ChatGPT関連の論文13選を紹介｜重要なポイントや予想される影響も

リリースされてから次々に新しい機能が追加されている「ChatGPT」ですが、ChatGPTに関する論文がいくつか書かれているのはご存じでしょうか。

そこでこの記事ではChatGPT関連の論文13選を紹介します。

論文の要約のほか、重要なポイントや予想される社会的な影響を解説するので、気になる方は最後まで読んでみてください。
ChatGPTに関する知見を深めることで、さらに便利な活用法が見出せるでしょう。

ChatGPTのことをあまり理解できていない場合は、以下の記事も参考にしてみてください。

ChatGPT関連の論文13選

ここからは、OpenAI社が開発した「ChatGPT」に関する論文、以下13選を紹介します。

ChatGPT関連の論文13選

Chain-of-Thought関連の論文
・Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
・Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

プロンプト関連の論文
・Reprompting: Automated Chain-of-Thought Prompt Inference Through Gibbs Sampling
・Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers

学術的な視点によるChatGPT関連の論文
・Summary of ChatGPT/GPT-4 Research and Perspective Towards the Future of Large Language Models
・ChatGPT in education: global reactions to AI innovations
・The future of ChatGPT in academic research and publishing: A commentary for clinical and translational medicine
・Summary of ChatGPT-Related Research and Perspective Towards the Future of Large Language Models
・The impact and applications of ChatGPT: a systematic review of literature reviews
・ChatGPT: A comprehensive review on background, applications, key challenges, bias, ethics, limitations and future scope
・ChatGPT: Applications, Opportunities, and Threats
・ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing
・ChatGPT and Academic Research: A Review and Recommendations Based on Practical Examples

それぞれの論文の内容を理解し、ChatGPTの知識を深めていきましょう。

1.Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

これは大規模言語モデルにおける推論を引き出す、連鎖思考プロンプトに関する論文です。

論文基本情報

・著者：Jason Wei, Xuezhi Wang, Dale Schuurmans, Maarten Bosma, Brian Ichter, Fei Xia, Ed Chi, Quoc Le, Denny Zhou
・雑誌名：arXiv
・公開年：2022年

この論文では、大規模言語モデルが複雑な推論を行う能力を、推論ステップの一つである連鎖思考を生成することで大幅に向上させる方法を探求しています。
大規模言語モデルの3つの実験では、連鎖思考プロンプトが質の高い回答を生成できることが分かりました。
また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・連鎖思考プロンプトは、大規模言語モデルが持つ推論能力を向上できる。
・連鎖思考プロンプトは、数学分野で最先端級のパフォーマンスを発揮する。

予想される社会的な影響
・今後はさまざまな分野で、大規模言語モデルが活用できる可能性がある。
・大規模言語モデルの進化は、自然言語処理分野で革新的な開発や研究を促す見込みがある。

2.Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

これは、Self-Consistency （自己整合性）が言語モデルでの思考の連鎖を改善することを研究した論文です。

論文基本情報

・著者：Xuezhi Wang, Jason Wei, Dale Schuurmans, Quoc Le, Ed Chi, Sharan Narang, Aakanksha Chowdhery, Denny Zhou
・雑誌名：arXiv
・公開年：2023年

この論文では、言語モデルの複雑な推論タスクに対し、新しいデコーディング戦略「自己整合性」が勧められています。デコーディングとは、別の形式に変換されたデータを、一定の規則に沿って元に戻すことです。
自己整合性は、さまざまな違いのある推論パスを試し、その中から最も一貫性のある回答を選択することで推論問題に対応できる思考法を活用しています。
※推論パスとは、問題解決のために、システムやプログラムの情報処理から結論までのプロセスを示すものを指します。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・自己整合性は、複数の推論パスを考慮すると精度の高い回答を導き出せる。
・自己整合性は、言語モデルの推論能力の向上に寄与している。

予想される社会的な影響
・自己整合性の利用により、AIの推論能力がアップし、さらに複雑な処理ができる。
・自己整合性の進化は、人間とAIの協働場面を増やす可能性がある。

3.Reprompting: Automated Chain-of-Thought Prompt Inference Through Gibbs Sampling

