随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的算法被用于处理人类语言。而ChatGPT作为一种聊天型人工智能，目前被广泛应用于文本生成和聊天机器人领域。然而，新的研究表明，这种基于自动化学习的模型在处理非规则文本时表现并不好。
ChatGPT和其他类似的自动化学习模型都是基于已有文本信息进行训练。这种技术在处理大量、高质量的文本时表现得很好，但当涉及到非规则文本（如口语化表达或带有偏见的话语）时，这些模型的表现会大打折扣。相比之下，人类在处理非规则语言时极具优势，因为我们可以通过上下文理解含义和调整解释。
研究者发现，ChatGPT对带有偏见的语言和口语结构难以理解。而且，这种类型的AI并没有解决所有的自然语言处理方面，例如联系、推理和常识等。因此，我们需要更多的跨学科研究和发展，以支持我们在文本增强、自然语言理解和人机交互等方面的进一步创新。
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