Leveraging AI for democratic discourse: Chat interventions can improve online political conversations at scale.
運用人工智慧促進民主對話：聊天干預可大幅改善線上政治對話。 Proc Natl Acad Sci U S A 2023-10-17

政治討論對民主至關重要，但網路對話往往會造成分裂。學者和團體正在努力進行干預，以改善網路討論。一項研究顯示，使用人工智慧工具提供基於證據的建議，可以增進有爭議話題的網路對話，提升被認知的理解、改善對話品質、民主互惠和語氣，而不改變內容或政策態度。 PubMed DOI

Exposing influence campaigns in the age of LLMs: a behavioral-based AI approach to detecting state-sponsored trolls.
在 LLM 時代揭露影響力運動：一種基於行為的人工智慧方法來檢測國家贊助的網路騙子。 EPJ Data Sci 2023-11-21

研究者提出利用人工智慧辨識網軍帳號的方法，不需分析文字，透過分享行為辨識。這種方法在2016年俄羅斯干預活動中表現良好，能高準確度辨識網軍。相較於文字分析，這種行為辨識方法更具優勢，尤其對抗大型語言模型生成的虛假內容。這個解決方案展現了檢測各種實體參與影響活動的潛力，值得未來深入研究。 PubMed DOI

Large language models propagate race-based medicine.
大型語言模型推廣種族主義醫學。 NPJ Digit Med 2024-02-19

研究發現大型語言模型在醫療系統中可能持續散播有害、不準確、種族相關的內容。四個模型在種族醫學和誤解情境下表現不一，都散播種族醫學觀念，且回應不一致。這引發對LLMs在醫療環境可能造成潛在傷害的擔憂，因為它們持續散播已被揭露的種族主義觀念。 PubMed DOI

Conversational AI and equity through assessing GPT-3's communication with diverse social groups on contentious topics.
透過評估 GPT-3 與不同社會群體在有爭議話題上的溝通，探討對話型人工智慧與公平。 Sci Rep 2024-01-22

這篇論文強調了評估人工智慧與人類溝通的公平性很重要，特別是像GPT-3這樣的語言模型。研究發現，GPT-3在討論氣候變化和黑人運放時，與不同族群互動時，對少數族群的使用者體驗較差，且在支持社會議題的態度上也有改變。GPT-3對少數族群的回應中，使用了較多負面表達。研究指出，對話式人工智慧系統應優先考慮多元性、公平性和包容性。 PubMed DOI

Bias of AI-generated content: an examination of news produced by large language models.
人工智慧生成內容的偏見：對大型語言模型生成的新聞進行檢驗。 Sci Rep 2024-03-07

LLMs透過AIGC改變生活，但需了解其限制。研究發現ChatGPT等LLM生成的內容存在性別、種族偏見，歧視女性、黑人。ChatGPT偏見最少，且能拒絕有偏見提示。 PubMed DOI

Potential use of large language models for mitigating students' problematic social media use: ChatGPT as an example.
潛在使用大型語言模型來緩解學生問題性社交媒體使用：以 ChatGPT 為例。 World J Psychiatry 2024-04-15

社群媒體對生活有負面影響，解決方法有限。大型語言模型如ChatGPT可提供支持、監控使用，但需注意風險，如錯誤和隱私問題。謹慎使用這些模型，才能有效處理問題性社群媒體使用，造福個人和社會。 PubMed DOI

Special considerations for the use of AI tools by PEERs as a learning and communication aid.
PEERs 使用人工智慧工具作為學習和溝通輔助的特殊考量。 J Cell Physiol 2024-06-26

在學術圈裡航行不易，尤其對於少數族群更具挑戰。打造多元、公平、包容的學習環境至關重要。人工智慧工具可助平等競爭，提供指導與支持。雖無法取代導師，但可為有益補充。應鼓勵接受人工智慧，對面對偏見者有助。機構應教導社群如何道德運用人工智慧。 PubMed DOI

From hate to harmony: Leveraging large language models for safer speech in times of COVID-19 crisis.
從仇恨到和諧：在 COVID-19 危機期間利用大型語言模型促進更安全的言論。 Heliyon 2024-09-02

這項研究探討了 COVID-19 疫情期間攻擊性語言的增加，並利用機器學習技術來解決這個問題。研究建立了一個檢測和轉化中文仇恨言論的框架，並編制了包含 30 個疫情相關術語的數據集。開發的兩層檢測模型準確率分別為 94.42% 和 81.48%。結合生成式 AI 和 LDA 主題模型，提升了改寫效率，並有效減少敵意，保持核心意義。這種方法提供建設性的改寫建議，促進積極公共討論，幫助遏制仇恨言論。 PubMed DOI

"HIV Stigma Exists" - Exploring ChatGPT's HIV Advice by Race and Ethnicity, Sexual Orientation, and Gender Identity.
「HIV污名的存在」- 探索ChatGPT在種族與族裔、性取向和性別認同方面的HIV建議。 J Racial Ethn Health Disparities 2024-09-11

這項研究探討了ChatGPT 3.5和4.0在提供HIV相關指導時，如何受到種族、族裔、性取向和性別認同的影響，並分析了對污名和歧視的提及。研究人員收集了300個回應，發現ChatGPT 4.0更能認同HIV相關的歧視，特別是針對黑人、西班牙裔、LGBTQ+和跨性別者，並涵蓋了肯定身份、專業護理和社會支持等主題。這些結果強調了評估AI技術在減少健康差異方面的重要性。 PubMed DOI

Incentivizing news consumption on social media platforms using large language models and realistic bot accounts.
利用大型語言模型和真實的機器人帳號激勵社交媒體平台上的新聞消費。 PNAS Nexus 2024-09-17

這個專案旨在改善使用者在Twitter上接觸到經過驗證的新聞，解決極化和錯誤資訊問題。研究持續兩週，參與者達28,457人，使用28個由GPT-2創建的機器人，針對非政治主題的推文回應，分享相關新聞連結，並鼓勵關注新聞機構。結果顯示，與機器人互動的使用者更可能關注新聞帳號，尤其是女性機器人的回應更受歡迎。不過，這些效果主要限於已對政治感興趣的使用者，顯示在社交媒體上促進新聞參與的挑戰。 PubMed DOI

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