训练数据 vs 实时搜索：AI 系统如何获取信息
了解 AI 训练数据与实时搜索的区别。学习知识截止、RAG 及实时检索如何影响 AI 可见性与内容策略。
2 分钟阅读
了解 ChatGPT 的训练数据来源
ChatGPT 的知识库建立在多样化的公开互联网数据之上，结合了授权数据集和人工反馈优化。模型的训练主要依托三类来源：公开的互联网数据（网站、文章、网络内容）、授权数据集（包括书籍和学术出版物），以及训练师的人工反馈。这些训练数据涵盖了极为广泛的渠道，包括新闻网站、学术期刊、书籍、技术文档、论坛（如 Reddit 和 Stack Overflow）、维基百科条目以及无数其他可公开访问的网页。这些来源的体量与多样性——横跨多种语言、领域和观点——共同构建了 ChatGPT 的知识库，使其能够讨论从量子物理到中世纪历史再到当代流行文化等各类话题。但需注意，ChatGPT 无法访问实时信息或专有数据库；它仅能利用训练期内可获取的内容。
知识截止日期详解
知识截止日期指的是 ChatGPT 无法获取训练数据的时间节点，对其能访问的信息形成硬性边界。不同版本的 ChatGPT 拥有不同的截止日期：ChatGPT-4 的知识截止日期为 2023 年 12 月，而ChatGPT-4o（优化版）截止于 2023 年 10 月。这些截止日期显著影响了回答的准确性和相关性，特别是对近期事件、新发表的研究或可能已变化的现行统计数据。部分新版 ChatGPT 支持网络搜索以获取截止日期之后的最新信息，但并非所有版本或场景都具备此功能。了解所用模型的截止日期对于需要获取最新信息的用户至关重要，因为 ChatGPT 无法对训练期结束后的事件或发展给出准确答案。这一限制是评估 ChatGPT 在时效性问题上可靠性时最需要关注的因素之一。
| ChatGPT 版本 | 知识截止日期 | 网络搜索能力 | 主要应用场景 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT-4 | 2023年12月 | 有限 | 通用知识、分析与推理 |
| ChatGPT-4o | 2023年10月 | 可用 | 优化性能、多模态任务 |
| ChatGPT-3.5 | 2023年4月 | 无 | 基础查询、性价比高 |
| ChatGPT 带浏览功能 | 实时 | 有 | 时事、最新研究 |
ChatGPT 如何获取和整合信息
与检索特定文档或网页的搜索引擎不同，ChatGPT 通过整合训练期间学到的模式来生成回答——这是一种根本不同的机制。当你向 ChatGPT 提问时，它不会在数据库或索引中搜索；而是利用训练数据中的统计模式，预测最有可能组成有用答案的词序列。这种生成式方法意味着 ChatGPT 会将训练数据中多个来源的信息融合，生成可能在任何单一原始资料中都不存在的新回答。模型本质上学会了概念、事实与观点之间的关系，再结合你的具体问题重构这些知识。然而，这一过程也存在明显短板：当模型对某些内容不确定，或训练数据中相关模式稀少或相互矛盾时，可能会生成听起来合理但实际上错误的信息，即所谓的“幻觉”。配备网络搜索功能的新版本 ChatGPT 可以通过互联网检索最新数据辅助生成答案，但此功能需显式激活，且并非所有平台都支持。
具体数据来源及其重要性
ChatGPT 的训练数据主要来自以下几大类，每一类都为其知识库带来了独特价值：
- 学术论文与研究：同行评审期刊和研究出版物为科技类话题提供权威、可靠的信息
- 新闻报道：主流新闻媒体贡献了时事知识和对当代问题的多元视角
- 书籍：出版书籍提供主题的深度、系统性内容，通常经过编辑筛选
- 网站与博客：通用网络内容带来实用信息、教程和多样化观点
- 论坛与讨论区：如 Reddit、Stack Overflow 等社区带来现实问题的解决方案和专家见解
- 技术文档：软件文档、API 和技术指南提供精准、专业的知识
- 维基百科：协作式百科全书为几乎所有领域提供结构化信息
这些多样来源的意义在于其互补特性：学术论文注重严谨，新闻报道强调时效，书籍提供深度，论坛突出实用性。但来源质量差异巨大——同行评审论文的权威性远高于随意博客，而 ChatGPT 的训练过程不会明确区分两者。这意味着 ChatGPT 的知识既包含高质量权威内容，也混杂低质甚至误导性信息，因此在重要决策中核查信息仍是必要的。
