這項研究比較了人類和人工智慧在創意潛力上的表現，使用了類似「替代用途任務」的任務，發現AI，特別是GPT-4，在原創性和詳述性方面比人類參與者更具創意。這表明目前的AI語言模型比人類具有更高的創意潛力。 PubMed DOI

研究評估了2022年《外科腫瘤學年鑑》中人類和AI生成的科學文章，結果顯示人類文章中有9.4%可能是AI生成的，而AI文章中有43.5%可能是AI生成的。這突顯了檢測器表現的不同，也凸顯了隨著AI技術進步，持續評估的重要性。 PubMed DOI

生成式人工智慧可提升個人創造力，但可能限制集體創新，因為內容相似。實驗顯示，對於缺乏創意的作者，使用AI點子有助提升創造力和寫作品質。然而，AI生成的故事相似度高，可能降低多樣性。這個困境凸顯個人創造力與集體創新的取捨。對支持創造力的研究者、政策者和從業者具啟發意義。 PubMed DOI

這項研究探討了人們對生成式人工智慧的看法，特別是在社會和個人挑戰建議方面。共招募3,308名美國參與者，結果顯示： 1. **能力認知**：當知道建議來自AI時，人們常會貶低AI的能力，但不會貶低建議內容。 2. **挑戰建議**：在社會和個人挑戰中，這種貶低現象一致出現。 3. **偏好AI建議**：若過去對AI建議有正面經驗，個人更傾向於尋求AI的建議。 這反映出人們對AI的理解和信任，尤其在良好互動後。 PubMed DOI

這項研究探討非專業讀者是否能分辨AI創作的詩與人類詩人的作品。結果顯示，參與者在識別AI詩時困難重重，準確率僅46.6%，甚至低於隨機猜測。更有趣的是，他們常將AI詩誤認為人類創作。AI詩在節奏和美感上獲得較高評價，導致誤判。研究指出，非專家在區分時常用錯誤推理，認為AI詩簡單且吸引，卻誤解人類詩的複雜性為不連貫。 PubMed DOI

這項研究探討了生成式人工智慧（如ChatGPT）在標準化創造力測試中的表現。結果顯示，雖然ChatGPT能生成大量內容，但其創意質量僅屬於平均水平。研究強調AI創造力的隨機性及對訓練數據多樣性的依賴，呼籲我們重新評估傳統創造力的衡量標準，特別是在AI的情境下。研究指出人類參與引導AI達成真正原創性的重要性，並建議進一步探討人類與AI的合作及評估AI創造力的方法。 PubMed DOI

這項研究探討人類評審者在辨識ChatGPT生成的科學摘要與原始摘要的準確性。來自不列顛哥倫比亞大學的41名外科實習生和教職員參加了線上調查，結果顯示只有40%能正確識別原始摘要，而63.4%偏好AI生成的摘要。分析指出，偏好原始摘要的受訪者更容易正確識別。這顯示人類在區分AI與人類生成內容上面臨挑戰，並且對AI生成的摘要有明顯偏好，突顯了AI在學術寫作中的影響及其倫理考量。 PubMed DOI

這項研究探討醫療專家與人文學者在辨識醫學生與ChatGPT生成文本的能力。研究於2023年5月至8月進行，35位專家分析了兩篇醫學主題的文本，並被要求找出AI生成的部分。結果顯示，專家們在70%的情況下正確識別AI文本，兩組專家之間差異不大。雖然內容錯誤影響不大，但冗餘、重複和連貫性等風格特徵對他們的判斷至關重要。研究建議未來可在不同學術領域進一步探討，以提升辨識能力。 PubMed DOI

這項研究評估人類是否能區分由人類撰寫的醫學手稿與AI生成的手稿，特別是使用ChatGPT 3.5。研究於2023年10月進行，51位醫師參與，隨機審閱三篇手稿。結果顯示，參與者識別作者的準確率不高，特異性55.6%，敏感性31.2%。高影響因子的手稿較易識別，而影響因子低的則較難。與AI互動頻率高的人更能正確識別作者。總之，研究顯示生成式AI的醫學手稿難以區分，凸顯學術出版的潛在影響及對AI內容認識的需求。 PubMed DOI

在2023年中，有一項研究針對40名藥理學畢業專題的學生，評估他們對新型協作多媒體評估的體驗，該評估使用了人工智慧（AI）。研究發現，學生最初將AI視為個人導師，並將其角色分為仲裁者、神諭者和量化者。然而，實際上AI的使用主要集中在創意生成和數據分析，並未有小組利用AI生成最終的書面內容。這顯示學生對AI在評估中的角色存在疑慮，強調了教育者和學生需要更清晰的指導，以有效整合AI於學習和評估中，維持評估的完整性。 PubMed DOI