大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的出現可能會影響心理治療，特別是認知行為療法（CBT）。我們的系統性研究顯示，LLMs能夠識別不利的思維，評估其有效性，並建議將其重新框架為更具建設性的替代方案。然而，儘管LLMs在這方面能提供有用的建議，但不應僅依賴它們來進行CBT。 PubMed DOI

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

研究顯示，ChatGPT-4在使用十項人格量表（TIPI）評估公共人物的人格特質上表現優異，相關係數高達0.76到0.87，顯示其評估結果與人類評審者高度一致。這可能歸因於其廣泛的訓練數據、對語言細微差別的理解、模式識別能力，以及缺乏偏見的反饋。這些發現顯示，ChatGPT-4在心理學、行銷和公共關係等領域具有潛在價值，並引發對AI在社會評估中可靠性的思考，顯示出AI在理解人類行為方面的進步與應用潛力。 PubMed DOI

一項研究評估了十一個大型語言模型（LLMs），使用40個專門的錯誤信念任務，這些任務對於評估人類的心智理論（ToM）非常重要。結果顯示，較舊的模型無法解決任何任務，而GPT-3-davinci-003和ChatGPT-3.5-turbo僅解決了20%。相比之下，ChatGPT-4的成功率達到75%，與6歲兒童的表現相當。這顯示出心智理論的能力可能是LLMs語言能力增強的副產品，預示著更先進的人工智慧的崛起，帶來正負面影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）因在知識性任務上表現優於人類而受到關注，但在社會情境的準確評估和建議適當行為方面仍有不確定性。一項研究中，五個聊天機器人與276名人類參與者進行比較，結果顯示Claude、Copilot和you.com的智能助手在社交情境建議上超越人類，且其行為評價接近專家意見。這顯示LLMs在社會判斷上具潛力，但其廣泛應用仍面臨挑戰與風險。 PubMed DOI

這項研究評估了七種大型語言模型（LLMs）在新基準上的理解能力，要求它們回答基於短文本的問題，並與400名人類的回答進行比較。結果顯示，這些模型的表現僅達到隨機準確率，且回答變異性大。相比之下，人類在數量和質量上都明顯優於這些模型，LLMs的錯誤也顯示出非人類特徵。這表明，雖然AI模型在某些應用中有效，但它們的語言理解仍無法與人類相提並論，可能因為無法有效處理語法和語義信息。 PubMed DOI

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

最近，GPT-4在大型語言模型（LLMs）方面的進展，可能會改變社會科學的研究方式。研究探討了GPT-4在模擬擁有不同大五人格特徵的個體的有效性，進行了兩項模擬研究。 第一項模擬顯示，GPT-4生成的個性反應比人類反應更具一致性，且與人類自我報告的分數高度相關，顯示其能有效模仿真實個性。第二項模擬則指出，隨著角色複雜度增加，GPT-4的表現會下降，但加入人口統計信息後，模擬的準確性有所提升。 總體而言，這些結果顯示使用GPT-4創造多樣個性的代理人，對理解人類行為的研究有很大潛力，並為未來的研究提供了新方向。 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