这篇论文评估了 ChatGPT（GPT-3.5、GPT-4）对数字取证领域的影响和潜在影响，重点关注最新的预训练 LLM GPT-4，通过一系列实验评估了它在包括文物理解、证据搜索、代码生成、异常检测、事件响应和教育等多个数字取证应用场景中的能力，并总结了它的优势和风险。综合而言，尽管 ChatGPT 在数字取证领域存在一些潜在的低风险应用，但很多应用目前不适用，因为需要将证据上传至服务端，或者需要对所询问的话题具有足够的知识以识别错误的假设、不准确性和错误。然而，对于合适的知识用户而言，在某些情况下，它可以作为一个有用的辅助工具。

Jul, 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

本研究通过探索 OpenAI 的 ChatGPT 在解决不同类型的物理问题方面的能力，发现 ChatGPT 在解决给定完整数据的问题上的成功率为 62.5％，而在未给定全部必要数据的实际问题上的准确率下降至 8.3％。该研究提出了关于如何利用增强学习模型的教材来提升 STEM 教育的启示，并为人工智能的优势和局限性提供了见解，对于旨在利用该技术的教育工作者以及研究人员来研究问题解决和决策制定中的人工智能与人类协作框架有所贡献。

Oct, 2023

ChatGPT 作为一个问答系统，通过对其在提供的段落中提取回答的能力进行评估，发现它在生成模型方面表现出了实力，但在问题回答方面相对于特定任务模型表现较差，而提供上下文可以提高其性能，提问方式对其准确性有所影响，并且在提供的上下文中提供了无法从中获取答案的问题的回答，还存在答案幻觉的现象。

Dec, 2023

对 ChatGPT 和 GPT-4 的语言能力、科学知识和伦理考虑进行全面评估的研究，包括现有评估方法的探讨和未来研究中对大型语言模型的评估建议。

Aug, 2023

新型多面手大语言模型可通过分析大量数据加快科学评审，使用更无偏的定量度量指标，促进跨学科的联系，确定新兴趋势和研究领域，并通过评估大量数据来识别的方法，但目前它们缺乏对复杂方法的深入理解，评估创新性的主张存在困难，并且无法评估伦理问题和利益冲突。

Dec, 2023

本研究系统评估了两种模型 (基于 GPT-3.5 的 ChatGPT 和 GPT-4)，并将它们与人类导师在各种情形下的表现进行比较。我们使用五个 Python 编程问题和来自在线平台的真实有 bug 程序进行评估，并使用基于专家的注释进行评估。结果表明，GPT-4 明显优于 ChatGPT，并在某些场景下接近人类导师的表现，但在某些情况下仍表现不佳。

Jun, 2023

本研究使用 ChatGPT 这一语言模型探讨了如何利用其在软件工程中辅助完成常见任务，研究结果显示 ChatGPT 对许多任务均有不错的表现，但仍存在一些任务不适用。

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