大型語言模型（LLMs）如ChatGPT是自然語言處理的頂尖技術，能夠產生類似人類回應的對話。本文介紹了ChatGPT的發展、技術和應用，並討論其優勢和限制。儘管存在道德疑慮，ChatGPT在研究和學術界引起相當大的興趣。展望未來，ChatGPT的研究前景令人樂觀，將致力於解決更可靠的對話代理所面臨的挑戰。 PubMed DOI

研究探討了OpenAI的ChatGPT AI聊天機器人的功能、應用和限制。ChatGPT廣泛運用在教育、程式設計、內容生成等領域，展現多功能性。儘管具潛力，但也面臨抄襲、可靠性和偏見等問題。ChatGPT與傳統搜尋引擎不同，但也有偏見和收入挑戰。儘管有限制，ChatGPT被視為具有重新定義生成技術潛力的AI工具。AI的進步改變知識應用方式，強調對AI素養和有效運用AI的需求。 PubMed DOI

ChatGPT是一個友善且多功能的人工智慧對話模型，可應用於科學研究，協助文獻回顧和內容摘要。在醫學領域，它有助於決策、手術規劃、即時手術協助和培訓。然而，需注意知識限制和道德考量。本文探討了使用此技術的優勢、挑戰，並強調其轉型潛力和解決相關擔憂的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討了在同儕審查過程中使用AI聊天機器人ChatGPT，並將其對研究文章的評估與人類審稿人的評估進行比較。結果顯示，ChatGPT能夠提供有用的反饋和建議，但目前不建議完全自動化的AI審查流程。AI的角色應該被視為是人類審稿人的補充，而不是替代品。 PubMed DOI

這篇評論探討了在醫療領域使用像 ChatGPT 這類 AI 模型進行寫作輔助所面臨的倫理問題。儘管技術先進，但仍有不準確、缺乏上下文理解等問題。此外，隱私、數據安全、透明度、偏見和著作權等議題也令人擔憂。評論強調遵循規範和透明度的重要性，若能妥善管理這些挑戰，AI 模型將能在寫作上提供有價值的支持。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在科學文章審查中的有效性，並與傳統人類研究者的結果進行比較。研究人員對17篇有關醫療專業人員使用數位工具的文章進行系統性回顧，並透過特定提示引導ChatGPT分析。經過四次迭代後，ChatGPT的結果與原始回顧相當，但人類作者提供了更深入的分析和詮釋。雖然兩者在宏觀主題上相似，但人類驗證仍然重要，以確保研究的徹底性和深度。總體而言，ChatGPT在增強科學文獻產出方面展現潛力，但需依賴人類指導以達最佳效果。 PubMed DOI

在腫瘤學中，聊天機器人的發展顯示出對以人為本的人工智慧的需求，能夠同理病患及其家屬的需求。這篇評論分析了大型語言模型（如GPT-3和GPT-4）在腫瘤學聊天機器人中的倫理影響，特別是它們如何模仿人類語言並影響人工智慧系統的設計。研究指出，訓練這些模型的數據集可能存在偏見，尤其是偏向西方醫學，忽略了邊緣化社群。為了解決這些問題，建議在人工智慧開發中融入以人為中心的價值觀，以公平服務多元病患群體。 PubMed DOI

這篇文章探討了ChatGPT在系統性回顧和統合分析中的應用、風險及建議。研究指出，ChatGPT在文獻篩選和資訊提取上表現不錯，但在偏見風險評估等複雜任務中則較弱，顯示人類專業知識的重要性。為了有效整合ChatGPT，需謹慎規劃和嚴格控管，並注意AI的錯誤現象。文章強調透明度和遵循倫理標準，建議研究者提升自我迭代、提示工程及批判性思維等技能，以增進AI的表現和人機合作的效率。 PubMed DOI

人工智慧，特別是ChatGPT，進入醫療領域帶來了許多機會與挑戰。最近的回顧研究探討了ChatGPT在飲食規劃、疾病管理、醫學教育及臨床決策支持等方面的應用。研究指出，雖然ChatGPT在某些領域的準確性高，但也存在不準確、偏見及安全性等問題。許多研究專注於特定領域，可能影響結果的普遍適用性。隨著技術進步，評估其長期影響及倫理考量變得重要，確保在醫療環境中的負責任使用。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs），像是LLaMA和ChatGPT，如何增強推薦系統的可解釋性。文中強調清晰解釋對建立用戶信任和透明度的重要性。作者進行了系統性文獻回顧，聚焦於2022年11月至2024年11月的研究，發現232篇文章中僅有六篇直接探討LLMs在推薦系統中生成解釋的研究，顯示整合仍在初期階段。論文分析這些研究，探討當前方法、挑戰及未來研究方向，強調LLMs在改善推薦解釋和以用戶為中心的解決方案上的潛力。 PubMed DOI