据介绍，CriticGPT 旨在协助人类 AI 训练员完成工作 —— 使用一种名为“从人类反馈中强化学习（IT之家注：Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）”的技术来训练、改进 GPT-4 的回答。
然而随着 ChatGPT 的准确性日益提升，错误越来越隐蔽，导致 AI 训练员的工作越来越“难做”。OpenAI 对此解释称，这是 RLHF 的基本局限之一 —— 模型逐渐变得比任何可以提供反馈的人都更博学，模型的协调可能也会随之变得越来越困难。
目前，当 CriticGPT 试图从 ChatGPT 的回答中发现错误时，它的一双“鹰眼”就会发挥作用。OpenAI 指出，现实世界中的错误可能遍布答案的多个部分，这是 CriticGPT 未来需要解决的问题。“我们的工作重点是可以在一个地方指出错误，但将来我们也需要解决分散的错误。”
