ChatGPT 的生成、解释和检测虚假新闻的能力进行了全面的探索，证明了其在生成高质量虚假新闻样本、解释虚假新闻特点和检测虚假新闻方面表现良好，但仍有改进的空间，并进一步研究了提升其检测能力的潜在额外信息。

Oct, 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

本研究提出了一种基于机器学习的解决方案，可以识别 ChatGPT 生成的文本，并在分类过程中比较分析了共 11 种机器学习和深度学习算法。在 Kaggle 数据集上测试，该算法在由 GPT-3.5 生成的语料库上表现出 77% 的准确率。

May, 2023

通过扩充大语言模型 (ChatGPT) 的事实核查，重新审视了由人类记者验证的现有虚假新闻数据集，并将扩充的虚假新闻数据集命名为 ChatGPT-FC。我们在评估新闻主题可信度、新闻创作者可信度、时态敏感度和政治框架方面定量分析了人类记者和 LLM 之间的差异和相似之处。我们的研究结果强调了 LLM 作为初步筛选方法的潜力，为减轻人类记者的固有偏见并增强虚假新闻检测提供了有希望的途径。

Dec, 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

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

聊天 GPT 生成科技文本检测方法 AI-Catcher 融合 MLP 和 CNN 模型，通过对语言和统计特征进行特性学习以及从文本内容中提取顺序模式的高级表示，能更准确地区分人类撰写和 GPT 生成的科技文本，平均提高 37.4% 的准确性。

Feb, 2024

ChatGPT 在乌克兰战争等其知识范围之外的事件中生成的消息可以与由人类撰写的消息以及 ClaimReview 中的关于战争的声明无法可靠地区分开来。

Feb, 2024

本文探讨自然语言模型在生成具有被误认为是他人所写的能力的在线文本方面的潜力，发现当前的这类技术中 GPT-2 可成功地模拟与欺骗常见的作者识别的方法，说明了这类技术的巨大潜力和其实际应用如非法信息识别和犯罪取证的重要性。

Mar, 2022

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