本文探讨了人工智能语言模型 ChatGPT 的伦理问题，重点是偏见和隐私方面的考虑，并提出与 ChatGPT 相关的各方实践准则以促进其伦理使用。

May, 2023

该研究论述了 ChatGPT，这是一个利用主题建模和强化学习生成自然回复的人工智能聊天机器人。通过探索从 GPT-1 到 GPT-4 的升级路径，讨论模型的特点、局限性和潜在应用，该研究旨在揭示将 ChatGPT 融入我们日常生活中可能存在的安全、隐私和伦理问题，并分析这些领域的开放问题，呼吁共同努力确保安全和道德无可争议的大型语言模型的发展。

Jul, 2023

本文旨在提供有关 ChatGPT 的安全风险的概述，包括恶意文本和代码生成、私人数据披露、诈骗服务、信息收集和生成不道德内容等。我们进行了一项实证研究，检验了 ChatGPT 内容过滤器的有效性，并探讨了绕过这些保护措施的潜在方式，展示了即使当有保护措施时，LLMs 仍存在的伦理和安全风险。基于对安全风险的定性分析，我们讨论了应对这些风险的潜在策略，并向研究人员、决策者和行业专业人员提供有关像 ChatGPT 这样的 LLMs 所面临的复杂安全挑战的信息。本研究对 LLMs 的伦理和安全影响的持续讨论做出了贡献，强调了在此领域需要继续进行研究的必要性。

May, 2023

本文讨论 OpenAIs ChatGPT，一种用于文本型用户请求（即聊天机器人）的生成式预训练转换器。讨论了 ChatGPT 及类似模型背后的历史和原则，以及其对学术界和学术研究出版的潜在影响。ChatGPT 被认为是自动准备论文和其他类型学术手稿的潜在模型。此外，还讨论了可能出现的潜在伦理问题，并将其置于人工智能、机器学习和自然语言处理的更广泛进展的背景之下。

Mar, 2023

本文回顾了人工智能中的哲学挑战、伦理和完整性风险，探讨了 AI 语言模型作为研究工具和研究主题的作用及其对科学家、参与者和评审人的伦理影响，并给出了十个建议以对更负责任的 AI 语言模型研究进行回应。

May, 2023

ChatGPT 是一种基于 Transformer 架构的大型语言模型，能够在对话环境中生成类似人类的回答。它具有广泛的应用领域，但也引发了伦理和社会等方面的担忧。本文概述了 ChatGPT 的架构和训练过程，并提出了一些技术、监管、教育和伦理等方面的建议，以最大化其益处并尽量减少负面影响。

Feb, 2024

本研究的主要目的是提供 ChatGPT 检测的最新技术的全面评估，同时我们评估了其他 AI 生成的文本检测工具，以检测 ChatGPT 生成的内容。此外，我们还创建了一个基准数据集用于评估各种技术在检测 ChatGPT 生成内容方面的性能。研究结果表明，现有方法都不能有效地检测 ChatGPT 生成的内容。

Apr, 2023

本文探讨大规模语言模型（如 ChatGPT）中固有偏见的挑战和风险，讨论其起源、伦理问题、缓解偏见的潜在机会、在虚拟助手、内容生成功能和聊天机器人中部署这些模型的意义以及如何鉴别、量化和缓解语言模型中的偏见，强调了需要跨学科的合作来开发更公正、透明和负责任的人工智能系统。

Apr, 2023

ChatGPT 和大型语言模型（LLM）对我们的社会产生了根本性的影响，如 Bing 中的 GPT 集成改变了我们的在线搜索方式。然而，随着 LMM 的发展，新的法律和伦理风险也出现了。欧盟是第一个重视 AI 模型监管的司法管辖区，但新 LMMs 带来的风险可能被欧盟监管范例所低估。因此，该文警告称，欧洲的 AI 监管范例必须进一步发展以减轻这些风险。

Apr, 2023

本研究旨在通过引入 TrustGPT，评价 LLMs 在毒性、偏见和价值对齐三个关键领域，以促进更具伦理和社会责任感的语言模型的发展。

Jun, 2023