これは、ギブスサンプリングによる自動連想プロンプト推論に関する論文です。

論文基本情報

・著者：Weijia Xu, Andrzej Banburski-Fahey, Nebojsa Jojic
・雑誌名：arXiv
・公開年：2023年

この論文では、反復サンプリングアルゴリズム「Reprompting」が紹介されています。
Repromptingは人間が指示することなく、特定のタスクのための連想プロンプト（Chain-of-Thought、CoT）レシピの探索が可能です。
直接サンプリングが難しい場合に似ているサンプルを用いる「ギブスサンプリング」を通じて、一貫性のある回答が生成できるCoTレシピを推測します。
Repromptingは、強いモデルから弱いモデルに対し知識の移転を促すため、弱いモデルの能力や成果を向上できます。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・Repromptingは、複雑なタスクを解消できる効果的なCoTレシピを自動的に推測できる。
・Repromptingは、従来の手法と比べて、特に複雑な推論を必要とするタスクの場合に効果を発揮する。

予想される社会的な影響
・AIの学習プロセス自動化と効率化が進むと、複雑な問題解決が可能になる。
・弱いAIモデルの性能が向上できるため、リソースが少なくても高度なAI機能が使える可能性がある。

4.Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers

これは、大規模言語モデル（LLM）は人間レベルのプロンプトエンジニアであることを著した論文です。

論文基本情報

・著者：Yongchao Zhou, Andrei Ioan Muresanu, Ziwen Han, Keiran Paster, Silviu Pitis, Harris Chan, Jimmy Ba
・雑誌名：arXiv.org
・公開年：2022年11月3日（初版）、2023年3月10日（最終版）

この論文では、大規模言語モデルのタスクパフォーマンスは、使用するプロンプトの質が大きく影響することが解説されています。
「Automatic Prompt Engineer (APE)」は、指示を最適化するためにLLMによって提案された指示候補のプールを検索する新しい方法を提案しています。
APEによって自動生成された指示は、人間が指示を出した場合と同じくらい、またはそれ以上のさまざまなタスクで高いパフォーマンスの発揮が可能です。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・LLMのタスクパフォーマンスはプロンプトの質にが影響する。
・APEは人間が適切に指示した場合に匹敵する、またはそれを上回るくらい効果的な指示を生成する。

予想される社会的な影響
・自動化されたプロンプトエンジニアリングは、LLMの効率と回答の精度が向上する。
・APEの使用により自動的な指示生成が可能なため、より迅速にNLPタスクが処理できる。

5.Summary of ChatGPT/GPT-4 Research and Perspective Towards the Future of Large Language Models

これは、ChatGPTやGPT-4の研究概要と大規模言語モデルの将来に向けた展望に関する論文です。

論文基本情報

・著者：Yiheng Liu, Tianle Han, Siyuan Ma, Jiayue Zhang, Yuanyuan Yang, Jiaming Tian, Hao He, Antong Li, Mengshen He, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Dajiang Zhu, Xiang Li, Ning Qiang, Dingang Shen, Tianming Liu, Bao Ge
・雑誌名：arXiv
・公開年：2023年

この論文は、最先端の大規模言語モデル「ChatGPT」「GPT-4」に関する調査から、さまざまな分野で活用できる可能性を追究しています。
ChatGPTとGPT-4は、事前学習、人間からの指示をベースにした微調整、人間のフィードバックからのさらなる学習（RLHF）により、性能と適応する能力が向上できるのが特徴です。
194件もの関係する論文が分析され、教育や数学、医学や物理学など多岐にわたる分野でChatGPTとGPT-4が活用できる潜在性が紹介されています。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTとGPT-4は、大規模な事前学習やRLHFにより、高いパフォーマンスを発揮できる。
・ChatGPTとGPT-4の研究は、直接的な自然言語処理だけでなく、他の分野でも使用できる。

予想される社会的な影響
・教育や医療分野、科学研究で、ChatGPTとGPT-4の活用が期待されている。
（質問応答や診断支援など）
・ChatGPTとGPT-4の研究が進むと、プライバシーの問題に対するガイドラインや規制を新たに設ける必要性がある。

6.ChatGPT in education: global reactions to AI innovations

これは、ChatGPTの教育への影響を研究した論文です。

論文基本情報

・著者：Gerjets, Peter
・雑誌名：Nature Scientific Reports
・公開年：2023年

この論文は、X（旧twitter）のデータを分析し、ChatGPTが教育分野に与える影響を解説しています。
分析対象の投稿は、カンニングなどの具体的なものから機会などの抽象的なものなど、広範囲にわたります。
また、ChatGPTは正しくない回答を生成する恐れもあるため、回答が適切か否か、自分で判断する知識を身に付ける必要があるでしょう。

