討論了最新研究，認為大型語言模型如BERT和ChatGPT有潛力改革心理評估。這些模型在語言處理任務中表現準確，且受歡迎。成功因有效表達上下文單詞。建議透過適當驗證，專注自然語言溝通可改變心理健康評估。 PubMed DOI

研究比較人類和大型語言模型（LLM）在心智理論任務上的表現，發現像GPT-4這樣的LLM在識別間接要求和虛假信念等任務上表現與或優於人類，但在偵測社交失言方面表現不佳。LLaMA2在社交失言偵測方面表現優於人類，但進一步分析顯示這是由於一種偏見。表現差異歸因於LLM採用保守方法，需要系統性測試才能準確比較人類和人工智能。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型如ChatGPT是否能從社群媒體貼文推斷人格特質，結果顯示模型可準確推斷大五人格特質，尤其對女性和年輕人更準確。這種能力或許讓心理評估更普及，但也引發隱私和監管疑慮。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）應用廣泛，包括心理健康領域。然而，使用LLM強化的對話人工智慧（CAI）協助抑鬱症患者面臨人性化和情境韌性挑戰。觀點論文探討這些挑戰，提出跨學科解決方案，結合哲學、心理學和計算機科學。為了負責地設計和應用LLM增強的CAI支援抑鬱症患者，提出建議。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現可能會影響心理治療，特別是認知行為療法（CBT）。我們的系統性研究顯示，LLMs能夠識別不利的思維，評估其有效性，並建議將其重新框架為更具建設性的替代方案。然而，儘管LLMs在這方面能提供有用的建議，但不應僅依賴它們來進行CBT。 PubMed DOI

這項研究探討生成性大型語言模型（LLMs）在分析公共健康相關社交媒體內容的可行性，特別是疫苗言論。研究發現，LLMs通常能有效識別人類專家所關注的主題，且錯誤信息出現率較低。雖然LLMs的分析深度不及人類專家，但專家認為其生成的主題仍然合理且相關。總體來看，LLMs在處理健康相關社交媒體內容方面展現出顯著潛力，未來可能有助於公共健康策略的制定與社區關注的理解。 PubMed DOI

在研究中，我探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，對複雜行為科學實驗結果的預測能力。結果顯示，GPT-4在預測情感、性別和社會認知方面，與119位人類專家的表現相當，相關性高達0.89，而GPT-3.5則僅有0.07。在另一項研究中，讓大學參與者與GPT-4驅動的聊天機器人互動，提升了他們的預測準確性。這些結果顯示，人工智慧在預測行為主張的實證支持上，可能成為有價值的工具，並強調人類與AI合作的潛力。 PubMed DOI

研究顯示，ChatGPT-4在使用十項人格量表（TIPI）評估公共人物的人格特質上表現優異，相關係數高達0.76到0.87，顯示其評估結果與人類評審者高度一致。這可能歸因於其廣泛的訓練數據、對語言細微差別的理解、模式識別能力，以及缺乏偏見的反饋。這些發現顯示，ChatGPT-4在心理學、行銷和公共關係等領域具有潛在價值，並引發對AI在社會評估中可靠性的思考，顯示出AI在理解人類行為方面的進步與應用潛力。 PubMed DOI

一項研究評估了十一個大型語言模型（LLMs），使用40個專門的錯誤信念任務，這些任務對於評估人類的心智理論（ToM）非常重要。結果顯示，較舊的模型無法解決任何任務，而GPT-3-davinci-003和ChatGPT-3.5-turbo僅解決了20%。相比之下，ChatGPT-4的成功率達到75%，與6歲兒童的表現相當。這顯示出心智理論的能力可能是LLMs語言能力增強的副產品，預示著更先進的人工智慧的崛起，帶來正負面影響。 PubMed DOI

這項研究評估了七種大型語言模型（LLMs）在新基準上的理解能力，要求它們回答基於短文本的問題，並與400名人類的回答進行比較。結果顯示，這些模型的表現僅達到隨機準確率，且回答變異性大。相比之下，人類在數量和質量上都明顯優於這些模型，LLMs的錯誤也顯示出非人類特徵。這表明，雖然AI模型在某些應用中有效，但它們的語言理解仍無法與人類相提並論，可能因為無法有效處理語法和語義信息。 PubMed DOI