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

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

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

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

本研究分析了 ChatGPT 在不同对话问答语料库中生成的回答，并使用 BERT 相似度得分进行比较，以获取自然语言推理（NLI）标签。该研究还确定了 ChatGPT 提供错误答案的情况，提供了有关该模型可能存在错误的领域的见解。通过评估分数，比较 GPT-3 和 GPT-4 的整体性能。

Apr, 2023

我们在这篇论文中调查了 ChatGPT 在七个自然语言处理任务领域的真实性能水平，回顾了 ChatGPT 的社会影响和安全问题，并强调了其评估中的关键挑战和机遇。我们希望我们的调查能够揭示 ChatGPT 的黑盒特性，以免研究人员被其表面生成所误导。

Apr, 2024

本文通过分析超过 30 万条推文和 150 多篇学术论文，探究了 OpenAI 开发的聊天机器人 ChatGPT 在社交网络和学术领域中的感知和讨论，发现 ChatGPT 在社交网络中普遍被认为是高质量的，但随着时间的推移，快乐情绪略有下降。在学术论文中，ChatGPT 被认为是道德伦理和教育领域中伦理威胁和机会的同时存在，同时被认为在医疗领域具有重大机遇，聚焦当前的 ChatGPT 感知对未来的发展具有启示作用。

Feb, 2023