研究用認知心理學方法評估GPT-3，發現在某些任務表現不錯，但在因果推理和有向探索方面較弱。這些結果有助於我們更了解大型語言模型，也提出使用認知心理學工具深入研究高階人工智慧代理的建議。 PubMed DOI

人工智慧語言模型如ChatGPT在教育、臨床決策和學術寫作上有潛力，但準確性、透明度和道德影響仍受關注。研究指出，ChatGPT在生成文本和總結資訊方面表現優秀，但解釋數據和回答科學問題能力有限，可能傳播不實訊息。研究者需公開討論人工智慧語言模型的利弊，並透明揭露使用情況。 PubMed DOI

最新的大型語言模型（LLMs）如GPT-3.5和GPT-4能夠產生類似人類的文字，對社會科學家相當有幫助，可用來建立詞彙相似度的標準。研究中使用GPT-4開發了一個典型性評估標準，並與其他模型相比較，以評估其與人類判斷的相關性。GPT-4在測量文學書籍和美國國會成員推文的典型性方面表現優異，超越了先前的最先進標準，且無需特定數據訓練，顯示了零-shot學習的重大進步。 PubMed DOI

研究比較了GPT-4與人類寫科學文章引言的能力，結果顯示兩者在可發表性、可讀性和內容品質上差不多。大部分人更喜歡GPT-4寫的引言，兩者寫的引言幾乎沒有太大差異。研究指出，GPT-4在科學研究引言寫作上是有價值的工具。 PubMed DOI

研究使用GPT-4建立英文心理語言學數據集，發現其語義判斷與人類相關，有時甚至超越人類水準。研究指出GPT-4生成的範疇與人類有系統性差異，對統計模型影響有限。研究討論了使用GPT-4的影響和限制，提及數據質量和有效性問題。數據集包含30,000個GPT-4判斷，可供進一步研究。 PubMed DOI

GPT-4的發布引起了人們對大型語言模型（LLMs）普遍應用的關注。這篇論文探討了ChatGPT對人類與電腦互動、心理學和社會的影響，著重於其技術基礎、對話界面的改進、心理效應、商業和社會應用，以及未來的發展方向。 PubMed DOI

這項研究探討了支撐ChatGPT的GPT模型在多語言心理文本分析中的有效性。研究分析了15個數據集，包含47,925條推文和新聞標題，評估GPT在12種語言中檢測情感、情緒等心理構念的能力。結果顯示，GPT的表現超越傳統方法，且隨著版本更新準確性提升，特別是在不常用語言中，具成本效益。研究建議GPT能民主化自動文本分析，促進跨語言研究，並提供範例代碼和教學。 PubMed DOI

這篇論文探討了ChatGPT如何幫助人類產生創意解決方案。透過五個實驗，參與者使用ChatGPT（GPT-3.5）進行腦力激盪，針對選擇禮物、創造玩具、重新利用物品及設計創新家具等任務提出想法。研究發現，與傳統方法相比，ChatGPT顯著提升了創造力，尤其在產生漸進式新想法方面表現突出。研究建議，ChatGPT擅長將不相關的概念融合，產生更清晰且具表達力的建議。 PubMed DOI

這項研究系統性評估了GPT-3.5和GPT-4在心理科學領域的四個關鍵能力。首先，作為研究圖書館員，GPT-4在生成虛構參考文獻的準確性上明顯優於GPT-3.5。其次，GPT-4在識別研究倫理問題方面表現出色，成功糾正了大部分明顯和微妙的違規。第三，兩者都能重現文化偏見，顯示出數據生成的潛力。最後，兩者在預測新數據方面的能力有限。總體來看，雖然GPT模型有所進步，但在生成新見解和可靠參考文獻上仍有待加強。 PubMed DOI

Banker等人（2024）的研究探討了利用GPT-3和GPT-4生成社會心理學的新假設，但指出這種方法忽略了人類研究者和大型語言模型的局限性，以及研究者的個人價值觀和現有文獻的重要性。他們提出了一個以人為中心的工作流程，強調研究者與GPT-4的迭代合作，旨在透過認識和利用每位研究者的獨特貢獻來增強假設生成過程，而非取代研究者。 PubMed DOI