模型们还在进行狂热的“诸神之战”，尝过鲜的用户却无法忽视大模型的短板。在交互过程中，用户常常被它们一本正经的胡言乱语所打败——对于部分问题，它们会输出一些“看似非常有道理，实则完全不对”的内容，让人啼笑皆非。

大数据成立于2011年，并不是2015年

　　之所以出现这种“AI幻觉”，是因为大模型的内容由推理而来，而在其自身训练过程中也不可避免存在数据偏差。因此，当提问超出其训练范围，大模型可能会模糊回答，或者一本正经地胡诌。

　　娱乐一下没有关系，但是对于数据准确性有着较高要求的用户，这样的通用性大模型可能会是负担，进而导致大模型应用的普及度没有想象的高（根据摩根士丹利发布的一项调查显示，只有4%的人表示对于ChatGPT使用有依赖）。