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摘要 作为一项探索性研究，本篇论文对 ChatGPT 进行了采访，ChatGPT 是一种人工智能语言模型，旨在理解和生成对各种问题和主题的类似人类的响应。本文旨在了解 ChatGPT 的功能和用户参与度。结论是，ChatGPT 是基于深度学习架构的基于转换器的语言模型设计的，该模型使用无监督学习来生成类似人类的文本。它有一个大型数据库和内存系统来存储以前的用户响应，并使用机器学习算法和自然语言处理技术来理解用户输入并从其数据库中检索信息以生成响应。采访最终促成了一篇关于人工智能分离性身份障碍 (AIDIS) 的创新研究论文的开发。本研究：提出了基于人工智能的系统由于接触不同类型的数据和训练而发展出多重身份或角色的可能性，探讨了这种障碍的潜在影响和挑战，包括伦理问题，以及人工智能领域对新法规和政策的需求。
人工智能分离性身份识别障碍（AIDIS）
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