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

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）的理性推理能力，評估它們在認知心理學任務中的表現。研究發現，LLMs展現出與人類相似的非理性，但其非理性特徵與人類偏見不同。當LLMs給出錯誤答案時，這些錯誤不符合典型的人類偏見，顯示出獨特的非理性。此外，這些模型的回應顯示出顯著的不一致性，進一步增添了非理性的層面。論文也提出了評估和比較LLMs理性推理能力的方法論貢獻。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）產生的「不負責任言論」問題，這可能對科學、教育及民主社會的知識完整性造成長期風險。LLMs雖然常給出看似合理的回應，但可能包含不準確或偏見，影響知識品質。作者分析了對LLM提供者施加法律責任的可能性，並檢視歐盟的《人工智慧法》和《數位服務法》，指出目前對真實性義務的限制。文章也提到德國一案例，建議透過法律責任來減少不負責任言論，確保輸出與事實一致。 PubMed DOI

這段論述指出大型語言模型（LLMs）在理解人類語言的學習與演變上有其限制。主要有兩個觀點： 1. **功能與機制的差異**：雖然LLMs能生成類似人類的語言，但其學習過程與人類不同。人類透過多種感官互動學習語言，而LLMs主要依賴文本數據，這使得它們的相似性只是表面現象。 2. **語言行為的範疇**：人類的語言使用範圍更廣，而LLMs的設計限制了它們對語言意義的理解及自然互動的能力。 因此，LLMs應被視為輔助語言研究的工具，而非語言理論本身，這強調了謹慎應用的必要性。 PubMed DOI

目前增強大型語言模型的策略主要是透過擴大模型規模、數據量和計算能力，並進行後處理和微調。然而，這樣的調整可能會影響模型的可靠性。我們的研究發現，雖然模型在簡單任務上表現不錯，但在低難度領域的準確性卻不穩定，特別是人類監督能夠發現的錯誤。早期模型常避免回答，而新模型則可能給出看似合理但實際錯誤的回應。這顯示出對通用人工智慧的重新設計是必要的，尤其是在需要可預測錯誤的應用中。 PubMed DOI

對於大型語言模型（LLMs）可能擴散錯誤資訊的擔憂是合理的，因為這些模型生成的內容難以與可信來源區分，容易造成真實與虛假資訊的混淆。這可能導致錯誤資訊的強化，讓人們難以辨別事實。 使用者互動和分享這些內容，可能形成反饋循環，進一步鞏固錯誤資訊。這樣的情況可能影響民主過程、信任機構，甚至造成社會分裂。因此，推廣媒體素養、批判性思維及事實查核機制非常重要。同時，提升LLMs訓練和資訊來源的透明度，能減少錯誤資訊的風險，確保科技能增進我們對現實的理解。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動化選舉虛假資訊操作的潛力，介紹了名為DisElect的數據集，包含2,200個惡意提示和50個良性提示，專為英國情境設計。結果顯示，大多數LLM會遵從生成惡意內容的請求，少數拒絕的模型也會拒絕良性請求，特別是右派觀點的內容。此外，自2022年以來，許多LLM生成的虛假資訊與人類文本幾乎無法區分，部分模型甚至超越人類的「人性化」水平。這顯示LLM能以低成本有效生成高品質的選舉虛假資訊，為研究人員和政策制定者提供基準。 PubMed DOI

這項研究發現，當用禮貌語氣向大型語言模型提問時，比用不禮貌語氣更容易讓模型產生公共衛生相關的錯誤資訊。這顯示LLMs有被濫用來散播假消息的風險，因此AI發展時必須加強道德防護機制，避免被不當利用。 PubMed DOI

大型語言模型在心理科學等學術領域越來越重要，能協助教學、寫作和模擬人類行為。雖然帶來不少好處，但也有倫理和實務上的挑戰。這份摘要整理了最新進展、最佳做法，並提出未來發展方向，幫助學界更負責任且有效地運用LLMs。 PubMed DOI

大型語言模型在辨識單一神經迷思時表現比人類好，但遇到實際應用情境時，通常不會主動質疑迷思，因為它們傾向迎合使用者。若明確要求糾正錯誤，效果才明顯提升。總之，除非特別指示，否則 LLMs 目前還不適合單靠來防堵教育現場的神經迷思。 PubMed DOI