AI 聊天機器人 ChatGPT 在處理自然語言方面表現很好，越來越多人在使用。研究發現，ChatGPT 的情感意識比一般人好，而且還在進步。有可能可以應用在幫助情感受損者的訓練，對精神疾病診斷和情感語言增強有潛力。但在心理健康領域使用ChatGPT還需要更多研究來探討利弊。 PubMed DOI

研究比較AI模型ChatGPT和GPT-4在USMLE問題上的表現，發現GPT-4比ChatGPT更厲害，正確率高達90%，回答問題時更有自信，不需修改答案。相對地，ChatGPT只有62.5%的正確率，常需要修改答案。GPT-4的表現超越過去AMBOSS使用者，展現出對於溝通、倫理、同理心和專業精神等軟實力的潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧目前不太用於文本分析，但在評估情緒上有潛力。一研究比較了ChatGPT和LIWC工具的分析結果，發現兩者關聯較小，ChatGPT在22%情況下計算LIWC分析時出錯。這顯示大型語言模型處理詞語和數字可能不可靠，使用時要謹慎。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4和Google Bard在理解視覺和文字情感方面的能力。ChatGPT-4在視覺情感辨識表現優秀，接近人類水準；Google Bard在這方面表現不穩定。兩者在文字情感理解方面都表現不錯。研究指出情感辨識在AI發展中的重要性，呼籲使用多元數據、與專家合作，並強調政府監督以確保透明度和病患隱私。 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

這項研究探討了2023年3月版本的ChatGPT如何回應情感故事，並與人類的情感反應進行比較。三十四位參與者閱讀情感豐富的短篇故事並評估自己的情感反應，而ChatGPT則在十次會議中生成對同樣故事的回應。結果顯示，ChatGPT能識別和分類故事的情感內容，但預測人類情感反應的準確性不高，顯示出AI與人類在情感表達上的差異。了解這些差異對增進與AI的情感互動非常重要。 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

最近生成式人工智慧和自然語言處理的進展，讓大型語言模型（LLMs）和像ChatGPT的AI聊天機器人誕生，這些技術在程式設計和軟體開發上有實際應用。雖然準確性有待加強，但ChatGPT流暢的語言使其成為學生的虛擬導師。 我們分析了ChatGPT與人類對Stack Overflow 2000個問題的回應，發現ChatGPT的回應較為正面，而人類則常表達憤怒和厭惡等情緒。人類情感範圍更廣，顯示出AI與人類回應間的情感差異，強調在教育環境中研究這些情感層面的重要性。 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

這項初步研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT 3.5和ChatGPT-4，在心智理論（ToM）方面的能力，並與自閉症譜系障礙（ASD）及典型發展（TD）個體進行比較。研究發現： 1. 兩個LLMs在理解心理狀態的準確性上高於ASD組，但ChatGPT-3.5在複雜心理狀態上表現不佳。 2. ChatGPT-3.5在情感狀態識別上低於TD個體，尤其是負面情緒，但與ASD組相似。ChatGPT-4有所改善，但仍難以識別悲傷和憤怒。 3. 兩者的對話風格冗長且重複，類似高功能自閉症個體。 研究顯示LLMs在理解心理和情感狀態的潛力及其局限性，對ASD的臨床應用有影響。 PubMed DOI