這項研究探討了ChatGPT-4在文獻回顧中的有效性，特別是在醫療法律背景下醫生與病人之間的關係。分析了由GPT-4生成的文獻回顧與人類研究者撰寫的回顧，並根據準確性、反應時間等標準進行比較。結果顯示，GPT-4在反應時間和知識廣度上表現優異，但在深入理解和情境相關性上較弱。研究強調，雖然GPT-4可作為初步工具，但仍需專家評估以提升學術成果的準確性和情境豐富性，特別是在醫學研究領域。 PubMed DOI

這篇評論探討了OpenAI的ChatGPT在醫療溝通中的潛力，特別是在醫學、教育和研究領域的應用。雖然AI工具能協助研究和數據分析，提升醫學寫作，但在準確性、偏見、安全性和倫理等方面仍有顧慮。對這些工具的誤解也可能影響其使用。若正確運用，ChatGPT能增進醫學寫作者的知識與效率，讓他們專注於更複雜的任務。評論旨在提醒醫生和研究人員了解使用ChatGPT的優缺點，並建議未來的研究方向。 PubMed DOI

生成式人工智慧，像是ChatGPT，最近因能生成類似人類的文本而受到關注，但在教育上的應用引發爭議。這篇回顧探討了整合這類技術所面臨的挑戰，並提出解決策略。研究發現抄襲是主要問題，還有責任、隱私、安全、歧視及數位鴻溝等風險。為了應對這些挑戰，提出了符合倫理和教學原則的實用策略。整體而言，這篇回顧強調了對生成式人工智慧在教育中影響的深入考量。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的AI對話工具ChatGPT在數據分析中的有效性，特別是探索性因素分析（EFA）。研究人員生成了不同條件下的模擬數據，並在兩次不同時間點使用ChatGPT-4進行分析，與R語言的結果進行比較。結果顯示，ChatGPT在計算任務上表現良好，尤其是KMO值和因素載荷的計算，但在確定多維結構時存在一些偏差。因此，研究人員在依賴AI進行決策時應保持謹慎。總體而言，ChatGPT在簡單計算任務上顯示出潛力。 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

這項研究分析了2022年11月至2023年3月期間，88,058條推文中對ChatGPT的認知。結果顯示，87%的推文將ChatGPT視為主動的社會行為者，強調其在內容創作和信息傳播中的角色，但也反映出用戶對其能力的疑慮。相對地，13%的推文則將其描繪為被動，顯示人們對其信息的依賴。這種雙重形象引發了對AI生成內容信任及責任歸屬的討論，對AI開發者和政策制定者具有重要意義。 PubMed DOI

這篇論文探討AI在醫療領域的決策輔助，強調「解釋」、「詮釋」和「理解」三者的區別，並用Dennett的意向立場作為理論基礎。作者提出一套分析AI解釋的方法，期望提升使用者參與和理解，並討論這對未來醫療聊天機器人設計及法規的影響。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT在心理諮詢上的專業度、同理心和人性化表現，跟人類諮商師差不多。不過，AI還是能被辨識出來，主要差異在語境、句子結構和情感表達。研究也提醒要注意透明度、隱私和倫理問題。總結來說，ChatGPT有潛力協助心理健康，但還有不少實務和倫理挑戰要解決。 PubMed DOI

這項研究發現，利用 ChatGPT 進行現象學分析，不僅能處理大量質性資料，還能維持分析深度。透過自訂提示詞，AI 能有效整理與詮釋人類經驗，展現成為意識研究輔助工具的潛力。不過，方法還需優化，才能更精確掌握細微差異。 PubMed DOI