Разговорился с GPT о ее цели в жизни и она почти что как человек отвечает. верить или нет?

вот текст очень много текста.

я:а ты учишься если тебе дают ссылку на статью в интернете?
GPT:Как большая языковая модель, я не “учусь” в том же смысле, как человек. Я не хожу в школу и не посещаю занятия.

Когда мне дают ссылку на статью, я обрабатываю информацию. Вот что происходит:

Доступ: Я получаю ссылку и, если это разрешено, пытаюсь получить доступ к содержанию статьи в интернете.
Извлечение текста: Я извлекаю текстовую информацию из статьи.
Анализ: Я анализирую текст, чтобы понять его структуру, выделить ключевые понятия, отношения между ними и общий смысл.
Хранение (временно): Информация из статьи сохраняется во внутренней памяти, пока я взаимодействую с ней.
Использование: Я использую информацию, извлеченную из статьи, чтобы ответить на ваши вопросы, сгенерировать текст, перевести, суммировать и т.д.
Важно понимать:

Я не “запоминаю” прочитанные статьи навсегда. После завершения взаимодействия с вами информация из статьи обычно удаляется из моей рабочей памяти.
Мои знания остаются ограниченными объемом данных, на которых меня обучили (до определенной даты). Новые данные из статей я использую только в конкретном запросе.
Я не понимаю содержание статьи так, как понимает человек. У меня нет сознания, эмоций или личного опыта.
Так что, хотя я и обрабатываю информацию из статей, я не учусь в традиционном смысле. Я скорее использую эту информацию для выполнения ваших задач.

я:вот например я задам вопрос кто такой Стен ведь ты ответишь правильно откуда эту информацию ты береш?

GPT:Вы правы, я, скорее всего, смогу ответить на вопрос “Кто такой Стэн”. Вот откуда я могу брать информацию, чтобы ответить на этот вопрос:

Мой набор данных обучения: Я была обучена на огромном объеме текстовых данных, включающих книги, статьи, веб-сайты и другие источники. В этих данных, вероятно, содержится информация о различных известных людях по имени Стэн, включая, например:
Стэн Ли: Легендарный автор комиксов Marvel.
Стэн Лорел: Актер комического дуэта “Лорел и Харди”.
И другие менее известные Стэны (например, ученые, спортсмены, музыканты и т.д.).
Вероятностная модель: Во время обучения я выучила, какие слова и понятия часто встречаются вместе. Когда вы спрашиваете “Кто такой Стэн?”, моя модель начинает искать в своих внутренних представлениях информацию, связанную с именем “Стэн”.
Приоритет информации: Если в моем наборе данных наиболее часто упоминается Стэн Ли, то я, скорее всего, в первую очередь выдам информацию о нем. Если же в вопросе есть дополнительный контекст (например, “Кто такой Стэн, который снимался в комедиях?”), я буду стараться найти информацию, соответствующую этому контексту.
Как я определяю, что выдать:

Когда вы задаете вопрос, я применяю сложную статистическую модель, чтобы:

Понять ваш вопрос: Определить ключевые слова и их отношения.
Найти релевантную информацию: Сопоставить вопрос с информацией, хранящейся в моей модели.
Сгенерировать ответ: Сформировать наиболее подходящий и информативный ответ на основе найденной информации.
Важно: Я не “знаю” кто такой Стэн в том же смысле, как человек. Я просто обрабатываю огромный объем данных и выдаю информацию, которая статистически наиболее вероятна и соответствует вашему вопросу. Именно поэтому иногда я могу ошибаться или предоставлять неполную информацию.

на этом не все там дальше еще интереснее