「AI 科學家」是一種創新的生物醫學研究方法，旨在設計 AI 系統來增強人類能力，而非取代人類。這些 AI 代理能進行懷疑式學習和推理，與人類研究者有效合作。透過整合先進的 AI 模型與生物醫學工具，它們能分析大量數據、探索假設並自動化重複性任務，簡化研究過程。這些代理還能持續學習，保持最新的科學知識，應用於虛擬細胞模擬、新療法開發等領域，促進生物醫學研究的進步。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧（AI）在手稿寫作中的應用，指出其優勢與挑戰。雖然AI能提升寫作效率，但也需關注準確性及人類洞察力的缺失。文章強調制定有效提示的重要性，以發揮AI的潛力並創作高品質手稿。此外，還回顧了出版商的指導方針，確保負責任地使用AI。AI工具在文獻回顧、統計分析和語言精煉方面的協助也被提及。最終，文章主張應平衡使用AI與人類的創造力和批判性思維，才能做出有意義的貢獻。 PubMed DOI

這段對話探討了大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的能力與限制。使用者詢問ChatGPT為何會被認為具理解能力，ChatGPT解釋其實際上是基於統計模式生成回應，並不具備真正的理解。接著，對話深入探討了語言的循環性、鏡像效應、圖示性及類別知覺等概念，並提到喬姆斯基的思維法則。整體上，這段對話幫助使用者更清楚了解LLMs的運作原理及其固有的偏見。 PubMed DOI

作為人工智慧安全專家，我常在創新與謹慎之間掙扎，特別是大型語言模型（LLMs）。這些模型雖然能力驚人，但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險，可能被用來製造假新聞或操控輿論；模型中的偏見可能導致不公平對待某些群體；隱私問題則涉及敏感資訊的洩露；過度依賴LLMs可能使使用者做出不良決策。 為了應對這些挑戰，需實施強有力的安全措施，並促進開發者、政策制定者和倫理學家的合作，以確保LLMs能以有益和倫理的方式服務人類。 PubMed DOI

作為人工智慧安全專家，我常在創新與謹慎之間掙扎，尤其是面對大型語言模型（LLMs）。這些模型雖然能力驚人，但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險，可能削弱公眾對媒體的信任；偏見問題，因訓練數據可能不具代表性；隱私問題，若數據中含有個人資訊；以及過度依賴，可能影響批判性思維。 為了應對這些挑戰，開發和部署LLMs時必須重視安全與倫理，並促進研究人員、政策制定者和業界的合作，確保技術能服務於更大公益。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）受到樂觀期待，因為人們相信真理是系統性的，能夠互相聯繫並填補知識空白。然而，哲學家指出，在涉及價值觀和倫理的規範性領域，真理往往缺乏一致性，這使得LLMs在這方面面臨挑戰。由於無法依賴系統性的真理來推理，LLMs在處理這些複雜問題時的局限性顯示，人類的判斷和行動能力仍然對實際決策至關重要。 PubMed DOI

大型推理模型如OpenAI的GPT系列和DeepSeek的R1，顯示了人工智慧在自然語言處理上的重大進展。這些模型能理解和生成類似人類的文本，應用範圍廣泛，從聊天機器人到內容創作。它們的力量來自於龐大的參數和訓練數據，但常被誤解為具有人類理解能力，實際上只是基於模式生成回應。此外，它們在上下文理解和常識推理上仍有局限，且表現依賴於訓練數據的質量。總之，應理性看待這些模型的潛力與限制。 PubMed DOI

這篇文章用後人類主義角度，探討跟大型語言模型互動時的倫理問題，認為倫理行動力是人跟機器共同產生的。作者批評只用訓練資料來判斷 AI 的道德性太過片面，也提醒大家別把 LLMs 擬人化。文章建議，討論 LLM 倫理時，應該關注語言如何轉化成文化意義，並考慮模型的黑箱特性和開發者的公開說明。最後呼籲大家重新思考人性和倫理的定義。 PubMed DOI

TL;DR： 現在的AI聊天機器人越來越像真人，讓人很難分辨是在跟人還是AI對話。雖然這帶來很多便利，但也可能讓人被誤導或被操控。作者提醒大家，未來在設計和使用這類AI時，必須更小心，也要思考相關的規範和影響。 PubMed DOI

把AI講得像有主動行動力，會讓不熟悉AI的人更容易把責任推給AI，因為他們會把AI當成像人一樣看待。但對AI有經驗的人，這種說法影響就比較小，也不太會怪AI。所以，用這種語氣，主要會影響對AI不熟的人。 PubMed DOI