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 verzoeken om de mogelijkheden van deze kunstmatige intelligentie te verifiëren. Een van de bekende verzoeken is "tel van 1 tot 1 miljoen". Het antwoord is vaak een weigering, of ChatGPT geeft slechts een korte alinea weer en stopt dan. Dit komt in feite niet doordat het model niet kan tellen of logische mogelijkheden mist, maar door technische beperkingen, ontwerporiëntatie en de aard van het taalmodel. Het zijn deze factoren die een ogenschijnlijk eenvoudige taak onmogelijk maken.

Illustratiefoto.

ChatGPT is gebaseerd op grote taalmodellen, die het volgende woord of teken voorspellen op basis van een gegeven tekstreeks. Alle door het systeem gegenereerde gegevens worden verdeeld in kleine eenheden, tokens genaamd. Een token kan een woord, een deel van een woord of een speciaal teken zijn. Voor elke chatsessie kan het model slechts een bepaald aantal tokens verwerken en genereren.

Met de nieuwste versies kan dit aantal oplopen tot meer dan 200.000 tokens, een enorme stap voorwaarts ten opzichte van voorheen. Echter, als de vereiste om van 1 tot 1 miljoen te tellen, zal de hoeveelheid data die gegenereerd moet worden deze limiet nog steeds ruimschoots overschrijden. Alleen al het printen van één miljoen gehele getallen vereist ongeveer 2-3 miljoen tokens, vele malen de maximale capaciteit van elk model op dit moment. Dit is een duidelijke technische barrière die onder de huidige omstandigheden niet kan worden overwonnen.

Zelfs als we aannemen dat het systeem geen capaciteitslimiet heeft, is tellen tot 1 miljoen niet praktisch. Het lezen of weergeven van de volledige reeks getallen zou erg lang duren zonder bruikbare informatie. In tekstvorm zou je door honderdduizenden regels moeten scrollen. In gesproken vorm is het luisteren naar een machine die dagenlang elk getal voorleest volkomen onredelijk. De ontwerpfilosofie van ChatGPT is om de gebruikerservaring te optimaliseren en kenniswaarde te bieden, niet om repetitieve handelingen uit te voeren die traditionele computers veel beter kunnen. In plaats van direct te tellen, stelt ChatGPT vaak voor om een korte code in Python of een andere programmeertaal te schrijven. De computer kan deze code in een paar miljoenste van een seconde uitvoeren om de volledige reeks getallen weer te geven, waardoor deze efficiënter kunnen worden opgeslagen, doorzocht en verwerkt.

Een ander belangrijk aspect is de aard van taalmodellen. Mensen kunnen getallen sequentieel tellen met behulp van logica en geheugen, met voldoende geduld, zonder problemen. ChatGPT daarentegen "telt" niet in wiskundige zin, maar voorspelt alleen tekstpatronen die waarschijnlijk als volgende zullen verschijnen. Wanneer het systeem gevraagd wordt om van 1 tot 10 te tellen, genereert het gemakkelijk de juiste volgorde omdat het een bekend patroon is in de trainingsdata. Maar wanneer het model wordt geschaald naar miljoenen elementen, zal het moeite hebben, omdat het niet is ontworpen om zo'n lang sequentieel proces uit te voeren. Het doel is natuurlijke communicatie, het beantwoorden van vragen, het analyseren en creëren van content, niet het vervangen van een simpele computerlus.

Het is ook belangrijk om te weten dat het systeem is gebouwd om miljoenen gebruikers tegelijk te bedienen. Als één persoon ChatGPT zou dwingen een enorme hoeveelheid tekst te genereren, zou dit onnodig serverbronnen verbruiken en de ervaring van anderen beïnvloeden. Daarom zitten er in de kern van het ontwerp mechanismen om verzoeken te blokkeren of te beperken, zonder dat dit een duidelijk voordeel oplevert. Dit is de reden waarom ChatGPT verzoeken kan afwijzen, zoals het tellen tot 1 miljoen, het opsommen van alle priemgetallen onder een zeer hoog getal, of het genereren van duizenden pagina's tekst die slechts uit één herhaald woord bestaan.

Het verhaal over "niet tot 1 miljoen kunnen tellen" leidt ons tot een belangrijkere conclusie: niet elke taak is geschikt voor taalmodellen. ChatGPT is goed in natuurlijke taalverwerking, interpretatie, analyse en tekstgeneratie, maar is niet geschikt voor puur mechanische taken. Als we ChatGPT zien als een universele machine die alles kan, zullen we teleurgesteld zijn door dergelijke beperkingen. Maar als we de kenmerken ervan begrijpen en het combineren met andere tools zoals programmeertalen, databases of computersoftware, zullen gebruikers de kracht van het systeem ten volle benutten.

Toen iemand ChatGPT uitdaagde om van 1 tot 1 miljoen te tellen, was het resultaat een duidelijke demonstratie van het verschil tussen linguïstische AI en een traditionele computer. Kunstmatige intelligentie is niet gemaakt om monotone, repetitieve handelingen te vervangen, maar om mensen te ondersteunen bij het verwerken van complexe informatie, het verstrekken van kennis en het suggereren van ideeën. Deze ogenschijnlijk eenvoudige limiet, bekeken vanuit een wetenschappelijk perspectief, is een herinnering aan de juiste aanpak: het gebruik van de juiste tool voor het juiste doel. ChatGPT telt misschien niet tot 1 miljoen, maar het kan analyseren waarom het getal 1 miljoen een belangrijke betekenis heeft in economie , wetenschap of cultuur. En dat is de kernwaarde van kunstmatige intelligentietechnologie 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