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

這項研究評估了GPT-4撰寫放射學社論的能力，並與人類撰寫的社論進行比較。分析了來自八本期刊的十六篇社論，結果顯示AI撰寫的社論在評分上表現較好，但人類撰寫的文章在整體感知上仍較受青睞。編輯們在配對評估中，有82%更傾向於出版人類撰寫的文章。研究結論指出，雖然GPT-4能產出高品質文章，但編輯對人類內容的偏好依然明顯。 PubMed DOI

這項研究探討了人類評審、重複量化分析（RQA）和AI檢測工具GPTZero在辨別人類與AI生成的個人陳述的有效性，特別針對物理治療師教育計畫的申請。研究分析了50份梅奧診所的申請者陳述與50份由Google Gemini生成的陳述。結果顯示，人類評審在辨識上表現一致且準確，而RQA和GPTZero也各有優勢。研究強調，未來應結合這些方法，以提升對個人陳述的評估，確保學術誠信。 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

這項研究探討人們對人工智慧，特別是像ChatGPT這類大型語言模型在約會和人際關係建議上的看法。雖然大家偏好人類的建議，但研究發現ChatGPT的建議品質通常更高。不過，當使用者知道建議來自AI時，會對其產生偏見。此外，研究也指出，先自己生成建議會提升對AI建議的評價，但若先使用AI建議，則可能降低自我真實感。總之，這顯示出在個人建議中對AI的偏見，以及使用這些工具可能引發的社會比較。 PubMed DOI

這項研究探討了困惑度分數在區分人類撰寫與AI生成的放射學摘要的有效性，並評估了不同AI檢測工具的表現。研究人員從PubMed選取了50篇與「神經影像學」和「血管造影」相關的英文開放存取文章，並創建了AI生成的摘要。結果顯示，人類撰寫的摘要困惑度分數較高，而AI生成的較低，且某些AI檢測工具的準確率差異顯著。這些結果顯示困惑度分數可能有助於識別AI生成內容，但仍需進一步研究。 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

這項研究發現，國高中老師雖能分辨AI生成的作業，但常誤把學生親寫的作業當成AI產出，尤其是資深老師。老師的個性也會影響他們對判斷作業原創性的信心。結果提醒我們，推動AI輔助學習時，需兼顧學生和老師的需求與特質，才能有效落實。 PubMed DOI