大型語言模型如GPT-4、Bard和Claude，透過高效的文本處理能力，改變醫學等領域的學術寫作。雖然這些模型能生成類似人類內容，有助於文獻回顧和假設制定，但人工智慧生成內容的準確性引發道德疑慮。本文討論LLMs對醫學寫作的影響、道德挑戰，以及辨識人工智慧生成文本的方法，同時思考LLMs在學術出版和醫學領域的未來。 PubMed DOI

心理研究中使用大型語言模型(LLMs)引起關注，但「GPTology」的使用限制和風險令人擔憂，可能影響像ChatGPT這樣的模型。我們需了解LLMs在心理研究中的限制、道德問題和潛力，解決其對實證研究的影響。重要的是認識全球心理多樣性，謹慎看待LLMs作為通用解決方案，發展透明方法從AI生成的數據中做可靠推論。多元化人類樣本，擴展心理學方法，確保科學包容可靠，避免同質化和過度依賴LLMs。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）對醫學寫作和出版影響深遠，最近的綜述文章強調了其應用、挑戰及未來影響。調查顯示，LLMs在科學寫作中被廣泛使用，帶來了許多好處與挑戰。它們在文獻搜尋、研究設計、寫作輔助等方面表現出色，並在同行評審過程中也扮演重要角色。為了確保學術工作的完整性，研究人員需驗證AI生成內容的準確性，並建立人類與AI的協作流程。未來需解決LLMs的限制，並持續更新相關政策，以維護醫學寫作的品質。 PubMed DOI

這篇文章強調在醫療和研究領域中，如何安全有效地使用大型語言模型（LLMs），特別是對於經驗較少的專業人士。文中列出六個實用案例，包括自訂翻譯、精煉文本、生成概述、編纂想法、創建個性化教育材料，以及促進智識討論。此外，還提供了一些使用AI工具的注意事項和策略。儘管面臨挑戰，將LLMs整合進醫療和研究工作中，能有效提升生產力和效率。 PubMed DOI

這項研究顯示大型語言模型（LLMs），像是GPT，在學術界，特別是醫學領域的使用越來越普遍。調查訪問了來自59個國家的226位參與者，結果發現87.6%的人對LLMs有了解，且這些人發表的論文數量較多。雖然18.7%的人使用LLMs處理語法和格式，但許多人並未在作品中說明。大多數人（50.8%）認為LLMs將對未來有正面影響，尤其在編輯和文獻回顧方面，但也有呼籲制定規範以防止濫用的聲音，強調了建立倫理指導方針的必要性。 PubMed DOI

這項研究指出大型語言模型（LLMs）在精神醫學研究中不僅能提升臨床應用，還能改善文獻回顧、研究設計等方面的效率。不過，仍面臨偏見、計算需求、數據隱私和內容可靠性等挑戰。這篇回顧強調謹慎監督、嚴格驗證及遵循倫理標準的重要性，期望透過解決這些問題，最大化LLMs的優勢，並推動精神醫學研究的進展。 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

生成式人工智慧和大型語言模型（LLMs），如GPT-4，對臨床醫學和認知心理學影響深遠。這些模型在理解和生成語言方面表現優異，能改善臨床決策和心理諮詢。雖然LLMs在類比推理和隱喻理解上表現良好，但在因果推理和複雜規劃上仍有挑戰。本文探討LLMs的認知能力及其在心理測試中的表現，並討論其在認知心理學和精神醫學的應用、限制及倫理考量，強調進一步研究的重要性，以釋放其潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）能理解和產生自然語言，正改變醫療、教育、金融等產業，提升效率和準確度。不過，LLMs也有倫理、偏見和高運算成本等問題。本文分析其發展、應用和限制，並探討未來趨勢。 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