ChatGPT 的词表知识和 AI 工具的潜在应用进行了评估，发现 ChatGPT 在词典和《堂吉诃德》中只能识别 80％的词汇，其中一些还有错误的意义。

Sep, 2023

研究探讨人类和 LLM 生成的对话之间的语言差异，并使用 ChatGPT-3.5 生成的 19.5K 对话作为 EmpathicDialogues 数据集的补充。研究使用了语言查询和词频统计（LIWC）分析，在 118 个语言类别上比较 ChatGPT 生成的对话和人类对话。结果显示人类对话在可变性和真实性方面更出色，但 ChatGPT 在社交过程、分析风格、认知、注意力焦点和积极情绪方面表现优异，加强了 LLM “更接近人类” 的最新发现。然而，在正面或负面情感方面，ChatGPT 和人类对话之间没有显著差异。对话嵌入的分类器分析表明，尽管对话中未明确提及情感，但存在着情感价值的隐式编码。该研究还提供了一个新颖的 ChatGPT 生成的对话数据集，其中包含两个独立的聊天机器人之间的对话，这些对话旨在复制一个开放可访问的人类对话语料库，广泛应用于语言建模的 AI 研究。我们的研究结果增加了对 ChatGPT 的语言能力的理解，并为区分人类和 LLM 生成的文本的持续努力提供了信息，这对于检测由 AI 生成的虚假信息、错误信息和误导信息至关重要。

Jan, 2024

评估使用语言模型生成的文本的词汇丰富性及其与模型参数的相关性。

Feb, 2024

通过 12 个预注册的实验，我们发现像 ChatGPT 这样的运用大型语言模型的聊天机器人能够在很大程度上模仿人类语言处理，但是他们在一些方面与人类处理方式存在差异，并且可能通过 Transformer 架构来解释这些差异。

Mar, 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

通过对比 ChatGPT 与人类写作的 argumentative 学生论文，我们系统地评估了 AI 生成内容的质量，结果表明 ChatGPT 生成的论文在质量上要高于人类写作。

Apr, 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

该研究比较了 ChatGPT 和 32 门大学课程学生的表现，发现 ChatGPT 在许多课程中的表现相当，甚至优于许多学生。此外，其使用也难以被 AI 文本分类器可靠地检测出来，并且出现了学生使用该工具和教育者将其视为抄袭的共识，这些发现为 AI 融入教育框架的政策讨论提供了指导。

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