您的研究深入探討了Mayer-Salovey-Caruso模型如何評估GPT-4的情感智力。結果顯示，GPT-4在理解和運用情感方面表現優異，但在情感管理和利用情感促進思考上則較為不足。雖然它能有效識別和管理情感，但在深層情感分析和動機理解上仍有局限。將其與兒童探索心理狀態的模式相比較，為理解人工智慧的情感能力提供了新視角。整體而言，您的研究突顯了先進人工智慧在情感智力上的優缺點。 PubMed DOI

這項研究開發了一個聊天機器人，目的是早期識別青少年的抑鬱症狀，並解決精神科服務接觸率低的問題。研究分為兩個步驟： 1. **數據收集與分析**：對53名青少年進行標準化訪談，產生4,077對問答，訓練出一個準確率高達97%的模型，能有效區分有無抑鬱症的青少年。 2. **使用Chat GPT生成數據**：為增強數據集，研究利用Chat GPT生成額外語句，發現有效的提示工程具有挑戰性，但成功策略是平衡提示長度與示例數量。 總體來看，這項研究顯示分析青少年語言模式能有效識別抑鬱症狀，而Chat GPT則是創建合成數據的好工具。 PubMed DOI

EmoAtlas是一個情感分析計算庫，能從18種語言的文本中提取情感與詞彙聯想。它運用可解釋的人工智慧進行語法解析，根據Plutchik理論識別八種情感，並在英語和意大利語的情感檢測上表現優於BERT和ChatGPT 3.5。其憤怒檢測準確率達85.6%，速度比BERT快12倍，且無需微調。EmoAtlas還能分析文本中情感的表達，提供如酒店評論等情境下的客戶情感見解，作為獨立資源發布，旨在提取可解釋的見解。 PubMed DOI

這項初步研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，生成心理動力學報告的潛力，幫助個人更好理解自己。研究分為三個步驟： 1. **問卷開發**：參與者回答20個問題，探討人際關係困擾，包含14個GPT-4生成的問題及6個固定的父母關係問題。 2. **專家評估**：七位精神科教授評估AI生成報告的質量及幻覺風險，並與專家推論進行比較。 3. **參與者滿意度**：參與者用李克特量表評價報告的清晰度、洞察力等。 結果顯示，AI報告質量與專家相當，參與者滿意度高，顯示AI可成為心理動力學解釋的有價值工具。 PubMed DOI

這項研究探討利用人工智慧分析開放式語言回應，來增強青少年網路認知行為療法的心理健康評估。44名瑞典青少年在介入前後完成焦慮和憂鬱量表及三個開放式問題，研究發現語言分析能顯示心理健康的顯著改善，與傳統量表結果相似。這種方法不僅有效且準確，還能提供更深入的見解，解決傳統問卷的理解問題。研究建議將人工智慧語言分析整合進心理健康評估中，作為補充工具。 PubMed DOI

這項研究發現，經過優化指令後，AI語言模型在辨識故事中的人際情緒調節策略，準確度已接近人工，但在不同情緒和策略上仍有落差。研究強調AI分析敘事資料有潛力，但設計指令和驗證結果時要特別小心。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，生成式AI像ChatGPT在心理健康領域有潛力，但目前在診斷、文化敏感度和情感互動上還有不少限制。多數研究評估方式較簡單，無法全面反映AI實力。使用者對信任度和情感連結也有疑慮。未來需要更進階的評估和長期研究，才能真正發揮AI在心理健康照護的價值。 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，GPT-4在辨識圖片情緒（愉悅度和激發度）時，表現和人類相近，但對細微情緒還是有點吃力。這代表未來用GPT-4來自動篩選和驗證情緒刺激，有機會大幅減少人力、提升效率。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT能給家長清楚又實用的ADHD行為訓練建議，但部分資料過時、內容也不夠深入。AI工具雖然能協助照顧者學習，但臨床應用前，建議再加強正確性和細節。 PubMed DOI