大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧工具，能根據指示產生各種內容。為確保負責任使用，需要人類監督和道德設計。負責任使用LLMs可增進人類決策和資訊檢索。在醫療領域，它們有潛力改革數據管理。使用者、開發者、提供者和監管機構需共同努力因應LLM帶來的重大影響。 PubMed DOI

大型語言模型在眼科醫療領域有潛力，可協助醫師快速取得新知識、分析患者數據、自動化研究，並提供個人化回應。然而，需解決隱私、公平性、穩健性、歸因和監管等挑戰。持續監督和改進LLMs至關重要，確保最大化好處、降低風險，遵守負責任的AI原則。謹慎實施後，LLMs將對眼科患者帶來巨大益處。 PubMed DOI

康復對改善殘障或受傷者的福祉至關重要，但過程複雜。大型語言模型（LLMs）透過分析數據和改善溝通，協助康復。LLMs可應對醫療領域的數據偏見和道德問題。在康復中使用LLMs需與專家合作，提升決策能力和預測結果。儘管挑戰重重，但在道德和協作情況下，LLMs在康復領域取得重大進展。 PubMed DOI

研究指出，大型語言模型（LLMs）在法律分析，特別是稅法領域上有進步。新模型的推出讓LLMs更懂法律。給予額外法律背景和提示，像GPT-4，LLMs表現更好。雖然LLMs精確，但還不如專業稅務律師。LLMs進步，可能對法律界和AI治理有重大影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在各行各業快速崛起，尤其在醫療保健領域，引發了重要的道德問題。LLMs獨特之處需要複雜的道德處理方式，涉及數據隱私、所有權、知識產權等議題。為了負責任地應用LLMs於醫療保健，我們需要建立全面的道德框架，符合道德原則並降低社會風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能理解和生成類似人類語言，對神經學任務有潛力。在臨床使用LLMs需面對挑戰，如臨床推理能力有限、可靠性問題、偏見及可能加劇醫療差異。克服挑戰需仔細規劃、利益相關者參與、測試和監控。醫療機構應與預算相符，神經科醫師需保護患者數據隱私，避免偏見。研究人員應遵循道德準則和標準。整合LLMs到臨床神經學可提升患者護理品質和安全性，提供有效運用人工智慧的指導。 PubMed DOI

本文探討了如何透過大型語言模型（LLM）推動人機互動，並超越傳統的可解釋人工智慧（XAI）範式，考慮LLM的認知解釋。作者方法著重於認知建模、遺傳算法、神經網絡、因果循環動力學和特徵實現等解決方案，使XAI更具目的性和持續性。研究結果顯示，在信息處理中應用LLM需要特定結構條件，尤其在戰略規劃情境下，可加速集體問題解決。這研究有助於各領域發展可解釋的LLM。 PubMed DOI

心理研究中使用大型語言模型(LLMs)引起關注，但「GPTology」的使用限制和風險令人擔憂，可能影響像ChatGPT這樣的模型。我們需了解LLMs在心理研究中的限制、道德問題和潛力，解決其對實證研究的影響。重要的是認識全球心理多樣性，謹慎看待LLMs作為通用解決方案，發展透明方法從AI生成的數據中做可靠推論。多元化人類樣本，擴展心理學方法，確保科學包容可靠，避免同質化和過度依賴LLMs。 PubMed DOI

全球心理健康問題日益嚴重，現有的照護模式無法滿足需求。大型語言模型（LLMs）被視為解決方案，能在心理健康教育、評估和介入上提供幫助。本文回顧了LLMs的應用，並指出其潛在的正面影響與風險，強調需採取策略來降低風險。平衡心理健康支持的需求與LLMs的負責任開發至關重要，確保這些模型符合倫理標準，並讓有經驗的人參與開發，以減少傷害並增強其正面影響。 PubMed DOI

這篇評論探討了大型語言模型（LLMs）在眼科應用的倫理影響，分析了47篇相關文章。雖然LLMs在教育、研究、臨床決策和手術協助等方面有潛力，但也存在準確性不足、可能產生有害建議及數據隱私等倫理問題。評論強調在醫療中謹慎整合人工智慧的重要性，需有人的監督和透明度，以維持倫理標準。為了充分發揮LLMs的優勢，必須認識並解決這些倫理挑戰，並促進負責任的使用。 PubMed DOI