人工反馈在训练中的作用
在初步完成大规模文本训练后，OpenAI 采用了一种称为**基于人类反馈的强化学习（RLHF）**的技术来优化 ChatGPT 的回答。在此过程中，人工训练师对模型输出进行评估和反馈，帮助系统学习哪些回答更有用、准确且符合人类价值观。训练师不会逐句查证每个事实，而是从整体上评判回答的质量、实用性和安全性，这些反馈间接影响了模型对信息的呈现和重点。RLHF 显著影响了哪些内容会在回答中被突出，及不同话题的表达方式，将人类判断引入了原本纯粹统计的模型中。但这一过程也有限制：训练师本身有偏见和知识盲区，不可能评估所有领域的每条陈述准确性。此外，反馈过程资源消耗大，只能应用于模型输出的极小部分，因此 ChatGPT 的许多行为仍主要反映其训练数据中的原始模式，而非人工精细筛选。
如何正确引用 ChatGPT
引用 ChatGPT 对于学术诚信与透明性至关重要，有助于读者理解信息来源并复现或验证您的结论。引用格式取决于所需的写作规范，以下是常见格式示例：
MLA 格式示例：
OpenAI. "ChatGPT." Accessed [Date], https://chat.openai.com.
MLA 视 ChatGPT 为网站，需注明访问日期，因为内容会动态变化。如需引用特定回答，建议标注访问日期及提问内容。
APA 格式示例：
OpenAI. (2024). ChatGPT (Version 4) [Large language model].
Retrieved from https://chat.openai.com
APA 视 ChatGPT 为软件工具，需标明版本号和获取日期。部分 APA 指南建议在引用或补充说明中附上具体提问。
何时引用 ChatGPT：如在学术作品、专业报告等需要署名的场合使用 ChatGPT 输出，都应引用。记录所用具体提问、访问日期，以及最好注明 ChatGPT 版本，这些细节影响结果复现性。与传统引用不同，ChatGPT 的回答每次可能略有变化，因此包括提问本身也是规范引用的一部分。许多机构仍在制定 AI 引用的正式规范，建议根据所属单位或出版物的要求调整格式。
局限性与可靠性考量
尽管 ChatGPT 功能强大，但其信息可靠性仍受多种限制。ChatGPT 有时会自信地输出错误信息，即所谓幻觉，特别是在涉及冷门话题、知识截止日期之后的新事件，或训练数据中存在矛盾时。模型的训练数据本身带有固有偏见，体现了其来源的观点、群体和立场，因此答案可能不自觉地倾向某些立场或包含刻板印象。ChatGPT 训练数据的信息会随时间逐渐过时，因此对最新统计、研究结论或变化中的事件不够可靠。基于这些原因，核查 ChatGPT 的陈述至关重要，尤其在重要决策场景——请对关键信息参考原始文献、最新出版物和权威数据库。查证时应多渠道对比、核查数据和时间、尤其警惕具体数字、名称或最新事件。最后请记得，ChatGPT 并非一手来源，而是从其他来源整合信息的二手渠道，因此在学术或专业写作时应引用 ChatGPT 所参考的原始文献，而非只引用 ChatGPT。
用 AmICited 监测 AI 引用
随着 ChatGPT 及其他 AI 系统日益融入信息获取方式，监测这些系统如何引用和提及您的品牌或机构已成为关键。AmICited 是一款 AI 答案监测平台，专为跟踪 ChatGPT、Claude 及其他大型语言模型如何在回答中提及、引用或参考您的公司、产品或品牌而设计。该平台帮助您了解品牌在 AI 生成答案中的出现方式，提供对这一新兴信息渠道的可见性，而传统网络监测工具往往难以覆盖。此类监测至关重要，因为AI 引用方式不同于传统网页引用——它们嵌入在数百万用户每日互动的对话式回答中，而大部分品牌对此毫无察觉。通过 AmICited 跟踪 AI 提及与引用，您可洞察品牌在 AI 系统中的形象，发现需要更正的不准或过时信息，了解品牌与竞争者在 AI 回答中的对比表现。在 AI 系统成为大量用户首选信息源的时代，监测在这些系统中的品牌形象与监测传统搜索结果同样重要，让 AmICited 成为现代品牌管理和 AI 透明度的必备工具。