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

這段論述指出大型語言模型（LLMs）在理解人類語言的學習與演變上有其限制。主要有兩個觀點： 1. **功能與機制的差異**：雖然LLMs能生成類似人類的語言，但其學習過程與人類不同。人類透過多種感官互動學習語言，而LLMs主要依賴文本數據，這使得它們的相似性只是表面現象。 2. **語言行為的範疇**：人類的語言使用範圍更廣，而LLMs的設計限制了它們對語言意義的理解及自然互動的能力。 因此，LLMs應被視為輔助語言研究的工具，而非語言理論本身，這強調了謹慎應用的必要性。 PubMed DOI

這項研究探討語言與情感理解的關聯，利用大型語言模型（LLMs）來分析語言如何影響AI在新情境中推斷情感。研究人員找出了十四個與人類情感相關的獨特屬性，並發現這些屬性由特定神經元群體表徵。透過操控這些神經元，研究證明情感知識對生成情感推論至關重要。結果顯示，LLMs能透過語言學習情感，而不需依賴感官或運動經驗，語言知識對情感推論非常重要。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學考試中表現出色，但其元認知能力尚未充分檢視。我們開發了MetaMedQA基準測試，評估模型的信心分數和元認知任務。研究顯示，雖然模型在回答問題上表現良好，但在識別知識空白方面存在重大缺陷，經常自信地提供錯誤答案。這種脫節可能在臨床環境中帶來風險，因此需要改進評估框架，以提升LLM在臨床決策支持系統中的可靠性。 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

研究發現，大家覺得AI有意識或情感，並不會讓他們更信任AI或更願意接受AI建議。反而，認為AI有情感的人，還比較不會聽AI的建議。相較之下，大家覺得AI越聰明、越會推理，才會更信任AI、願意採納建議。信任AI主要還是看它有多厲害。 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

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

研究發現，使用大型語言模型（LLM）能提升員工的創造力，特別是對那些擅長自我調整思考的人效果更明顯。實驗顯示，主管和外部評審都認為有用LLM協助的員工創意表現更好，尤其是後設認知能力強的人。這說明LLM能幫助特定員工在工作上更有創意。 PubMed DOI