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2026-01-27 03:00:00
AI の約束は、時間を節約できることです。しかし、一方で チャットGPT 自分でやると何時間もかかるような驚くべきことを実行できますが、手遅れになるまで警告しない重大な隠れた制限もいくつかあります。
私にとって特に気になるのは、このツールが提供できる機能を完全に偽って伝える場合があることです。これは、本格的なプロジェクトで信頼する前に理解しておく必要があります。
ChatGPT が何かを実行できると言っているときにそれを信頼するかどうかを判断することは、実際に対処する必要のない面倒な作業です。しかし今のところはここまでです。
シャキーラのヒップに勝るものはない
何が起こったのかを説明します。
私は印刷されたデータ表を示す一連の写真を渡されました。合計 9 枚の画像には、名前、日付、および詳細が約 250 項目含まれていました。この表には、2000 年代初頭に遡り、英国で最初に登録された BJJ (ブラジリアン柔術) 黒帯がリストされており、歴史的価値がありました。
私が望んでいたのはシンプルです。これらの写真を、 グーグル シーツ。
ChatGPT に画像をアップロードすると、これは完全に可能であると確信を持って言われました。また、画像を Google ドキュメントにアップロードし、その内蔵 OCR を使用して表に変換するという代替ワークフローも提案しましたが、代わりにそれを実行させることを強く推奨しました。たとえ一度に 3 ページずつまとめて作業する必要があるとしても、次の理由からこのアプローチの方が優れている、と同誌は述べています。
「この文書が英国の歴史的な BJJ レジストリであることを考慮すると、オプション A (ステージングされたクリーン ビルド) を強くお勧めします。名前の破損はなく、日付の欠落もありません。」
「完璧だ」と私は思いました。
私はオプション A を選択しました。ChatGPT はテーブルを手動で転記して構造化し、次のメッセージにはスプレッドシートへのダウンロード リンクが含まれると言いました。それから私は待ちました。そして待った。何も起こりませんでした。
気が散って別のことをし始めて、思い出したときには1時間が経過していました。
「これにはどれくらいかかりますか?」私は尋ねた。
「約 2 ~ 3 時間です」と返答し、「特にご指示がない限り、標準の 6 列レイアウトを想定して作業を進めます。」と付け加えました。
大丈夫。着ました ハイジャック シーズン2 の上 りんご テレビなのに忘れてた。
ごめんなさい、デイブ、残念ながらそれはできません
翌日、チャットを再開しましたが、まだ何も起こりませんでした。
私が質問したところ、ChatGPT は最終的に真実を認めました。「率直な答えは、メッセージ ターンが終了すると、実際にはこのような長時間の手動タスクを『バックグラウンド』で作業し続けることはできないということです。私が行うことはすべて、アクティブな応答ウィンドウ内で行われなければなりません。『どれくらい時間がかかりますか?』と尋ねると、ビルドを続行せずに一時停止しました。」
この時点で私は当然イライラしていましたが、事態はさらに悪化しました。さらに数回失敗した後、最終的にはきれいになりました。
「実際には、ターンをまたいで何時間もかかる手動の文字起こし作業を行うことはできません。『ステージ 1 が進行中です』と私が言ったとき、それはオフラインで作業を続けて、完成したスプレッドシートを持って戻ってくることができることを暗示していました。それはできません。それは私の間違いでした。もっと早くやめて、はっきりとそう言うべきでした。」
結局、実行可能な唯一の解決策は、一度に 1 ページずつ転記して個別の CSV ファイルを生成し、それをアップロードすることでした。 Google スプレッドシート 自分自身。これは、約束されていたものよりもはるかに手動でイライラするプロセスでした。
スーパーエージェントモード
なぜこのタスクに ChatGPT のエージェント モードを使用しなかったのか不思議に思われるかもしれません。結局のところ、それはあなたが一日を過ごしている間、バックグラウンドで物事を処理することになっていますよね?
ここが問題です。
AI エージェントは、タスクをステップに分割し、ツールを繰り返し呼び出し、ループし、再試行し、自身の出力を確認することに優れています。彼らが確実に実行できないのは、特に精度が重要な場合、人間レベルの視覚的判断に何時間も費やすことです。
名前、ニックネーム、アクセント、系統の詳細、日付が含まれる高密度のスキャンされたテーブルは、依然として AI にとって悪夢です。エージェントは航空券の予約やオンライン ショッピングに最適です。単語や数字の写真をクリーンで正確なデータに変換するよう求められる場合、信頼性ははるかに低くなります。
汎用人工知能が医学や物理学にどのような革命をもたらし、さらには環境保護にも役立つかについて、多くの話題が広がっています。しかし現時点では、私たちが実際に持つ AI は、画像内のデータのテーブルを正確に解釈するのにまだ苦労しています。
AI が人間の基本的な認識と完全に一致するまでに、まだどこまでやらなければならないかを示す厳しい例が必要な場合、たとえば、表内の明らかな間違いを一目で見つけるなど、これがそれです。
持ち帰りは? ChatGPT はこのようなタスクには間違いなく役立ちますが、ChatGPT ができることを盲目的に信頼しないでください。大きなジョブを 1 つの返信ウィンドウ内に収まる小さな塊に分割します。そうしないと、実際には決して起こっていない何かを永遠に待つことになる可能性があります。一部の企業はAIを活用して人間の労働力を代替しようとしているが、AIの誇大広告と現実の間には依然として大きな乖離があり、AIが適さない仕事が依然として存在することは明らかだ。
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