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

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

這篇迷你評論探討生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型在滿足學習者認知與情感需求的角色，並強調其實際應用與限制。文章分析了2019至2024年間的實證研究，特別是ChatGPT在教育中的應用。雖然GAI能透過互動學習增強學生參與感，但在促進批判性思維和維持回應準確性方面仍有挑戰，可能讓學習者感到困惑。此外，GAI在定制學習和提供情感支持上也不夠充分。評論呼籲改進教學策略，並對GAI的介入進行仔細評估，以避免對學習造成負面影響。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在評估多字表達的具體性、價值性和喚起性方面的效果。與早期的人工智慧方法相比，LLMs能更好地捕捉這些表達的細微意義。研究中，GPT-4o在預測情感和感官維度的表現上，與人類評分有強烈相關性（r = .8）。後續研究也顯示其在價值性和喚起性評分上有類似的強相關性，表現優於以往的人工智慧模型。此外，研究提供了一個包含126,397個單字和63,680個多字表達的數據集，幫助研究人員選擇刺激材料。 PubMed DOI

最近，GPT-4在大型語言模型（LLMs）方面的進展，可能會改變社會科學的研究方式。研究探討了GPT-4在模擬擁有不同大五人格特徵的個體的有效性，進行了兩項模擬研究。 第一項模擬顯示，GPT-4生成的個性反應比人類反應更具一致性，且與人類自我報告的分數高度相關，顯示其能有效模仿真實個性。第二項模擬則指出，隨著角色複雜度增加，GPT-4的表現會下降，但加入人口統計信息後，模擬的準確性有所提升。 總體而言，這些結果顯示使用GPT-4創造多樣個性的代理人，對理解人類行為的研究有很大潛力，並為未來的研究提供了新方向。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4在檢測和分類狗的情緒方面的效果。研究分為兩個階段，第一階段針對各種寵物情緒分類，準確率為50.2%；第二階段專注於狗，準確率提升至76.7%，因為使用了更好的提示和專門數據集。分析顯示，正確預測通常與視覺線索一致，但模糊案例仍具挑戰性。整體而言，這項研究顯示生成式AI在動物情緒檢測的潛力，並強調針對性數據集和提示設計的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT 4在透過書面文本評估人格特質的有效性，使用了兩個公開數據集，包含文本和基於五大人格模型的自我評估。研究目的是評估ChatGPT 4在十一點量表上預測人格特質的準確性，並與作者的自我評估進行比較。結果顯示，ChatGPT 4能中等程度推斷人格特質，但在判斷輸入適當性方面有困難。研究建議改進基準測試方法，以提升評估過程，並強調大型語言模型在人格評估中的潛力。 PubMed DOI