我们需要在不断完善AI聊天引擎的同时，不断地深化对其可解释性的认识，进而通过组合使用不同的AI结构和唤醒方式、强化对话结构管控，提高AI聊天引擎的可解释性，推动AI技术的进一步发展。在注重聊天引擎训练、唤醒方式优化以及对话结构控制的基础上，chatgpt等模型未来将会进一步巩固其领先优势，实现让机器助手变得更加聪明、更加“懂得人类语言”。
chatgpt在建立聊天引擎时，要注意依据大量的自然语言语料进行训练，提高其感知能力和理解能力。还应该加强模型的结构优化和人工智能模块的精细调整，以更好地满足不同行业、不同客户群体的聊天需求。虽然聊天引擎的理解和表达已经达到了人的水平，但是理解和解释还是有差距的，所以聊天引擎在聊天的时候会出现“转圈圈”的情况，这时候就需要进行AI唤醒的优化。
唤醒方式对AI聊天引擎的可解释性有着至关重要的作用。目前，唤醒方式主要有两种，一种是直接呼叫模型，另一种则是通过先验知识库引导模型，让其在更多领域有所表现。不可否认的是，直接呼叫模型的方式虽然简单直接，但是由于其处于冷启动状态，容易在特定场景下出现转圈现象。相比之下，引导式唤醒时通过多领域的知识点来进行预热，从而避免AI聊天引擎的无意义发言和徘徊现象，提高了其可解释性。
在当前AI技术发展已经进入到日新月异的时代，无疑是具有里程碑意义的事件，其中最为代表性的便是GPT架构的出现。GPT，即生成式语言模型，最初由OpenAI提出，被认为是自然语言处理领域内突破性进展之一。其中，chatgpt被视作自然语言生成领域内的一匹黑马，甚至在一定程度上影响了社交媒体等新媒体应用的发展。但聊天时有时会出现转圈现象，如何提高其可解释性？我们需要从聊天引擎的建立，唤醒方式的优化，以及对话结构管控几个方面入手。
对话结构的控制也是提高聊天引擎可解释性的重要环节。聊天引擎在自我建模的时候可以通过对场景剧本的分析，获取到更多的语言知识和对话逻辑，对话结构的控制也可以在模型的调整中得到体现。当聊天引擎进行完整的对话时，人们可以回到上一个交谈点，排除掉转圈现象，然后进行相应的结果分析，评估AI聊天引擎的可解释性，从而在未来的研究之中改进和优化聊天引擎的架构。
