現代大型語言模型（LLMs）引起了廣泛關注，展現出驚人的能力，但有時也會出錯，顯示出人工智慧在日常生活中的潛力與挑戰。雖然許多研究致力於改善這些模型，但人類與LLM的合作動態仍待深入探討。本文強調未來研究應優先考慮人類與LLM的互動，並指出可能妨礙合作的偏見，提出解決方案，並概述促進相互理解及提升團隊表現的研究目標，以改善推理與決策過程。 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

作為人工智慧安全專家，我常在創新與謹慎之間掙扎，特別是大型語言模型（LLMs）。這些模型雖然能力驚人，但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險，可能被用來製造假新聞或操控輿論；模型中的偏見可能導致不公平對待某些群體；隱私問題則涉及敏感資訊的洩露；過度依賴LLMs可能使使用者做出不良決策。 為了應對這些挑戰，需實施強有力的安全措施，並促進開發者、政策制定者和倫理學家的合作，以確保LLMs能以有益和倫理的方式服務人類。 PubMed DOI

這篇手稿探討了大型語言模型（LLMs）在放射學教育中的重要角色。LLMs能生成類似人類的文本，並已證明能通過醫學考試，提升臨床教育和診斷技能。它們還能簡化文獻回顧和自動化數據分析，提升研究效率。不過，整合LLMs也面臨挑戰，如過度依賴AI、病人隱私的倫理問題，以及可能的偏見。這篇評論來自先進體成像學會（SABI），強調LLMs的應用潛力及其限制，確保在醫療中有效使用。 PubMed DOI

作者對於依賴大型語言模型（LLMs）解決認知技能下降和教育不平等表示擔憂。他們認為，雖然LLMs有其優點，但其勞動強度、經濟不切實際性及環境影響可能超過好處。特別是糟糕的空氣品質可能影響認知功能，進而影響教育。作者警告在教室中普及LLMs可能導致隱私侵犯、人際互動減少及教師技能下降，並主張應仔細檢視LLMs的潛在危害，類比過去的石化和煙草產業問題。 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

大型語言模型在醫學教育應用越來越普遍，不只幫助老師設計課程、製作教材，也能給予學生回饋，提升語言和寫作能力。這篇綜述分析實際案例，說明LLMs對師生的好處，並討論遇到的挑戰及解方。研究建議醫學教育應更廣泛運用LLMs，以提升學習成效和病人安全。 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

大型語言模型（LLMs）在重症醫療上應用快速成長，能提升病人管理、診斷、紀錄和醫療教育等，但也有偏見、可靠性和透明度等問題。導入臨床時，需嚴格驗證，確保安全與倫理，才能真正發揮AI在醫療的正面影響。 PubMed DOI