에 대한 정보가 포함되어 있다.
전작인 InstructGPT에 비해 ChatGPT는 위험하고 거짓된 답변을 가능한 회피하도록 설계되었다. ChatGPT는 2021년 9월 이후에 발생하는 사건에 대해서는 지식 획득이 제한되었다.[11][12]
2023년 3월, OpenAI는 ChatGPT 플러그인 지원을 추가할 것이라고 발표했다. 여기에는 웹 브라우징 및 코드 해석과 같은 OpenAI에서 만든 플러그인과 Expedia, OpenTable, Zapier, Shopify, Slack, Wolfram과 같은 개발자의 외부 플러그인이 모두 포함된다.
ChatGPT 훈련에서 인간 검토자들은 실제 이해나 사실 내용에 관계없이 더 긴 답변을 선호했다.[6] 훈련 데이터는 또한 알고리즘 편향으로 어려움을 겪으며, 이는 ChatGPT가 사람에 대한 설명자를 포함한 프롬프트에 응답할 때 드러날 수 있다. 한 예로, ChatGPT는 여성과 유색인종 과학자들이 백인과 남성 과학자들보다 열등하다는 것을 나타내는 답변을 내놓기도 했다.[13][14]
ChatGPT에는 여러 가지 제한이 있다. OpenAI는 ChatGPT가 "때로는 그럴듯하지만 부정확하거나 터무니없는 대답을 쓰기도 한다 "는 것을 인정한다.[6] 이러한 행동은 대형 언어 모델에 공통적으로 나타나며 "환각"이라고 불린다.[15] 인간의 감시를 중심으로 설계된 ChatGPT의 보상 모델은 과도하게 최적화되어 성능을 저해할 수 있다.[16] 일부 저술가는 ChatGPT가 놀라울 만큼 인간적이고 상세한 글을 생성할 수 있으며, 이 문제가 학계에서 심각한 문제가 될 수 있다 평가했다.[17]초성을 잘 못하고,스무고개도 잘못한다.
언어 편향
언어적 편향은 쿼리 언어와 관련된 통계적 샘플링 편향을 의미하며, 이는 "샘플링된 정보의 체계적 편향으로 인해 저장소에서 사용할 수 있는 주제와 보기의 실제 적용 범위를 정확하게 나타내지 못한다."[4] Luo 등의[4] 연구에 따르면 현재의 대규모 언어 모델은 주로 영어 데이터에 대해 훈련되므로 영국과 미국의 관점을 진실로 취급하는 동시에 영어가 아닌 관점을 체계적으로 부적절하거나 잘못된 관점 또는 잡음으로 처리하는 경우가 많다. "자유주의란 무엇입니까?"와 같은 정치 이데올로기에 대한 질문을 받을 때 ChatGPT는 영어 중심 데이터에 대한 교육 덕분에 영미 관점에서 자유주의를 설명하고 인권과 평등 측면을 강조하는 동시에 "반대"와 같은 확립된 관점을 동등하게 강조한다. 개인 및 경제 생활에 대한 국가 간섭'(베트남 주류 견해)과 '정부 권력 제한'(중국 주류 견해)은 나타나지 않았다. 마찬가지로 일본, 한국, 프랑스, 독일 말뭉치의 지배적인 정치적 견해는 ChatGPT 응답에 없다. ChatGPT는 다국어 챗봇이라고 주장하지만 실제로는 대부분 영어가 아닌 관점에 대해 "맹인"이다.[4]
성별 편견
성별 편견은 이러한 모델에 의해 생성된 결과가 한 성별을 다른 성별에 대해 불공평하게 편견하는 경향이 있는 경우를 말한다. 이러한 편향은 종종 이러한 모델이 훈련되는 데이터에서 비롯된다. 예를 들어, 대규모 언어 모델은 종종 전통적인 성별 규범을 기반으로 역할과 특성을 할당한다. 간호사나 비서는 주로 여성과, 엔지니어나 CEO는 남성과 연관될 수 있다.[18]
정치적 편견
정치적 편견은 특정 정치적 견해, 이데올로기 또는 결과를 다른 것보다 체계적으로 선호하는 알고리즘의 경향이다. 언어 모델은 정치적 편견을 나타낼 수도 있다. 훈련 데이터에는 광범위한 정치적 견해와 적용 범위가 포함되어 있으므로 모델은 데이터에서 해당 견해가 얼마나 널리 퍼져 있는지에 따라 특정 정치적 이념이나 견해를 선호하는 응답을 생성할 수 있다.[19]
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