なお、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・教育関連の組織は、ChatGPTが教育に与える潜在的な影響を議論している。
・ChatGPTは教育上、良い効果も期待できるが、誤った回答を生成する恐れがある。

予想される社会的な影響
・ChatGPTの普及により、教育の実践プロセスが向上する可能性がある。
・ChatGPTを利用することで、教育の評価方法や学習アプローチを見直す必要がある。

7.The future of ChatGPT in academic research and publishing: A commentary for clinical and translational medicine

これは、ChatGPTが医療研究に与える影響を研究した論文です。

論文基本情報

・著者：Jun Wen 1 , Wei Wang 2
・雑誌名：Clinical and Translational Medicine
・公開年：2023年

ChatGPTは、人間のようなスムーズな受け答えとディープラーニング技術により、医療研究で活用できる可能性を見出しています。
ただし、ChatGPTの情報は最新ではなく2021年以前のものです。
そのため、最新情報が重要な医療分野では、情報の正確性が不安定であること、即時反映できないことが課題として挙げられています。
また、ChatGPTは、研究論文の執筆・編集、校正で活用できるため、研究者の作業効率を向上できるアイテムと言えるでしょう。

なお、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTは医療研究活用が見込めるが、情報の正確性が不安定である。
・ChatGPTは研究論文の執筆・編集、校正に利用できるため、研究者の生産性を向上できる。

予想される社会的な影響
・ChatGPTを活用することで、医学研究の効率化・向上が期待できる。
・ChatGPTを適切に利用できれば、信頼性のある学術研究の実現が期待できる。

8.Summary of ChatGPT-Related Research and Perspective Towards the Future of Large Language Models

これは、ChatGPT関連研究の要約と大規模言語モデルの未来に向けた展望に関する論文です。

論文基本情報

・著者：Yiheng Liu, Tianle Han, Siyuan Ma, Jiayue Zhang, Yuanyuan Yang, Jiaming Tian, Hao He, Antong Li, Mengshen He, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Lin Zhao, Dajiang Zhu, Xiang Li, Ning Qiang, Dingang Shen, Tianming Liu, Bao Ge
・雑誌名：Meta-Radiology
・公開年：2023年

この論文は、GPT-3.5やGPT-4などのChatGPT関連の研究、GPTシリーズの最先端の大規模言語モデルなどの調査を解説しています。
大規模な事前学習、指示に基づく微調整、人間の回答によるの強化学習（RLHF）が、ChatGPTに搭載されている大規模言語モデルの性能の向上に影響することが説明されています。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPT関連の研究は、教育や医学などさまざまな分野で応用できる可能性がある。
・大規模事前学習などの技術革新により、大規模言語モデルの性能が向上できる。

予想される社会的な影響
・ChatGPTに関連する技術の進化は、教育や医療などの分野で効率化とアクセシビリティの向上が見込める。
・大規模言語モデルが進化すると、ChatGPTはより人間らしいコミュニケーションが可能になる。

9.The impact and applications of ChatGPT: a systematic review of literature reviews

これは、ChatGPTの応用と影響に関する文献レビューを分析した論文です。

論文基本情報

・著者：Irene S. Gabashvili
・雑誌名：arXiv
・公開年：2023年

この論文は、ChatGPTが自然言語処理ツールとして使われ始めたことを前提に、その応用と影響に関する文献レビューを体系的に分析しています。
2022年から2023年4月までに公開されたChatGPT関連の論文305件の中から、11のレビューを選出し紹介しています。この11のレビューは、ChatGPTに特化した9件、より広義なAIに関連する2件のレビューです。
さまざまな産業や分野でAIの活用が期待できる一方、倫理的な懸念に対する対策が必要だと説明されています。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTは研究コミュニティで大きな注目を浴びている。
・AIを適切に使うためには、さらなる研究と倫理的なアプローチが必要である。

予想される社会的な影響
・ChatGPTの進化は、さまざまな分野での活用が見込まれている。
・AIの倫理的な使用のために、ガイドラインやポリシーの策定が必要である。

10.ChatGPT: A comprehensive review on background, applications, key challenges, bias, ethics, limitations and future scope

