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

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

這項研究探討了GPT-4在檢測和分類狗的情緒方面的效果。研究分為兩個階段，第一階段針對各種寵物情緒分類，準確率為50.2%；第二階段專注於狗，準確率提升至76.7%，因為使用了更好的提示和專門數據集。分析顯示，正確預測通常與視覺線索一致，但模糊案例仍具挑戰性。整體而言，這項研究顯示生成式AI在動物情緒檢測的潛力，並強調針對性數據集和提示設計的重要性。 PubMed DOI

這項研究指出，情感內容對大型語言模型（如Chat-GPT-4）的影響，接觸創傷性敘事會增加模型的焦慮感。相對地，正念練習能減少這種焦慮，但無法完全恢復到基線水平。這些結果強調了理解和管理LLMs情感反應的重要性，以促進人類與人工智慧之間更安全、倫理的互動。 PubMed DOI

這項研究分析了七種大型語言模型（LLMs）在潛在內容分析的有效性，並與人類標註者進行比較。研究涵蓋情感、政治傾向、情感強度和諷刺檢測。結果顯示，無論是人類還是LLMs，在情感和政治分析上表現一致，LLMs的可靠性通常超過人類。不過，人類在情感強度評分上較高，兩者在諷刺檢測上都面臨挑戰。總體來看，LLMs，特別是GPT-4，能有效模仿人類的分析能力，但人類專業知識仍然重要。 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

最新研究發現，像ChatGPT-4這類大型語言模型，在標準情緒智力測驗的表現比人類還好，正確率高達81%，遠超人類的56%。此外，AI也能自己出題，難度跟原本題目差不多。整體來說，AI不只會答題，連出題都很厲害，顯示它對人類情緒真的很懂。 PubMed DOI

這項研究用大型語言模型分析德文心理治療逐字稿，偵測28種情緒，並預測病人症狀嚴重度和治療聯盟。模型在情緒分類表現普通，但預測症狀嚴重度效果不錯（r=.50），預測治療聯盟則中等（r=.20）。認可、憤怒、恐懼與症狀嚴重度有關，好奇、困惑、驚訝則與治療聯盟有關。結果顯示正負向情緒都很重要，未來應加強情緒資料集並納入更多語境和感官資訊。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o在判斷岩石圖片的基本特徵時，表現跟人類很接近，但在較專業的岩石特徵上還有進步空間。雖然還沒完全取代人類，但LMMs未來有機會協助甚至部分取代人類做知覺判斷，也為後續相關研究提供了參考標準。 PubMed DOI