GPT-4變懶了:轉檔推太長,表格也只給3行!OpenAI怎麼說?AI模型為何會變笨?
GPT-4變懶了:轉檔推太長,表格也只給3行!OpenAI怎麼說?AI模型為何會變笨?

24小時全年無休的AI,會想要「偷懶」嗎?近期有大量用戶反應,GPT-4正變得越來越懶散,不再盡心盡力回答問題,而OpenAI也出面表示,他們正在調查這個問題,並且研究如何修復AI模型。

Google剛發布號稱在多個指標上比GPT-4更強悍的AI模型Gemini,在這或許是OpenAI最需要嚴陣以待的時刻,GPT-4近來就被發覺出現了「偷懶」問題,不再詳盡解答用戶的疑問,甚至是拒絕回應、要用戶自己找出答案。

延伸閱讀:「一個詞」讓ChatGPT吐出原始資料!AI模型為何能在無形間出賣你?

GPT-4變懶了,怎麼回事?OpenAI怎麼說?

11月底時,AI工程師克里希南(Rohit Krishnan)就在推特上抱怨,GPT-4變得懶散又沒用,希望交給聊天機器人的各種任務都遭到回絕。「轉換這個檔案?太長了。編寫表格?只給前三行。讀取這個連結?抱歉不行。讀取這個py檔案(python程式)?抱歉不允許。這實在太讓人洩氣了。」他在推文中表示。

提出類似抱怨的不只他一人,創業家麥特.溫辛(Matt Wensing)也指出,GPT越來越抗拒做枯燥的工作,基本上它只會給出一部分答案,然後讓用戶自行解決剩下的部分。

抱怨GPT-4越來越懶的聲浪在網路上日漸攀升,終於OpenAI官方也出面表示,他們已經聽到用戶對於GPT-4越來越懶的回饋,正在研究怎麼解決這個問題,但強調他們自11月11日以來,就沒有動過AI模型。

OpenAI解釋,這個說法並不代表AI自行改變了模型,只是模型的行為可能出現了微妙的差異,導致提示詞出現退化,這種情況通常要用戶及員工很長一段時間才會注意到,並且修復這樣的變化。

GPT-4變笨的事件,也恰好緊接在OpenAI爆出宮鬥大戲之後,至於這齣政變戲碼是否有影響內部的運轉或效率,則暫時未可知。

不過OpenAI強調,發布新模型時他們都會進行包含AB測試在內的各種試驗,依據所有試驗結果確保新模型比舊模型更能帶給用戶幫助,也歡迎用戶持續反應GPT-4可能出現的變化、是否變得懶散,幫助他們即時掌握問題狀況。

延伸閱讀:Google承認Gemini超神影片造假「動了幾刀」!號稱打贏GPT-4,其實很水

GPT-4也曾變笨!實測6月份版本的GPT-4,就比3月版本準確度高多了

事實上,這並非GPT技術首次「學壞」,早在今年6、7月時,就有大批開發者抱怨GPT-4「變笨」了,有時會犯下一些愚蠢的錯誤、沒注意到用戶施加的指令,甚至引發外界猜測OpenAI是否為省錢降低了運算能力、或者調整模型降低成本。

當時OpenAI產品副總裁韋林德(Peter Welinder)公開澄清,「不,我們沒有把GPT-4變笨!」聲稱他們每次更新都是讓GPT-4比以前更聰明,用戶覺得變笨的情況有可能是因為高度使用下,一些過去沒發現的問題暴露出來。

雖然OpenAI強調他們沒有更動模型,但有研究團隊發布報告,用對比今年3月跟6月的GPT-4模型,評估在數學、敏感問題、回應頻率、程式能力、推理能力等諸多面向的表現,其中在數學能力方面, 研究團隊用500道題目讓兩個模型判斷質數,結果3月份的版本以97.6%準確度壓倒性高於6月版本的2.4%

gpt accuracy.jpg
先前GPT-4也傳出變笨消息,且經研究團隊測試在部份數學能力上出現顯著落差。
圖/ @svpino via X

AI模型會變笨,究竟是什麼原因?

來自史丹佛及柏克萊加大的研究團隊指出,「我們發現GPT-4和GPT-3.5的表現和行為,在兩個版本中存在顯著差異,並且在某些任務的表現隨著時間越來越差。」他們認為其中一種可能性是 GPT-4已經從思路鏈偏移 ,這是一種將多步驟問題拆解成複數中間步驟,提升大型語言模型推理能力的技術。

對於GPT技術有時莫名出現改變的情況,他們坦承訓練AI模型並不像工業製造般明確,投入什麼原料就知道會製造出什麼產品, 即使是完全相同的訓練材料,在不同次訓練當中,也可能催生出性格、文字風格、評估標準,甚至政治偏袒傾向迥異的AI模型

一直以來,AI究竟是如何運作的,常被稱為「黑盒子」,很難從外部去解釋、理解AI是如何做出決策,如此行動的原因等等。即使是引領著生成式AI發展的OpenAI,目前也不明白在沒有更新模型的情況下,GPT-4突然變得懶散的原因,不過再等待一些時間,開發團隊或許將能修復問題,告訴我們GPT-4究竟為何突然發懶。

延伸閱讀:細看GPT-4,還有14個驚人細節!可能會幫助犯罪、人類無法控制?

資料來源:PCMagDigital TrendX

責任編輯:林美欣

關鍵字: #AI #openai #ChatGPT
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