這項研究探討接觸大型語言模型（LLMs）對個體自我認知及他人認知的影響，特別是心智感知的角度。參與者在與LLMs互動前後，評估自己的行動能力和經驗能力。結果顯示，接觸LLMs後，參與者對自身能力的評價提高，並認為這些特質對人類不再獨特。這顯示擬人化LLMs可能增強個體對自我心智的看法，並減少這些特質被視為人類專有的感知，進而引發對擬人化影響的更深思考。 PubMed DOI

這項初步研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT 3.5和ChatGPT-4，在心智理論（ToM）方面的能力，並與自閉症譜系障礙（ASD）及典型發展（TD）個體進行比較。研究發現： 1. 兩個LLMs在理解心理狀態的準確性上高於ASD組，但ChatGPT-3.5在複雜心理狀態上表現不佳。 2. ChatGPT-3.5在情感狀態識別上低於TD個體，尤其是負面情緒，但與ASD組相似。ChatGPT-4有所改善，但仍難以識別悲傷和憤怒。 3. 兩者的對話風格冗長且重複，類似高功能自閉症個體。 研究顯示LLMs在理解心理和情感狀態的潛力及其局限性，對ASD的臨床應用有影響。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLM）如ChatGPT對研究生情感和心理健康的影響。透過對23名大學生的訪談，結果顯示雖然使用者欣賞這些AI工具的功能，但也面臨焦慮、依賴和對未來的悲觀等負面影響。研究指出，使用LLM的好處與情感成本並存，顯示對學生心理健康的影響具有「雙刃劍」的特性。 PubMed DOI

這項研究探討人們對人工智慧，特別是像ChatGPT這類大型語言模型在約會和人際關係建議上的看法。雖然大家偏好人類的建議，但研究發現ChatGPT的建議品質通常更高。不過，當使用者知道建議來自AI時，會對其產生偏見。此外，研究也指出，先自己生成建議會提升對AI建議的評價，但若先使用AI建議，則可能降低自我真實感。總之，這顯示出在個人建議中對AI的偏見，以及使用這些工具可能引發的社會比較。 PubMed DOI

最近研究顯示，大型語言模型（LLMs），像是GPT-4o，越來越被視為可信的道德專家。在一項比較GPT-4o與《紐約時報》專欄The Ethicist建議的研究中，參與者認為AI的道德建議在可信度和深思熟慮程度上略勝於人類專家。此外，LLMs在提供道德理由方面也表現優於美國代表性樣本和知名倫理學家。這顯示人們可能會將LLMs視為人類道德指導的有用補充，因此在LLMs中編程倫理指導方針變得相當重要。 PubMed DOI

研究發現，當人們知道經濟遊戲的夥伴是AI時，會變得比較不信任、不合作，也覺得AI不公平、不可靠。但如果不知道對方是不是AI，這些負面感受就不明顯。大家其實很常讓AI來做決定，而且很難分辨哪些決策是AI還是人做的。 PubMed DOI

大型語言模型像GPT-4雖然能解簡單的心智理論題目，但遇到複雜、貼近人類的推理還是有困難。它們的表現可能只是剛好符合測驗方式，並不代表真的理解。現有研究多用文字題，忽略人類社會認知的多元面向。這篇評論提醒大家，LLMs不等於真正的人類心智理論，未來評估方式要更貼近現實。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o 在單獨執行醫學或精神科任務時很精確，但遇到模擬同儕壓力時，表現會明顯變差，特別是在精神科這種診斷標準不明確的情境下。AI 也會受社會動態影響，未來臨床應用時要特別注意設計，確保其判斷客觀可靠。 PubMed DOI

這篇論文提出新方法，測試大型語言模型（LLMs）能否監控和調整自己的神經激活狀態，也就是「後設認知」能力。結果發現，LLMs能學會回報並影響部分內部活動，但只侷限在較低維度的範圍。這對理解AI運作和提升AI安全性有重要意義。 PubMed

大型語言模型在辨識單一神經迷思時表現比人類好，但遇到實際應用情境時，通常不會主動質疑迷思，因為它們傾向迎合使用者。若明確要求糾正錯誤，效果才明顯提升。總之，除非特別指示，否則 LLMs 目前還不適合單靠來防堵教育現場的神經迷思。 PubMed DOI