河北
机器之心报道
编辑：小舟、陈萍
ChatGPT：我不是不会，就是不想干活。
现阶段，ChatGPT 已经成为很多人的得力助手，写文档、编代码、生成图片…… 但看似无所不能的 ChatGPT，也有其懒惰的一面。
不知大家是否还记得去年年底 GPT-4 开始变「懒」的事实，比如对于用户提出的要求，ChatGPT 的响应会变得非常缓慢且敷衍，甚至还会单方面中断对话；又比如用户要求 ChatGPT 编写一段代码，它会建议用户自己去写。
当时，OpenAI 给出的解释是模型行为是不可预测的，他们也在研究如何修复。
一种看似无解的问题，现在另一种解释似乎正在被广大网友接受。
最近，X 上一则推文爆火，该推文（来自 Dylan Patel）表示「ChatGPT 系统 prompt 中有 1700 个 token？如果你想知道为什么 ChatGPT 与 6 个月前的性能相比会变得如此糟糕，那是因为系统 prompt。看看（prompt 中）这么多垃圾。『变懒』确实有 prompt 的原因。」
图源：https://twitter.com/dylan522p/status/1755086111397863777
系统 prompt 地址：https://pastebin.com/vnxJ7kQk
随后 Dylan Patel 表示，如果读者不相信的话，可以自己试试：
这条消息迅速在各大 AI 社区传播开来，讨论量居高不下：
有网友表示：「几个月前在 ChatGPT 性能下降时，我就建议过：非常长且写得不好的系统 prompt 更改和添加导致了大多数问题。这些 prompt 中内置了服务退化（比如无论如何只渲染一张图像），并且还有许多模糊的指令，即使是人类也很难始终如一地遵循，比如它产生的任何内容都不应该冒犯任何人。」
「根据我的测试，系统 prompt 越长，分配给用户精确任务的资源就越少。」另一位网友说道。
还有人表示：「没有证据表明较长的系统 prompt 会影响输出质量，我不知道为什么每个人都认为他们比 OpenAI 更了解自己。」
从公开的角度讲，有网友表示反对秘密注入 prompt，因为「这种行为对人类视角的多样性缺乏同理心。这些工具太重要了，不能以工具所有者在不披露的情况下预先调整结果的方式使用。」
有人反驳道：「如果你想访问底层模型，可以使用 OpenAI 的 API。我不明白这有什么问题。」
还有网友表示：「至少 OpenAI 注入的 prompt 似乎有效，我不介意那些让输出不那么刻板的 prompt—— 如果它们有效的话。」并举例说明谷歌的 Bard（Gemini Pro 版本）存在相关问题。
有人从商用 GPT 的角度指出：「这难道不是人工智能企业塑造其 GPT 的基本方式吗？如果不给 GPT 一些恰当的指令，能否保证负责任地运行 GPT 模型？保密对于商业公司来说不是很合理吗？他们如何调整其 LLM 是有价值的知识产权。」
最后，还有网友继续抱怨「昨天我在编写 Python 代码中遇到了这个问题，它完成了代码的 90%，然后说最后一段逻辑太复杂了，但告诉我如何去做...... 之后我开始了一个新的聊天，给了它自己写的 Python 代码，并说这个代码不完整 —— 你可以将它所需的行添加完整吗…… 然后 ChatGPT 就毫无问题地添加了代码。从这可以看出，ChatGPT 绝对是懒惰的。」
看来，ChatGPT 的懒惰问题还需要时间解决。
https://news.ycombinator.com/item?id=39289350
https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1akye4v/chatgpt_system_prompt_is_1700_tokens_if_you_were/
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