將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI

作為人工智慧安全專家，我常在創新與謹慎之間掙扎，特別是大型語言模型（LLMs）。這些模型雖然能力驚人，但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險，可能被用來製造假新聞或操控輿論；模型中的偏見可能導致不公平對待某些群體；隱私問題則涉及敏感資訊的洩露；過度依賴LLMs可能使使用者做出不良決策。 為了應對這些挑戰，需實施強有力的安全措施，並促進開發者、政策制定者和倫理學家的合作，以確保LLMs能以有益和倫理的方式服務人類。 PubMed DOI

作為人工智慧安全專家，我常在創新與謹慎之間掙扎，尤其是面對大型語言模型（LLMs）。這些模型雖然能力驚人，但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險，可能削弱公眾對媒體的信任；偏見問題，因訓練數據可能不具代表性；隱私問題，若數據中含有個人資訊；以及過度依賴，可能影響批判性思維。 為了應對這些挑戰，開發和部署LLMs時必須重視安全與倫理，並促進研究人員、政策制定者和業界的合作，確保技術能服務於更大公益。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療保健，但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架，強調透明度和公平性，並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧，發現目前AI治理存在缺口，提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性，以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作，促進負責任的創新並提升病人結果。 PubMed DOI

將大型語言模型和生成式人工智慧應用於醫療領域，帶來新的法律風險，主要包括算法偏見和數據安全問題，可能侵犯個人權益。此外，醫療數據的管理和商業化也引發所有權爭議。隨著人工智慧的深入應用，醫療傷害的責任判定變得更複雜。為應對這些挑戰，需實施算法審查、加強數據管理、明確數據所有權及建立授權協議，並根據具體過失公平分配責任。 PubMed DOI

人工智慧（AI）將對許多工作產生重大影響，特別是在醫療保健領域，尤其是癌症治療。雖然AI在診斷和放射腫瘤學中展現潛力，但仍需證據證明其臨床有效性。支持者強調人類監督的重要性，然而過度依賴AI可能導致技能退化。生成式AI的進展擴大了應用範圍，但需進行獨立研究以驗證效果。算法醫學應像新藥一樣受到重視，並需確保數據集的多樣性。此外，教育計畫和倫理考量也必須跟上，以確保病人護理的質量。 PubMed DOI

雖然 ChatGPT 這類 AI 很厲害，但我們對它們可能帶來的「存在性風險」還不太清楚。這些風險可能從公平性、問責性等議題慢慢演變而來。論文討論了 AI 可能造成的傷害，以及像 AI 對齊、過度信任、安全、開源、醫療和社會影響等減緩風險的方法。 PubMed DOI

美國現行法律無法有效處理生成式AI帶來的隱私、公平和福祉等風險，對AI公司責任的規範也不夠明確。作者建議建立新的「負責任AI法律框架」，納入基本價值觀、訂定安全標準，並針對AI特性設計專屬責任規則，以更主動地保障民眾權益。 PubMed DOI

這項研究用機器學習分析職場問卷，提出新特徵選擇法，找出39個關鍵壓力指標，並結合多種模型，準確率超過九成，優於過去研究。方法經多重驗證，對新資料也有效。研究還用1D-CNN和創新資料轉換，讓語言模型能處理問卷資料。結果顯示，壓力和生物醫學因素關聯高，主要壓力來自工作量、溝通和環境。只需問卷即可即時監測職場壓力，實用性高。 PubMed DOI

AI，尤其是大型語言模型，正大幅改變醫療研究，但也帶來作者歸屬、透明度和濫用等倫理問題。各大組織強調AI應負責任且透明使用，並不承認聊天機器人為共同作者。未來AI應用需持續遵守倫理規範，審慎推動。 PubMed DOI