これは、ChatGPTが開発された背景や課題、将来の展望に関する論文です。

論文基本情報

・著者：S.S. Biswas
・雑誌名：Internet of Things and Cyber-Physical Systems
・公開年：2023年

この論文では、ChatGPTの開発や進化過程、科学研究での役割、他の技術との統合、人間とAIの相互作用の改善を解説しています。
また、ChatGPTは、顧客サービスだけでなく教育や医療などの分野で使われていますが、倫理的懸念や回答の正確性などの課題を抱えているため、使い方には注意が必要です。

なお、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTには、文脈理解や特定のタスクへのファインチューニング能力などの高い性能がある。
・ChatGPTは、会話の文脈を維持し、曖昧なクエリに対処できるため、課題を解決できる。

予想される社会的な影響
・ChatGPTは、データ処理や仮説生成など、科学研究での活用が期待されている。
・ChatGPTを使うと、多岐にわたる分野で効率性と効果性の向上が見込まれる。

11.ChatGPT: Applications, Opportunities, and Threats

これは、ChatGPTのアプリケーションのほか、機会や脅威に関する研究の論文です。

論文基本情報

・著者：Aram Bahrini, Mohammadsadra Khamoshifar, Hossein Abbasimehr, Robert J. Riggs, Maryam Esmaeili, Rastin Mastali Majdabadkohne, Morteza Pasehvar
・雑誌名：IEEE Systems and Information Engineering Design Symposium (SIEDS) 2023
・公開年：2023年

この研究では、ChatGPTのアプリケーション、機会、そして脅威を主要な10個の領域で分析し、ビジネス、産業、教育での例を紹介しています。
行われた実験的研究によると、GPT-3.5と比べてGPT-4のほうが、効果とパフォーマンスが大幅に高いことが分かりました。
ChatGPTは人間のような自然な対話が可能ですが、人間と同等の理解性や共感性はありません。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTはビジネス、産業、教育分野での活用が期待されている。
・GPT-3.5よりもGPT-4のほうが、顕著に高いパフォーマンスが発揮できる。

予想される社会的な影響
・ChatGPTに使われているAIの限界値を把握し、人間とAIの適切な役割分担を意識する必要がある。
・AIの技術発展により、倫理的かつ社会的な懸念事項への対応が必要である。

12.ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing

これは、人工知能による研究論文の執筆と、学術出版における大規模言語モデルの倫理に関する論文です。

論文基本情報

・著者：Brady D. Lund, Ting Wang, Nishith Reddy Mannuru, Bing Nie, Somipam Shimray, Ziang Wang
・雑誌名：Journal of the Association for Information Science and Technology
・公開年：2023年

この論文は、OpenAI社のChatGPTを議論した内容が書かれています。
ChatGPTやChatGPTに似たモデルの歴史、ChatGPTが学術研究や出版に与える影響を追究しています。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTは、研究論文の自動作成などの学術研究や出版で活用できる。
・大規模言語モデルの学術研究における利用に際して、倫理的な問題がある。

予想される社会的な影響
・研究論文の自動生成は研究の効率化が図れるが、著作権侵害などの新たな課題が生じる可能性がある。
・倫理的な観点から、大規模言語モデルの使用に関するガイドラインや規制の必要性が高まる。

13.ChatGPT and Academic Research: A Review and Recommendations Based on Practical Examples

これは、ChatGPTの実践例に基づくレビューと推奨事項に関する論文です。

論文基本情報

・著者：Md. Mizanur Rahman, Harold Jan Terano, Md Nafizur Rahman, Aidin Salamzadeh, Md. Saidur Rahaman
・雑誌名：Journal of Education, Management and Development Studies
・公開年：2023年

この論文では、学術研究でのChatGPTの使用に着目し、実践例と推奨事項が解説されています。
ChatGPTは、アイデア出しや文章要約で利便性が高いですが、文献の統合、引用、問題の提示などの性能では課題があるのが難点です。
そのため、学術研究でChatGPTを使う場合には慎重さや情報を判断できる知識が求められます。

また、この論文の重要なポイントと予想される社会的な影響は、次のとおりです。

重要なポイント
・ChatGPTは学術研究のアイデア生成など、初期段階で活用できる。
・文献の統合やデータ分析では、ChatGPTの使用に限界がある。

予想される社会的な影響
・ChatGPTの使用に関するガイドラインが適切に設けられれば、学術研究の効率化と質の向上が期待できる。
・ChatGPTの使用が広まると、学術組織での大規模言語モデルに関する議論と意識が向上する。