→ TKB5566: 所以很多人說AI要取代程式設計師 我也是傻眼 03/27 00:09
推 mangle: AI 搜尋錯誤率高達６成！ChatGPT、Perplexity 等８大 AI 03/27 00:45
→ mangle: /view/70115?utm_source=copyshare 03/27 00:45
推 vajra0001: gpt還會給我編造假的歷史文獻 03/27 02:12
→ vajra0001: 之前跟我說左傳襄公二十六年有用龍祭天 03/27 02:13
→ vajra0001: 我就覺得我怎麼沒讀過 一翻 ....好你個gpt 03/27 02:14
推 fw190a: ....不要用gpt追問歷史細節，他就是印象派，很多人 03/27 06:42
→ fw190a: 反覆討論的事情才有些準確性，不同模型也差很多， 03/27 06:42
→ fw190a: 光是你究竟有沒有調用它的搜尋網頁功能結果就差很 03/27 06:42
→ fw190a: 多。我目前用grok比較多 03/27 06:42
推 moslaa: 越冷門的主題，AI越不準 03/27 10:27
→ moslaa: 這也沒辦法，AI本質也只是上網找既有資料 03/27 10:28
→ moslaa: 只是它找得快，整理得快而已 03/27 10:28
→ moslaa: 如果既有資料很少，它只好開始鬼扯 03/27 10:29
→ moslaa: 我的解決辦法是，關鍵部分一定問它出處，要明示 03/27 10:29
→ moslaa: 可惜雖然它會聽話明示，但"經常"發現它的依據是 03/27 10:30
→ moslaa: 沒什麼公信力的網文，如果是冷門題材。 03/27 10:30
→ moslaa: 不過話又說回來，每次遇到這種情況，其實我內心也有鬆一口 03/27 10:31
→ moslaa: 氣：我當人還是有點價值 XD 03/27 10:32
推 ccyaztfe: 目前的AI只能找已經電子化的資料，如果書籍資料只有紙本 03/27 11:18
→ ccyaztfe: 沒有電子檔，AI一定找不到的～ 03/27 11:18
→ ccyaztfe: 此外，它也只能找免費及有開放的電子書，如果是要付費的 03/27 11:20
→ ccyaztfe: 電子書，它也沒辦法知道內容。 把AI當人看待就很好理解 03/27 11:21
→ ccyaztfe: 了。AI就是一個只能使用電腦搜尋的人 03/27 11:21
推 mangle: 問出處他還會畫虎爛，之前直接丟一個網頁，問裡面的數字 03/27 11:27
→ mangle: 還會回答錯誤，我是用免費版chatgpt 03/27 11:27
推 moslaa: 想起來，chatgpt剛出來時，我還曾經堅持要它給學術論文出 03/27 12:01
→ moslaa: 處，它給了，但當我興奮地要找出來看全文時 03/27 12:02
→ moslaa: google半天確認了它這論文是假的，根本不存在！ 03/27 12:02
→ saltlake: 樓上最近再用看看，這毛病照樣存在 03/27 12:24
→ saltlake: 機器人肯定不會說謊? 那是小說的設定 03/27 12:25
推 mangle: 目前我覺得免費版對於讀論文最好用的方式，是要直接上傳 03/27 13:28
→ mangle: 書面檔案，然後直接且清楚的詢問該論文中的內容，這樣比 03/27 13:28
→ mangle: 較有建設性，但我有時候也會怕怕的，所以大致文獻我也會 03/27 13:28
→ mangle: 看 03/27 13:28
→ mangle: 只是以前會仔細看，現在變成大概仔細點看，減輕一些負擔 03/27 13:29
→ mangle: ，並且多一個人討論的感覺，他會給你一些思路和反饋，不 03/27 13:30
→ mangle: 一定對，但幫助思考 03/27 13:30
→ saltlake: 樓上那種用法還是免不了普公所指出的潛在問題 03/27 14:46
→ saltlake: 關鍵在於當前至少商用的大型語言模型並沒有邏輯推理能力 03/27 14:47
推 mangle: 是啊 大語言模型很大的好處會用很淺顯易懂的語言讓你了解 03/27 17:23
→ mangle: 很機車艱深的理論，但你說畫圖說故事也是，他並沒有思考 03/27 17:23
→ mangle: 能力，其實照本宣科，但換個方式照本宣科幫助你閱讀，有 03/27 17:23
→ mangle: 效減輕跨領域學習的困難 03/27 17:23
→ mangle: 但光這樣就對學習知識有很大的益處，因此以後跨領域變成 03/27 17:29
→ mangle: 新興賽道，但你說跟傳統單一領域深耕30年當然有差距，但 03/27 17:29
→ mangle: 你會給出新的知識融合的賽道，這是過去有但不明顯的特徵 03/27 17:29
→ mangle: ，隨著科技的進步帶來的質變，因此知識量變得不太重要， 03/27 17:30
→ mangle: 反而辯證與思考還有邏輯訓練與融合不同領域的思維變得更 03/27 17:30
→ mangle: 重要，這是相對優勢產生能力優劣差異。但我還是說句實話 03/27 17:30
→ mangle: ，單一領域深耕的學者，必定會在中後期拓展不同領域，畢 03/27 17:30
→ mangle: 竟單一領域不可能完全分離，隨著研究深入，必然會這樣， 03/27 17:30
→ mangle: 也別小看傳統學者的知識廣泛，只是可能知識具有明確的領 03/27 17:30
→ mangle: 域界線範圍而已 03/27 17:30
推 kkStBvasut: gpt剛出來時我特地用英文問他 瑪麗安東妮是瑪麗亞特蕾 03/28 17:38
→ kkStBvasut: 西亞的女兒嗎 03/28 17:38
→ kkStBvasut: gpt竟然回答：不是 =,= 03/28 17:39
→ saltlake: 瑪麗亞特蕾西亞是瑪麗安東妮的女兒嗎? 03/28 22:14
→ saltlake: 殘念，這問題哄不了今日的聊天機器人 03/28 22:14
推 evysk701: 每次問一些古典文言文獻它都會給出超逼真的答案 但直接 04/02 15:40
→ evysk701: 順著它給的來源去翻整部原文根本找不到來源 連相似的句 04/02 15:41
→ evysk701: 子都沒有 04/02 15:41