[논문 리뷰] Decoding ChatGPT: A Taxonomy of Existing Research, Current Challenges, and Possible Future Directions

Shahab Saquib Sohail, Faiza Farhat외 6명|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 26.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education참고 문헌 198인용 수 13

한 줄 요약

ChatGPT에 관한 Scopus에 index된 109편의 문헌을 포괄적으로 리뷰하여 연구 도메인, 응용 분야, 도전과제 및 향후 방향의 분류체계를 제시.

ABSTRACT

Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) has gained significant interest and attention since its launch in November 2022. It has shown impressive performance in various domains, including passing exams and creative writing. However, challenges and concerns related to biases and trust persist. In this work, we present a comprehensive review of over 100 Scopus-indexed publications on ChatGPT, aiming to provide a taxonomy of ChatGPT research and explore its applications. We critically analyze the existing literature, identifying common approaches employed in the studies. Additionally, we investigate diverse application areas where ChatGPT has found utility, such as healthcare, marketing and financial services, software engineering, academic and scientific writing, research and education, environmental science, and natural language processing. Through examining these applications, we gain valuable insights into the potential of ChatGPT in addressing real-world challenges. We also discuss crucial issues related to ChatGPT, including biases and trustworthiness, emphasizing the need for further research and development in these areas. Furthermore, we identify potential future directions for ChatGPT research, proposing solutions to current challenges and speculating on expected advancements. By fully leveraging the capabilities of ChatGPT, we can unlock its potential across various domains, leading to advancements in conversational AI and transformative impacts in society.

연구 동기 및 목표

• 다양한 도메인에 걸친 ChatGPT 연구에 대한 체계적 분류체계를 제공한다.
• 기존 연구의 방법론 및 일반적 접근법을 비판적으로 분석한다.
• 의료, 마케팅/금융, 소프트웨어 공학, 교육 등에서 ChatGPT의 다양한 응용 사례를 맵핑한다.
• ChatGPT를 둘러싼 편향, 신뢰 이슈 및 윤리적 고려사항을 식별한다.
• 신뢰할 수 있는 도메인별 AI 사용을 위한 향후 연구 방향과 잠재적 개선점을 제안한다.

제안 방법

• Kitchenham 2004 체계적 문헌고찰 방법론을 채택한다.
• ChatGPT/Chat-GPT를 언급하는 Scopus-indexed 논문을 선별하기 위한 포함/배제 기준을 적용한다.
• 2023년 3월 25일 기준으로 349명의 연구자가 53개국에서 저술한 109편의 동료 심사 논문을 포함한다.
• 문헌을 도메인 및 응용 분야로 분류하여 포괄적 분류체계를 구축한다.
• 발행 추세, 협력 네트워크 및 지배적인 응용 분야를 분석한다.
• 편향, 신뢰 및 향후 방향에 대해 논의하기 위해 연구를 종합한다.

Figure 1: Publications on ChatGPT on the basis of subject area

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1: 아키텍처, 발전 및 주요 기여를 포함한 ChatGPT 연구의 현재 상태는 무엇인가?
• RQ2 RQ2: ChatGPT 관련 발표의 다양성은 얼마나 되며 최근 추세는 무엇인가?
• RQ3 RQ3: 의료, 마케팅/금융 서비스, 소프트웨어 공학, 교육, 환경 과학, 자연어처리(NLP) 등 다양한 도메인에서 ChatGPT의 적용은 어떤가?
• RQ4 RQ4: 다중 모달 데이터를 활용하여 ChatGPT를 향상시키려면 어떻게 하며 핵심 기술적 도전과제는 무엇인가?
• RQ5 RQ5: 챗봇 시스템에서 GPT 모델을 배치하는 데 있어 주요 도전과제, 윤리적 고려사항, 잠재적 위험 및 지속적인 연구 노력이 무엇이며, 공정성, 투명성 및 인간 중심 설계를 보장하기 위해 어떻게 다루어지고 있는가?

주요 결과

• 109편의 논문을 분석했으며 53개국의 349명의 저자가 참여했다.
• 의학이 가장 많이 represented된 분야로(23%), 그다음으로 사회과학(20%), 컴퓨터과학(11%)이다.
• 미합중국이 33편으로 선두를 차지하며 협력 최다 국가는 미국이 24개국과의 협력, 스위스 20개국, 호주 19개국, 영국 18개의 협력이다.
• 발표물은 주로 세 가지 범주로 분류된다: ChatGPT 평가(68), ChatGPT를 이용한 예측(39), 리뷰(10).
• 다수의 연구가 과학적 글쓰기와 교육을 위한 ChatGPT를 평가하며, 프롬프트 엔지니어링 및 다양성 촉진 기술에 대한 관심이 증가하고 있다.
• 윤리적 우려, 편향, 신뢰성은 반복되는 주제이며 책임 있는 AI 배치를 위한 추가 연구와 개발의 필요성을 강조한다.

Figure 2: Top contributing countries