在研究中，我探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，對複雜行為科學實驗結果的預測能力。結果顯示，GPT-4在預測情感、性別和社會認知方面，與119位人類專家的表現相當，相關性高達0.89，而GPT-3.5則僅有0.07。在另一項研究中，讓大學參與者與GPT-4驅動的聊天機器人互動，提升了他們的預測準確性。這些結果顯示，人工智慧在預測行為主張的實證支持上，可能成為有價值的工具，並強調人類與AI合作的潛力。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進科學工作流程中，既有機會也有挑戰。四組科學家提供不同觀點：Schulz等人認為LLMs能提升研究生產力；Bender等人警告過度炒作，主張專注於可解釋的專用工具；Marelli等人強調透明性與負責任使用，呼籲標示LLMs貢獻；Botvinick和Gershman則認為人類應對科學探究負最終責任。這場對話旨在確保LLMs的使用能提升科學實踐，同時維持倫理與問責。 PubMed DOI

這段文字探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在生物資訊學，特別是基因組學中的限制，提到資料檢索不佳、幻覺及序列操作錯誤等問題。為了解決這些挑戰，作者提出NagGPT作為LLMs與資料庫的橋樑，幫助精煉查詢並提高資訊準確性。此外，還介紹了Genomics Fetcher-Analyzer，這個自訂GPT能讓ChatGPT生成並執行Python程式碼，進行生物資訊學任務，並使用各種基因組資料庫的資料。整體目的是增強ChatGPT在生物資訊學的功能，提升事實準確性和遵循指示的能力。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧在敘事人格評估中的潛力，特別是使用社會認知與物件關係量表 - 總體評分法（SCORS-G）。研究發現，透過精煉的提示，AI聊天機器人能更準確地評估敘事，尤其在總體層面上表現良好。專家們改進的提示在評估者間的可靠性和與既定評分的一致性上優於基本提示。總體來說，這顯示AI能有效減輕臨床醫生和研究人員在使用SCORS-G時的時間和資源負擔，並提出未來研究的方向。 PubMed DOI

這項研究比較了大型語言模型（LLM）ChatGPT與人類面試官在對6到8歲兒童進行模擬訪談的效果。78名兒童中，40名由LLM訪談，38名由人類面試官訪談。結果顯示，無論是LLM還是人類，建議問題都能引導出更準確的信息。雖然LLM提問較少，但獲得的獨特正確信息更多，且錯誤信息較少。這顯示LLM能提出符合兒童訪談最佳實踐的問題，未來仍需進一步研究其在實際情境中的應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT已經改變了人機互動和語言分析。這些模型基於自然語言處理和機器學習的進步，特別是變壓器模型的引入，能更有效理解上下文。 LLMs的訓練過程分為預訓練和監督式微調，讓模型學習語法和推理能力。然而，它們也有缺陷，常生成聽起來合理但不正確的資訊，可能誤導使用者。因此，在使用LLMs時，特別是在敏感領域如放射學，必須謹慎評估其輸出。 PubMed DOI

語言和言語障礙對溝通能力造成挑戰，影響學業和社交。ChatGPT等AI工具在協助這些障礙者方面展現潛力，透過增強和替代溝通技術及言語治療應用程式，能有效支持他們的需求。未來需持續研究，確保這些AI工具在臨床上可負擔且可及，以改善言語和語言障礙者的溝通能力。 PubMed DOI

**重點摘要：** 大型語言模型（LLMs）可以參與以辯論為基礎的社會學實驗，通常比人類更能專注在主題上，進而提升團隊的生產力。不過，人類覺得LLM代理人比較不具說服力，也比較沒有自信，而且這些代理人在辯論時的行為和人類有明顯差異，因此很容易被辨識出是非人類參與者。 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

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