在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考，但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制，維護學術誠信，並負責任地管理數據。教師應重視內容質量，而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源，強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針，以支持負責任的LLM使用，並靈活應對科技進步。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）整合進電子健康紀錄（EHRs）中，雖然能提升數據分析和病患照護，但也帶來隱私、法律及操作上的挑戰。主要問題包括病患未經同意的數據使用、缺乏監管、AI醫療失誤責任不明、數據偏見及重用風險。為了保護病患，特別是脆弱族群，臨床醫師應推動病患教育、倫理實踐及健全監督，確保LLMs的使用既安全又有效。 PubMed DOI

現代大型語言模型（LLMs）引起了廣泛關注，展現出驚人的能力，但有時也會出錯，顯示出人工智慧在日常生活中的潛力與挑戰。雖然許多研究致力於改善這些模型，但人類與LLM的合作動態仍待深入探討。本文強調未來研究應優先考慮人類與LLM的互動，並指出可能妨礙合作的偏見，提出解決方案，並概述促進相互理解及提升團隊表現的研究目標，以改善推理與決策過程。 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

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

作者對於依賴大型語言模型（LLMs）解決認知技能下降和教育不平等表示擔憂。他們認為，雖然LLMs有其優點，但其勞動強度、經濟不切實際性及環境影響可能超過好處。特別是糟糕的空氣品質可能影響認知功能，進而影響教育。作者警告在教室中普及LLMs可能導致隱私侵犯、人際互動減少及教師技能下降，並主張應仔細檢視LLMs的潛在危害，類比過去的石化和煙草產業問題。 PubMed DOI

AI在醫療越來越常見，但不少人對AI的認識還停留在聊天機器人，忽略了它的複雜性和潛在偏見。AI雖能幫忙行政和臨床決策，但必須經過嚴格驗證，確保準確和公平。AI應該輔助醫師，而非取代，導入時也要謹慎負責，避免誤用或過度信任。 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

**重點摘要：** 雖然大型語言模型（LLMs）在教育上有其好處，但過度依賴它們可能會讓人減少直接閱讀，進而削弱深度識讀能力，這在兒童身上尤其明顯。認知科學家和教育工作者必須攜手合作，找出哪些能力可能受到影響，並發展教學策略，以維持閱讀與寫作帶來的獨特認知優勢。 PubMed DOI