CHATGPT问题黑暗是指在CHATGPT模型中，存在一些问题和缺陷，这些问题和缺陷可能会导致模型产生一些不准确或不合理的回答或建议，从而影响到模型的实用性和可靠性。这些问题和缺陷主要包括以下几个方面。

CHATGPT模型的训练数据来源于互联网上的大量文本数据，这些数据可能存在噪声、错误或偏差，这些因素都可能会对模型的性能产生一定的影响。同时，模型的训练数据也可能存在一定的随机性，导致模型在不同场景下的表现有所不同。

CHATGPT模型的语言理解和生成能力还存在一定的局限性和不足。因为语言本身具有很强的歧义性和多义性，即同一句话可能有多种不同的解释和理解方式，而CHATGPT模型的处理能力还无法完全识别和理解这些不同的语言表达方式，导致在一些场景下产生了不准确或不合理的回答或建议。

第三，CHATGPT模型的生成结果还存在一定的风险和不确定性。因为生成结果是通过模型的随机采样来完成的，这种随机性可能导致模型产生一些不一致的结果，并且一些生成结果与人类的语言习惯不符，从而影响到人与机器的交互体验。

CHATGPT模型的应用场景还存在一定的限制和挑战。因为CHATGPT模型是基于自然语言处理和深度学习技术实现的，所以对于一些语言表达形式比较特殊或语言语境比较复杂的场景，模型的处理能力还需要进一步提高和改进。

综上所述，CHATGPT问题黑暗是一个复杂而又具有挑战性的问题，需要在模型算法、训练数据和应用场景等方面进行不断的改进和优化，以提高模型的实用性和可靠性，实现更加智能的人机交互。