通过混合方法研究ChatGPT的早期用户发表的10,732条推文，主题建模确认了软件开发、娱乐和创造力等主题的积极情绪，仅少数人表达了对ChatGPT潜在误用和教育影响等问题的关注。

Dec, 2022

本文通过收集并比对来自不同领域的问题，得出了Human ChatGPT Comparison Corpus (HC3)数据集，并评估了与人类专家相比ChatGPT的回答特点和差异，还提出了未来LLMs的研究方向，最终建立了三个不同的检测系统以检测ChatGPT的生成文本。

Jan, 2023

本文研究了ChatGPT在25个多样化的自然语言处理任务（如情感分析、情感识别、态度检测、自然语言推断、词义消歧、语言可接受性和问答）中的表现及其个性化响应能力，并与现有的国际先进水平（SOTA）解决方案进行了比较。结果表明，任务难度越高（低SOTA表现），ChatGPT的损失越大。同时也揭示了ChatGPT偏见，在一定程度上限制了ChatGPT的有效性。

Feb, 2023

本文探讨了一种人工智能聊天机器人ChatGPT，它可以生成类似人类的句子并撰写连贯的文章，并强调了它在医疗、教育和研究等不同领域的潜在应用，同时指出了与ChatGPT相关的隐私和伦理问题、重要局限和ChatGPT的观点和回答。

Feb, 2023

本文采用系统性综述和文献计量分析的方法，评估了ChatGPT在不同领域中的应用和潜在影响，发现尽管AI技术在各种行业中具有革命性的潜力，但需要进一步跨学科研究，定制集成和道德创新来解决现有问题并确保其负责任的使用。

May, 2023

本文通过对10902篇有关ChatGPT人工智能聊天机器人与技术的主流新闻标题的文本挖掘及自然语言处理的定量数据分析，发现ChatGPT和人工智能在主流媒体中的情感分析结果更积极，但新闻标题中超过65%的高频率的词汇都是关于大型科技公司和行业问题，例如安全、监管和监督，而就业、人种多样性、伦理、版权、性别和女性等主题则极少被提及，本文为大科技公司和大媒体之间权力结构和勾结的严格分析。

May, 2023

本文运用自然语言处理技术对推特数据进行情感分析和主题建模，研究公众对ChatGPT的态度，发现总体上态度中立到正面，人工智能、搜索引擎、教育、写作、问答等是推特中提到度最高的话题。

Jun, 2023

ChatGPT的综述文章回顾了100多个Scopus索引的ChatGPT研究文章，探索其应用领域，并提出了问题、挑战和未来研究方向。

Jul, 2023

该研究分析了与ChatGPT在教育领域使用相关的247个Reddit热帖，利用描述性统计、情感分析和LDA主题建模等方法对用户感知进行分析，结果显示大部分用户持中立态度，然而对于ChatGPT在教育中的有用性，正面感知多于负面。

Sep, 2023

本研究针对生成式人工智能的影响，探讨了记者对ChatGPT发布时的情感反应。通过分析近100万条美国主要新闻机构记者的推文，发现ChatGPT推出后，记者的积极情绪和语调显著上升，表明他们对人工智能潜力的初步乐观。本研究强调了记者在技术创新解读中的关键角色，并揭示了他们的情感反应可能如何影响公众对新兴技术的叙述。

Sep, 2024