本文研究了机器学习模型在准确区分 ChatGPT 生成文本与人类生成文本时是否能够有效训练，使用可解释的人工智能框架来对模型进行了解释，研究发现采用 ChatGPT 重新短语生成能够使模型识别 ChatGPT 生成文本与人类生成文本之间的差异更具挑战性。

Jan, 2023

用于区分 ChatGPT 生成文本和人类生成文本的当前方法的综述，包括构建用于检测 ChatGPT 生成文本的不同数据集，采用的各种方法，对人类与 ChatGPT 生成文本特征的定性分析，并最终总结研究结果为一般性见解。

Sep, 2023

本论文提出了一种使用语言模型检测 ChatGPT 生成的文本与人工编写文本的新方法，并设计、实现和训练了两种不同的文本分类模型，使用了 Robustly Optimized BERT Pretraining Approach（RoBERTa）和 Text-to-Text Transfer Transformer（T5），精度超过 97％，我们还进行了可解释性研究，展示了模型提取和区分人工编写和 ChatGPT 生成文本的关键特征的能力，研究结果为有效使用语言模型检测生成文本提供了重要的见解。

May, 2023

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

本研究旨在通过构建数据集、分析文本语言特征和设计机器学习方法，从伦理角度研究医学应用场景下人工智能生成文本的可靠性及误差。结果显示，ChatGPT 生成的医学文本普遍存在可读性高、专业术语泛化等问题，而利用 BERT 模型检测 ChatGPT 生成的医学文本效果显著。

Apr, 2023

我们的研究旨在探索传统和新的特征，以便 (1) 检测 AI 生成的文本和 (2) 由 AI 改写的文本。结果显示，新特征显著提高了许多分类器的性能。我们最好的基本文本改写检测系统在 F1 分数上超过了 GPTZero 的 183.8%。

Aug, 2023

研究中探讨了 ChatGPT 作为 AI 生成文本检测器的性能，通过评估它在人工编写与 AI 生成文本检测任务上的零样本表现，并对公开可用的数据集进行实验。结果发现 ChatGPT 以及类似的大型语言模型可在自动化检测流程中发挥作用，通过专注于解决问题的一个特定方面并从该解决方案派生出其他方面的解决方案。

Aug, 2023

通过监督分类的方法，我们开发了一种方法来辨别人工智能生成的文本和学术科学家的文本，其中包含 20 个特征，最终建立了一个模型准确地判断了文本的作者，使得误分类文档的数量减少至原来的 1/20。

Mar, 2023

本文研究 ChatGPT 在不同目标受众和写作风格下的表现，发现相比人类撰写的文章，ChatGPT 生成的样本在词汇类型分布等方面存在差异，并可能出现事实错误或幻觉。

Jun, 2023

本研究探讨了 OpenAI 开发的 ChatGPT 技术在业务、教育等 10 个领域的应用、机会和威胁，介绍了 ChatGPT 的技术特点，以及对 GPT-3.5 和 GPT-4 的实验研究结果。虽然 ChatGPT 的生成自然语言对话的能力优异，但是它没有很高的理解力、同理心和创造力，不能在大多数情况下完全取代人类。

Apr, 2023