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

研究評估了防止大型語言模型（LLMs）生成健康虛假資訊的保護措施。測試四個LLMs，發現有些保護措施有漏洞，有些持續生成虛假資訊。研究建議加強監管、透明度和定期審計，以防止LLMs散播健康虛假資訊。 PubMed DOI

論文討論了在醫療領域整合大型語言模型（LLMs）的影響，強調臨床醫師的信任、數據來源，以及對LLM性能和臨床醫師能力的影響。提到LLMs中自我參考學習迴圈的擔憂，並討論了風險，如醫療專業人員的技能下降。呼籲整合LLMs到醫療中要謹慎，確保安全有效使用。 PubMed DOI

LLMs在社交網絡中可能造假，影響社會。為了解決問題，提出一方法模擬和量化LLMs散播虛假資訊情況。考慮個人行為、網絡結構和社群關係等因素。透過真實數據和不同情境評估，協助制定對抗LLMs散播虛假資訊策略。 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

您的分析指出大型語言模型（LLMs）中存在的政治偏見問題。透過對24個對話型LLM進行測試，發現它們在政治問題上主要偏向左派觀點。雖然五個基礎模型的表現不佳，但這也讓結果的可靠性受到質疑。此外，研究顯示LLMs可以透過有監督的微調受到特定政治取向影響，這對公共話語的塑造有重要意義。這些潛在的偏見可能影響社會認知與決策，因此在開發和使用LLMs時，必須仔細考量其政治影響。 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

文盲率上升和認知技能下降，加上錯誤資訊的氾濫，對全球帶來了嚴重挑戰。雖然大型語言模型（LLMs）的快速發展可能加劇這些問題，但它們也有潛力改善文盲情況。認知科學在教育上具優勢，能透過分析和優化LLMs的設計、促進互動學習及支持多元學習方式來指導其有效使用。認知科學家的參與非常重要，以確保LLMs對文盲的影響是正面且公平的，而非僅由大型科技公司主導。 PubMed DOI

你提到的確實是大型語言模型在提供資訊時的可靠性問題，尤其是針對上肢疾病。錯誤資訊可能會造成健康誤解，影響個人對健康的主動管理。使用者應該批判性地看待AI提供的資訊，並尋找醫療專業人士或可信網站的意見。持續更新這些模型也能提高準確性，減少錯誤資訊的流傳。鼓勵使用者主動學習和自我倡導，能幫助他們做出更明智的健康決策。如果有具體的錯誤資訊或擔憂，討論這些問題會更有幫助。 PubMed DOI

大型語言模型的出現引發了對其可能生成誤導性或虛假資訊的討論，這被稱為「胡說八道」。這個詞暗示這些模型能產生看似可信的內容，但不一定符合事實。雖然有觀點認為這些模型會發表未經驗證的陳述，但也有人認為，只要有適當的保障措施，它們可以避免這種情況。最終，語言模型的「胡說八道」傾向與其設計和使用方式有關，類似於人類在不同情境下可能不遵循真實性的情況。 PubMed DOI