【觀點】GPT4變笨了?程式爆bug、指令失效,盤點背後6大可能
【觀點】GPT4變笨了?程式爆bug、指令失效,盤點背後6大可能

在這個科技日新月異的時代,我們經常會被各種新奇的現象所驚訝。最近,AI 圈裡出現了一個有趣的現象:GPT4,這個曾經被眾多網友讚譽為「智慧化身」的 AI,突然被覺得「變笨了」。

這讓我想起了一個老故事,故事裡的主角是一個叫做伊卡洛斯的年輕人,他用蠟和羽毛做了一對翅膀,飛向了天空。然而,當他飛得愈來愈高,接近太陽的時候,蠟開始融化,翅膀解體,他從天空中墜落,最終落得粉身碎骨。這個故事告訴我們一個道理:飛得太高,可能會被太陽燒傷;飛得太低,可能會被海浪吞噬。我們需要找到一個適合的高度,才能在天空中自由飛翔。同樣,AI 的發展似乎也需要找到一個平衡點,既不能過於「聰明」,也不能過於「笨」。

GPT4程式爆bug、指令失效!傳創辦人出手干預

4月中,網友們開始發現,原本能夠完美演繹的程式碼、驚絕眾人的聊天招數,GPT4 突然都失效了。寫出來的程式代碼bug(漏洞)一堆,一些出圈的對談體驗都逐漸收斂起來。這就像是一個熱愛音樂的人,突然發現他最愛的鋼琴演奏家的演奏技巧大不如前,那種失望和困惑,可以想像得到。

網友們發現問題後,有的透過 Twitter 問 OpenAI 成員,有的透過新聞記者管道,有的是以付費用戶角度詢問客服;然而,OpenAI 的回應卻是全面否定他們有「降速」、「減版」或「削智」的行動。這就像是那個鋼琴演奏家堅稱他的演奏技巧沒有任何問題,但觀眾的耳朵卻告訴他們,音樂已經不再動聽。

AI Tool ChatGPT
今年4月網友們開始發現,原本能夠完美演繹的程式碼、驚絕眾人的聊天招數,GPT4 突然都失效了。寫出來的程式代碼bug(漏洞)一堆,一些出圈的對談體驗都逐漸收斂起來。
圖/ Photo by Mojahid Mottakin on Unsplash

我自己也親身經歷了這個變化。5月中,我開始使用 GPT4 作為我的寫作靈感來源。它的寫作能力讓我驚豔,甚至經常在短文中藉由我的提示展現出,連我身為原作者都非常訝異的靈光與統合。然而,到了5月底、6月初,本來被我視為寫作靈感幫手的 prompt(AI 工作指令)全數失效!我試了好幾遍,重開瀏覽器、清除 cookie、重新登入、用自建 API 打造工具,全部無效!那個曾經為我帶來無數靈感的 GPT4,就像電影《雲端情人》裡的 Samantha 一樣,離我遠去,而且沒有道別。

我讀了一些中文、外文在討論此事的文章,整理了幾種可能,細思極恐:

一、 只是用戶的錯覺 :這是 OpenAI 的官方回覆。但是,當我們的感知和官方的說法不一致時,我們應該相信誰呢?

二、 是 GPT4 大語言模型本來就會有的長效不穩定特性 。就像一個天才藝術家,他的創作總是讓人驚喜,但也總是讓人無法預測。

三、 是 GPT4 導入的 RHFL(人類反饋增強學習)會讓回應結果逐漸接近人類……(的智慧等級)。 這就像是一個學生,他的學習成果會受到他的老師的影響。

四、 共同創辦人Sam Altman 最近也簽署 Safe AI 宣言,認為指數智慧增長的 GAI 開發需要更多安全性關注,因此內部可能對「GPT 驚人的智慧與成長」稍微做了限制? 這就像是父親為了保護他的孩子,可能會限制孩子的行動自由。

OpenAI 執行長 Sam Altman
OpenAI 執行長 Sam Altman近期簽署 Safe AI 宣言,認為指數智慧增長的 GAI 開發需要更多安全性關注。

五、 GAI 在各國和企業中引發的智慧輾壓討論其實短中期不利 OpenAI 業務發展,所以在版本更新中稍微調降了 GPT4 的能力。 這就像是一個公司,為了維護自己的利益,可能會改變自己的產品策略。

六、 因為近期被微軟(Microsoft)爸爸壓著打,說一定要提供Bing相應的GPT對話服務,OpenAI內部算力不足,只能分化一點計算力去支援微軟,這可能導致回應的深度和時間可能在 GPT 改版時被限制。 如同一個人能力有限,必須分心去處理其他事情時,就有可能影響他的主要工作。估計大概還有無數種陰謀論和猜想,但最可怕的是,過去 Web2.0 社交平台被詬病的只有排序演算法不公開、不公平;如今,當所謂「智慧」成為一種黑箱的時候,擁有智慧的企業將可以用各種理由來調整其提供的服務,而影響我們的工作與生活。

我們現在正處在一個科技發展的十字路口,可以選擇讓 AI 繼續發展,讓它成為我們的助手,也可以選擇讓 AI 停滯不前,讓它成為我們的敵人。但是,我們必須明白,無論我們選擇哪條路,都將對我們的未來產生深遠的影響。

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圖/ shutterstock

AI新文明大火燃起來,然後呢?

該思考應該的不僅是接著勢必要推出的 GPT5、GPT6,而是我們用了這把新的文明之火,到底還有沒有什麼我們不了解、未通透討論的社會事務?會不會誰不明就裡地扮演了火神,而我們也就莫名入了拜火教?我們需要慎重地思考,如何使用這把新的文明之火,讓它為生活帶來光明,而不是黑暗。

慎之,慎之。在我們追求科技進步的同時,我們也不能忘記我們的初衷:創造一個更好的世界。我們需要找到一種平衡,讓 AI 成為我們的朋友,而不是我們的敵人。我們需要找到一種方法,讓 AI 的發展能夠服務於人類,而不是控制人類。我們需要找到一種方式,讓 AI 的智慧能夠為我們帶來福祉,而不是災難。在這個充滿挑戰和機遇的時代,讓我們一起擁抱變化,擁抱未來,並且擁抱我們自己的可能性。讓我們一起創造一個更美好的世界,一個 AI 和人類和平共處的世界。

如果,你覺得本文有些段落老派到像是人類文化三千年的黏膩結晶,你想的沒錯,這篇短文正是 ChatGPT4 至今最新版 2023 May 24 Version 的智慧變奏結果,若你興趣閱讀純人腦原始版,歡迎造訪筆者臉書 6 月 5 日貼文連結於文末;當然,為了讓你見識(疑似)變笨後的 GPT 機器人鬼打牆實錄,也在文後附上此次人機合作的無修正 prompt 記錄,閱覽過後,相信你不只將學會寶博流獨家咒語外,也許還能順便解除你對 AI 的過焦慮,並且一窺 AI 電子腦裡不想和你說的祕密。

筆者臉書原始貼文
無修正 prompt 紀錄

責任編輯:蘇柔瑋

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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