人工智慧的發展受到人工生命影響，分為GOFAI和控制論方法。控制論推動了深度學習和現代AI，帶來好處和風險。大多傾向GOFAI，認為AI缺乏主動性。這種觀點可能導致將風險歸咎於使用者而非AI本身。 PubMed DOI

研究指出，人們常傾向直覺地相信心靈與身體是分開的，可能來自學習或先天知識。透過 Davinci 語言模型研究，發現即使沒有先天知識，模型也展現出二元論傾向，並隨學習能力增強。顯示二元論可從經驗中學習，挑戰僅將其與先天知識聯繫的理論。 PubMed DOI

討論決策能力受損者使用科技權利，尤其在AI和心智能力法規下。強調AI在溝通和醫療方面的應用，提倡專門AI模型教育和促進醫療互動。透過開放討論，最大化AI優勢，同時降低風險。 PubMed DOI

這篇論文討論生成式人工智慧對心理健康和心理治療的影響，比喻為弗洛伊德理論後的「第四次自戀打擊」。人工智慧在治療中的出現引發了許多爭議，包括人際關係、自我和他人觀念，以及如何保留治療中的人性元素。論文建議，雖然人工智慧能增進治療效果，但不能完全取代治療互動中的人性觸感。 PubMed DOI

這項研究探討接觸大型語言模型（LLMs）對個體自我認知及他人認知的影響，特別是心智感知的角度。參與者在與LLMs互動前後，評估自己的行動能力和經驗能力。結果顯示，接觸LLMs後，參與者對自身能力的評價提高，並認為這些特質對人類不再獨特。這顯示擬人化LLMs可能增強個體對自我心智的看法，並減少這些特質被視為人類專有的感知，進而引發對擬人化影響的更深思考。 PubMed DOI

這篇論文探討如何透過科技實現「資訊民主化」，特別是生成式人工智慧（GenAI）在心理健康領域的應用。它回顧了資訊獲取的歷史變遷，指出GenAI技術的出現為心理健康資源提供了更好的獲取途徑，並可能改變醫療提供者與病人之間的關係。不過，將GenAI整合進心理健康領域也帶來了倫理問題和風險。論文提出了一個策略性問卷，評估AI應用的好處與風險，並主張心理健康專業人員應參與技術開發，以確保GenAI的進展既有效又符合倫理，並以病人需求為中心。 PubMed DOI