技术专家David Bau表示，随着计算机系统的复杂性不断提高，人类在处理这类系统时变得困惑。虽然AI无法预设规则来组织信息，但仍可能存在未察觉的模式。研究人员正在寻求通过可解释人工智能（XAI）解决这一难题。然而，尽管取得一些进展，但ChatGPT等大型语言模型的分析能力仍较弱，主要原因是它们参数众多。

随着计算机系统的复杂性不断提高，人类在处理这类系统时变得困惑。虽然AI无法预设规则来组织信息，但仍可能存在未察觉的模式。研究人员正在寻求通过可解释人工智能（XAI）解决这一难题。

首先，让我们了解什么是可解释人工智能（XAI）。它是一种人工智能技术，旨在使AI系统的决策过程可以被人类理解。这需要AI系统能够输出明确、有逻辑的解释，并且能够清楚地解释其推理和决策的过程。

然而，当前的大规模语言模型，如ChatGPT，由于其复杂的参数和大量数据的输入，导致其分析能力相对较弱。原因主要有两点：首先，大模型通常有大量的参数，这些参数的选择对模型的行为有着直接的影响。然而，对于某些特定的任务，模型可能无法很好地选择这些参数，从而影响其性能。

其次，大量的数据输入是语言模型训练的重要因素。然而，如果数据集中包含大量的噪声或者错误的信息，那么模型可能会学习到错误的信息，而不是正确的信息。
因此，研究人员正致力于开发新的方法来解决这个问题。一种方法是通过使用更小的模型，或者更简单的模型结构，来减少模型的参数数量。另一种方法是通过增加模型的泛化能力，使其能够在各种不同的任务中表现出色。
此外，研究还试图利用监督学习的方法来改善模型的性能。这种方法可以让研究人员从大量的已知的数据集中学习到如何使模型更好地预测未知的数据。
总的来说，虽然大模型的分析能力相对较弱，但是通过不断的研究和发展，我们相信未来的技术将能够解决这个问题，使AI系统能更好地理解和处理复杂的系统。