Waarom is ChatGPT hulpeloos bij het tellen van 1 tot 1 miljoen?

Veel mensen die voor het eerst met ChatGPT in aanraking komen, proberen vaak eenvoudige opdrachten uit om de mogelijkheden van deze kunstmatige intelligentie te testen. Een veelvoorkomende opdracht is "tel van 1 tot 1 miljoen". Het antwoord is meestal een weigering, of ChatGPT geeft slechts een korte reeks getallen weer voordat het stopt. In werkelijkheid komt dit niet doordat het model niet kan tellen of geen logisch denkvermogen heeft, maar eerder door technische beperkingen, de ontwerpkeuzes en de aard van het taalmodel zelf. Deze factoren maken wat een eenvoudige taak lijkt onmogelijk.

Illustratiefoto.

ChatGPT is gebouwd op de basis van grootschalige taalmodellen, die werken door het volgende woord of teken te voorspellen op basis van een bestaande tekstreeks. Alle systeemgegevens zijn onderverdeeld in kleine eenheden die tokens worden genoemd. Een token kan een woord, een deel van een woord of een speciaal teken zijn. Voor elke chatsessie kan het model slechts een beperkt aantal tokens verwerken en genereren.

Met de nieuwste versies kan dit aantal oplopen tot meer dan 200.000 tokens, een aanzienlijke vooruitgang ten opzichte van voorheen. Als de vereiste echter is om van 1 tot 1 miljoen te tellen, zou de hoeveelheid data die nodig is om dit te genereren deze limiet nog steeds ver overschrijden. Alleen al het afdrukken van één miljoen gehele getallen zou ongeveer 2-3 miljoen tokens vereisen, vele malen meer dan de maximale capaciteit van elk huidig model. Dit is een duidelijke en onoverkomelijke technische hindernis onder de huidige omstandigheden.

Zelfs als we ervan uitgaan dat het systeem geen capaciteitsbeperkingen heeft, is tellen tot een miljoen onpraktisch. Het lezen of weergeven van de volledige reeks getallen zou enorm veel tijd in beslag nemen zonder nuttige informatie op te leveren. Bij gebruik van tekst zou je door honderdduizenden regels moeten scrollen. Bij gebruik van spraak zou het dagenlang luisteren naar een machine die elk getal voorleest volkomen onlogisch zijn. De ontwerpfilosofie van ChatGPT is gericht op het optimaliseren van de gebruikerservaring en het leveren van waardevolle kennis, niet op het uitvoeren van repetitieve handelingen die traditionele computers veel beter kunnen. In plaats van direct te tellen, stelt ChatGPT vaak voor om een kort stukje code te schrijven in Python of een andere programmeertaal. De computer kan deze code in een paar miljoenste van een seconde uitvoeren om de volledige reeks getallen weer te geven, wat zorgt voor efficiëntere opslag, zoeken en verwerking.

Een ander belangrijk aspect heeft te maken met de aard van taalmodellen. Mensen kunnen sequentieel tellen met behulp van logica en geheugen, mits ze voldoende geduld hebben om dit zonder problemen te doen. ChatGPT daarentegen "telt" niet in wiskundige zin, maar voorspelt zeer waarschijnlijke tekstpatronen. Wanneer het systeem gevraagd wordt om van 1 tot 10 te tellen, genereert het gemakkelijk de juiste reeks, omdat dit een bekend patroon is in de trainingsdata. Bij het opschalen naar miljoenen elementen ondervindt het model echter problemen, omdat het niet ontworpen is voor zo'n langdurig sequentieel proces. Het doel is natuurlijke communicatie, het beantwoorden van vragen, het analyseren en creëren van content, en niet simpelweg het vervangen van een computerloop.

Het is ook belangrijk om te weten dat het systeem is ontworpen om miljoenen gebruikers tegelijkertijd te bedienen. Als iemand ChatGPT dwingt om een enorme hoeveelheid tekst te genereren, verbruikt dit onnodig serverbronnen en heeft dit een negatieve invloed op de ervaring van anderen. Daarom bevat het ontwerp mechanismen om verzoeken te blokkeren of te beperken die geen duidelijk voordeel bieden. Dit is de reden waarom ChatGPT verzoeken kan weigeren zoals tellen tot 1 miljoen, alle priemgetallen onder een zeer groot getal opsommen of duizenden pagina's tekst genereren die slechts uit één herhaald woord bestaan.

Uit het verhaal over "niet tot een miljoen kunnen tellen" kunnen we een belangrijkere conclusie trekken: niet elke taak is geschikt voor een taalmodel. ChatGPT blinkt uit in natuurlijke taalverwerking, interpretatie, analyse en tekstcreatie, maar is niet geschikt voor puur mechanische taken. Als we ChatGPT beschouwen als een veelzijdige machine die alles kan, zullen we al snel teleurgesteld raken door deze beperkingen. Maar als we de kenmerken ervan begrijpen en het combineren met andere tools zoals programmeertalen, databases of computerprogramma's, kunnen gebruikers de kracht van het systeem volledig benutten.

Wanneer iemand ChatGPT uitdaagt door van 1 tot 1 miljoen te tellen, laat het resultaat duidelijk het verschil zien tussen linguïstische kunstmatige intelligentie en een traditionele computer. Kunstmatige intelligentie is niet ontworpen om monotone, repetitieve taken te vervangen, maar om mensen te helpen bij het verwerken van complexe informatie, het verschaffen van kennis en het inspireren van ideeën. Deze ogenschijnlijk eenvoudige beperking dient vanuit wetenschappelijk oogpunt als een herinnering aan de juiste aanpak: het juiste instrument voor het juiste doel gebruiken. ChatGPT kan misschien niet tot 1 miljoen tellen, maar het kan wel analyseren waarom het getal 1 miljoen een belangrijke betekenis heeft in de economie , wetenschap of cultuur. En dat is precies de kernwaarde van kunstmatige intelligentie in het moderne leven.

Bao Ngoc (t/h)

Bron: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/vi-sao-chatgpt-bat-luc-truoc-thu-thach-dem-tu-1-den-1-trieu/20250919024144154