近年來，自然語言處理（NLP）技術已經發展迅速，吸引了越來越多的關注和投資。在這場技術競爭中，ChatGPT模型作為一個具有巨大潛力的代表，備受關注和討論。
然而，令人意外的是，Facebook並沒有加入這場激烈的競爭，而是選擇迴避了ChatGPT之戰。這是為什麼呢？
一方面，Facebook已經擁有了自己的自然語言處理技術和平台。作為一家擁有超過20億活躍用戶的社交網絡巨頭，Facebook一直致力於開發和應用自然語言處理技術來提高其用戶體驗和產品服務。
Facebook AI Research（FAIR）團隊開發的fastText庫和Wit.ai平台已經成功地應用於社交網絡中的機器翻譯、情感分析和文本分類等任務，為Facebook的用戶提供更好的服務和體驗。因此，Facebook可能認為與OpenAI合作的必要性不夠明顯，因為他們已經有了自己的強大技術和平台。
另一方面，Facebook可能選擇迴避ChatGPT之戰是因為競爭壓力過大。Facebook在社交網絡和在線廣告市場上面臨著激烈的競爭，其競爭對手包括谷歌、亞馬遜和騰訊等公司。
這些公司都在自然語言處理領域進行了大量的投資和研究，可能會對Facebook構成競爭威脅。因此，與OpenAI建立合作關係可能會給Facebook帶來不必要的風險和競爭壓力。
另外，Facebook可能也擔心與OpenAI合作可能會帶來的隱私和安全問題。Facebook在過去因用戶數據泄漏等問題而受到批評和譴責。
因此，Facebook可能更加謹慎，不願意將用戶數據和隱私泄露給第三方，包括OpenAI。與ChatGPT建立聯繫可能會引起用戶隱私和安全方面的擔憂，對其聲譽和形象產生負面影響。
但這並不意味著Facebook對自然語言處理技術不感興趣或不重視。Facebook一直在積極探索和應用各種AI技術，例如人工智慧機器人、語音識別和自然語言生成等領域。
與ChatGPT之戰不同，Facebook可能更傾向於在內部進行技術研究和開發，以實現更加定製化的AI應用和服務，為用戶提供更好的體驗和服務。
可以通過一個案例來更好地理解Facebook在自然語言處理領域的技術發展和應用。在2018年底，Facebook推出了一個名為M Suggestions的AI助手，該助手可以在Messenger中自動識別和分析用戶的聊天記錄，並向用戶推薦相關的服務和功能，例如發送位置、設置提醒和支付帳單等。
M Suggestions基於Facebook的自然語言處理技術開發，通過分析和理解用戶的聊天內容，提供了一種全新的智能助手服務。
然而，M Suggestions的實現並不容易。Facebook需要克服諸多技術難題，例如如何識別和分類各種類型的信息、如何處理用戶數據和隱私等。
此外，為了提供更加個性化和定製化的服務，Facebook需要不斷改進和優化其自然語言處理算法和模型。這就需要大量的人力和技術投入，以及強大的研發實力和資源支持。
綜上所述，Facebook選擇迴避ChatGPT之戰可能有多方面的原因，包括已經擁有自己的自然語言處理技術和平台、競爭壓力和隱私安全等因素。
但這並不意味著Facebook不重視自然語言處理技術的發展和應用，相反，Facebook一直在積極探索和應用各種AI技術，為用戶提供更好的體驗和服務。