2022年底引入大型語言模型（LLMs）用於聊天是一大進步，讓文字生成更接近人類寫作。LLM聊天機器人可提升學術效率，但需注意公平使用和偏見問題。本文探討學術界中LLM技術，討論其在寫作、教育和編程上的限制與優勢。主張有效運用，防範抄襲、處理偏見，警惕準確性問題，並強調LLMs在研究與學術領域有希望的未來。 PubMed DOI

LLMs是為處理和生成文本而設計的AI工具，如OpenAI的ChatGPT。它們能回答問題、摘要、改寫和翻譯文本，品質接近人類。在醫學等領域有廣泛應用，可民主化知識，但也可能傳播錯誤或科學不端。本文討論了在臨床、醫學研究和教育上使用LLMs的潛力和挑戰。 PubMed DOI

像GPT這樣的大型語言模型的使用，可以透過簡化科學知識並提供個性化建議，來改善農業推廣服務。然而，在尼日利亞木薯農民的測試中顯示，這項技術存在一些限制。為了確保負責任的使用，我們建議在設計過程中納入人類專家的參與。 PubMed DOI

本文討論了在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）所面臨的機遇和挑戰。像OpenAI的ChatGPT這樣的LLMs有潛力改變教學方式，提供學生更豐富的資訊和個人化學習體驗，提升臨床技能。然而，挑戰包括學術不端風險、過度依賴AI、影響批判性思考、內容準確性疑慮和對教學人員的影響。 PubMed DOI

大型語言模型如GPT-4、Bard和Claude，透過高效的文本處理能力，改變醫學等領域的學術寫作。雖然這些模型能生成類似人類內容，有助於文獻回顧和假設制定，但人工智慧生成內容的準確性引發道德疑慮。本文討論LLMs對醫學寫作的影響、道德挑戰，以及辨識人工智慧生成文本的方法，同時思考LLMs在學術出版和醫學領域的未來。 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

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

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

大型語言模型（LLMs）的環境影響引發了不同看法。一些研究指出，訓練和使用LLMs會產生顯著的碳足跡，而另一些則認為LLMs可能比傳統方法更可持續。我們的分析顯示，儘管LLMs對環境有影響，但在美國，它們的效率可能高於人力勞動。經濟考量可能促使人類與LLMs共同工作，而非單純取代。隨著LLMs規模增長，能源消耗可能上升，這凸顯了持續研究以確保其可持續性的重要性。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧的興起，特別是大型語言模型（LLMs）對各領域的影響，尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型，透過大量文本數據訓練，能生成回應，並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰，以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 PubMed DOI