In ChatGPT We Trust? Measuring and Characterizing the Reliability of ChatGPT

解决问题：这篇论文旨在测量和表征ChatGPT的可靠性，特别是在通用问答场景下。ChatGPT是一种新型搜索引擎，它从模型本身检索知识并为用户生成答案。然而，它的可靠性引起了人们的担忧，这篇论文试图解决这个问题。

关键思路：论文中的关键思路是对ChatGPT的可靠性进行大规模测量，并发现它在不同领域的可靠性存在差异，特别是在法律和科学问题中表现不佳。此外，研究人员还发现，系统角色可以影响ChatGPT的可靠性，而ChatGPT也容易受到对抗性例子的攻击。

其他亮点：这篇论文的实验设计非常细致，使用了5,695个问题，涵盖了八个领域的十个数据集。此外，研究人员还发现了ChatGPT的漏洞，并提出了加强大型语言模型可靠性和安全性的必要性。

关于作者：本文的主要作者是Xinyue Shen、Zeyuan Chen、Michael Backes和Yang Zhang。他们分别来自德国的两个机构：Saarland大学和CISPA Helmholtz中心。在过去的研究中，Shen和Backes主要关注计算机安全领域，而Chen和Zhang则致力于自然语言处理和机器学习领域。

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  1. "BERT has a Moral Compass: Improving Question Answering with Contextualised Moral Word Embeddings" by David Vilares and Carlos Gómez-Rodríguez from University of A Coruña.
  2. "A Survey on Evaluation Methods for Dialogue Systems" by Chinnadhurai Sankar, Sandeep Kumar, and Saroj Kaushik from Indian Institute of Technology Delhi.
  3. "On the Evaluation of Commonsense Reasoning in Natural Language Understanding" by Bill Yuchen Lin, Ming Shen, and Amir Saffari from University of California, Los Angeles.

论文摘要：本文旨在测量和描述ChatGPT的可靠性，以应对其在知识获取方面的革命性变化。与传统搜索引擎不同，ChatGPT从模型本身检索知识并为用户生成答案。ChatGPT的出色问答能力吸引了超过1亿用户，但也引发了人们对其可靠性的担忧。本文在十个数据集和八个领域精心策划了5695个问题，进行了第一次大规模测量ChatGPT在通用问答场景下的可靠性。我们发现ChatGPT的可靠性因不同领域而异，尤其在法律和科学问题方面表现不佳。我们还证明了OpenAI设计的系统角色可以影响ChatGPT的可靠性。我们进一步展示了ChatGPT容易受到对抗性样本的攻击，甚至在某些情况下，单个字符的变化都可能对其可靠性产生负面影响。我们相信本研究为ChatGPT的可靠性提供了有价值的见解，并强调了加强大型语言模型（LLMs）的可靠性和安全性的必要性。

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