[论文解读] Decoding ChatGPT: A Taxonomy of Existing Research, Current Challenges, and Possible Future Directions

Shahab Saquib Sohail, Faiza Farhat+6 more|arXiv (Cornell University)|Jul 26, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education参考文献 198被引用 13

一句话总结

对在 Scopus 索引的 109 篇关于 ChatGPT 的文献进行全面综述，提供研究领域、应用、挑战与未来方向的分类体系。

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.

研究动机与目标

• 提供跨领域的 ChatGPT 研究的结构化分类体系。
• 批判性地分析现有研究的方法学与常用方法。
• 在医疗保健、市场/金融、软件工程、教育等领域绘制 ChatGPT 的多样化应用。
• 识别围绕 ChatGPT 的偏见、信任问题及伦理考虑。
• 提出面向可信、领域特定 AI 使用的未来研究方向与潜在改进。

提出的方法

• 采用 Kitchenham 2004 的系统综述方法学。
• 应用纳入/排除标准筛选提及 chatgpt/chat-gpt 的 Scopus 索引文章。
• 收录截至 2023 年 3 月 25 日、由 349 名研究人员来自 53 个国家撰写的 109 篇同行评审文章。
• 将文献按领域与应用分类，构建综合分类体系。
• 分析发表趋势、协作网络与主导应用领域。
• 综合研究结果，讨论偏见、信任与未来方向。

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

实验结果

研究问题

• RQ1 RQ1：关于 ChatGPT 研究的现状，包括架构、进展和重要贡献？
• RQ2 RQ2：与 ChatGPT 相关的出版物景观有多么多样化，最近的趋势是什么？
• RQ3 RQ3：ChatGPT 在医疗保健、市场/金融服务、软件工程、教育、环境科学和自然语言处理等领域的各种应用是什么？
• RQ4 RQ4：如何利用多模态数据来提升 ChatGPT，以及面临的关键技术挑战？
• RQ5 RQ5：在将 GPT 模型部署到聊天机器人系统中，主要挑战、伦理考虑、潜在风险及正在进行的研究工作有哪些，以及如何解决以确保公正、透明和以人为本的设计？

主要发现

• 分析了 109 篇文章，涉及 349 名作者，来自 53 个国家。
• 医学是代表性最强的领域（23%），其次是社会科学（20%），计算机科学（11%）。
• 美国以 33 篇论文居首；最高的协作是美国与 24 个国家、瑞士 20、澳大利亚 19、英国 18 的协作。
• 发表作品主要分为三类：ChatGPT 的评估（68 篇）、使用 ChatGPT 的预测（39 篇）、综述（10 篇）。
• 许多研究评估 ChatGPT 在科学写作和教育中的应用，日益关注提示工程与促进多样性的技巧。
• 伦理关切、偏见与可信度是重复出现的主题，强调在负责任的 AI 部署方面需要进一步的研究与开发。

Figure 2: Top contributing countries