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一份針對健康資料科學碩士生的調查發現,84%學生會用ChatGPT等大型語言模型來寫程式、debug等工作,超過一半每天都用。大家覺得LLMs很方便又省時,但也擔心太依賴、資料隱私和引用正確性。研究建議老師課程要結合LLMs,並加強學生的問題解決和批判思考能力。 PubMed DOI


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這項研究探討大型語言模型(LLMs)如ChatGPT與傳統搜尋引擎如Google在獲取健康資訊的使用情況。調查顯示,95.6%的人使用搜尋引擎查詢健康問題,但只有32.6%的人使用LLMs。男性、黑人和亞裔更常使用LLMs,且健康狀況較好和技術熟練度高的人也較常使用。 後續調查中,大多數LLM使用者仍偏好搜尋引擎,認為LLMs的實用性不如搜尋引擎,但對其負面感受較少,認為LLMs更具人性化。總體來看,搜尋引擎仍是主要工具,但LLMs的正面評價顯示其未來增長潛力。 PubMed DOI

一項針對澳洲大學與中國合作機構的二年級科學學生使用AI工具的研究顯示,超過50%的學生主要用AI進行創意發想和初步草擬,而非直接生成未編輯的文本。研究發現母語為英語的學生與非母語學生在使用上有差異,且兩所機構之間也存在不同。學生們對未來使用AI工具表現出濃厚興趣,並希望學校能提供正確使用的指導。值得注意的是,雖然澳洲學生的作業成績未變,但中國學生在使用AI後成績顯著提升。 PubMed DOI

這項研究探討使用者對大型語言模型(LLM)驅動的聊天機器人(如ChatGPT)提供的健康資訊的看法,與傳統線上資源相比。結果顯示,98%的參與者仍主要依賴搜尋引擎尋找健康資訊,只有21.2%使用聊天機器人。大多數人尋求健康狀況資訊,但對於用藥建議和自我診斷的需求較低。雖然LLM聊天機器人逐漸受到年輕族群的青睞,但使用者在遵循建議時仍較為謹慎。研究強調提高準確性和透明度對於健康資訊的安全性至關重要。 PubMed DOI

大型語言模型在醫學教育應用越來越普遍,不只幫助老師設計課程、製作教材,也能給予學生回饋,提升語言和寫作能力。這篇綜述分析實際案例,說明LLMs對師生的好處,並討論遇到的挑戰及解方。研究建議醫學教育應更廣泛運用LLMs,以提升學習成效和病人安全。 PubMed DOI

調查顯示,大型語言模型(LLMs)能提升醫療工作效率,多數用過的人都給予正面評價。不過,醫護人員、年長者和女性對於導入LLMs較為保留,主要擔心實用性和工作影響。年輕男性則較看好LLMs的幫助。大家普遍認為,未來LLMs會改變工作和人際互動,因此需要有完善的教育和支援,才能讓醫療界公平、安全地導入這項新技術。 PubMed DOI

調查發現,多數醫療專業人員已經用過ChatGPT,主要拿來寫作、查資料和跟病人溝通。他們覺得ChatGPT能提升效率、方便找資訊,但也擔心準確度、隱私和抄襲等問題。大家普遍支持加強資料安全。雖然ChatGPT很有幫助,但還需要更多研究和保障措施,才能安心用在醫療領域。 PubMed DOI

大型語言模型在心理科學等學術領域越來越重要,能協助教學、寫作和模擬人類行為。雖然帶來不少好處,但也有倫理和實務上的挑戰。這份摘要整理了最新進展、最佳做法,並提出未來發展方向,幫助學界更負責任且有效地運用LLMs。 PubMed DOI

四川有1133位醫學生參與調查,發現大多數人都用過ChatGPT查資料或寫作業。雖然大家覺得這工具很有幫助,也願意繼續用,但對錯誤資訊和抄襲還是很擔心。整體來說,學生對ChatGPT在醫學教育的未來發展持正面看法。研究建議要加強AI素養教育、訂定明確規範,並建立支援系統,協助學生更負責任地使用AI。 PubMed DOI

一份針對42國心理健康研究人員的調查發現,約七成會用大型語言模型(像是ChatGPT)來校稿或寫程式,年輕研究人員用得更多。大家覺得LLM能提升效率和品質,但對準確性、倫理和偏見還是有疑慮。多數人希望有更多訓練和明確指引,確保負責任且透明地使用這些工具。 PubMed DOI

調查發現,許多生物統計學家已用大型語言模型(LLMs)提升程式撰寫和寫作效率,但因錯誤和可靠性問題,仍需謹慎驗證。多數人希望有系統訓練和實用指引。研究也提出八大原則,協助生物統計學家負責任且有效運用LLMs。 PubMed DOI