大型語言模型（LLMs）和人工智慧技術的應用正改變我們與科技互動方式。最近有研討會討論LLMs在醫學研究的應用，以及AI在科學領域的倫理、法律和社會影響。研討會邀請了不同背景的演講者，包括研究人員、教育工作者和政策制定者，他們強調利用這些技術在科學研究和教育中所面臨的機會和挑戰。 PubMed DOI

由大型語言模型如ChatGPT所驅動的聊天機器人的進步正在革新文字創作，潛在地降低人類寫作的重要性。這種轉變可能導致對書面內容的信任降低，因為越來越多的文字是由人工智慧生成的，引發對準確性的擔憂。這篇文章探討了這些發展對人類和人工智慧的影響。 PubMed DOI

意識的計算意義是重要研究領域，探討意識與計算能力的關係，如透過算法或複雜性分析。意識被定義為主觀經驗，具有感知特性如品質和自我意識。ChatGPT等大型語言模型的發展引發了對人類意識處理的討論。生物系統展現智能和意識聯繫，但也有意識無智能、AI系統相反情況。意識與智能可能有分離。綜述強調意識獨特認知領域，如注意力、決策、感知整合。討論感知、語言任務中意識與無意識處理區別。提出意識至高概念，識別意識特定計算，類似量子至高。對AI對齊相關性探討，AI與人類計算需對齊。 PubMed DOI

三十年前，我們比較了人工智慧和人類心靈的相似之處，將弗洛伊德的理論和連結主義（如PDP系統）放在一起討論。這些模型如今已成為人工智慧的基礎，像ChatGPT等廣泛應用，從精神病學模擬到深度學習的計算機視覺。RNN、LSTM和Transformer模型（如BERT和GPT）已經改變了自然語言處理等任務。我們探討這些工具在醫療保健領域的影響，從診斷到心理治療，並討論保持關係的重要性，以及將這些工具用於治療模型的對比。 PubMed DOI

GPT-4的發布引起了人們對大型語言模型（LLMs）普遍應用的關注。這篇論文探討了ChatGPT對人類與電腦互動、心理學和社會的影響，著重於其技術基礎、對話界面的改進、心理效應、商業和社會應用，以及未來的發展方向。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs），如OpenAI的GPT-4，所展現的突現特性，特別是它們被認為的智慧與意識。作者指出，對這些特性的定義不夠清晰，且模型內部推理存在缺陷。智能系統的關鍵在於對環境的反應，這可從行為中推斷。透過哲學現象學和認知生態學，論文分析了GPT-4的錯誤，認為其缺乏人類的時間意識，導致無法形成穩定的感知世界。最終，作者認為GPT-4與使用者共同創造虛構敘事，而非真正理解或擁有意識。 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

這篇文章探討了ChatGPT在認知過程中的潛在負面影響，儘管它在教育和商業上被廣泛應用。研究回顧了256篇文獻，分析了29篇經過同行評審的文章，強調人類大腦的優越性，主張應用AI工具來增強而非取代自然認知。文章指出ChatGPT具備高級推理能力，建議發展人機合作的社會認知架構，但也警告過度依賴可能削弱基本技能。因此，需在享受AI優勢與持續練習傳統認知活動之間取得平衡。 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

大型語言模型（LLMs）徹底改變了人工智慧，特別是在生成文本方面。這些模型透過大量文本訓練，能生成連貫且具上下文的內容，應用範圍廣泛，從聊天機器人到內容創作，展現出驚人的語言理解與生成能力。它們能執行摘要、問答及創意寫作等任務，並透過微調技術針對特定需求進行客製化。隨著技術進步，LLMs 的應用也在擴展，並引發了關於倫理、偏見及社會影響的討論，標誌著人工智慧的一次重大進步。 PubMed DOI