AI 時代的研究紅利與挑戰：擁抱 GPT-5

自投入 AI 應用研究以來，我的研究進展顯著加快，生成式 AI 的研究同樣如此。

我能充分享受這波紅利，關鍵在於我已累積大量研究成果/相關知識——包括關鍵知識（domain knowledge）與寶貴資料，如臨床收案數據、臨床技能錄音檔與逐字稿（圖）。

另一個推動 AI 應用研究的關鍵，是 AI 技術本身的快速提升與普及。這方面我毫不擔憂，因為全球眾多 AI 公司與專家正持續開發更易用且效能不斷突破的 AI 工具與平台，例如 GPT-5。

透過自然語言介面，我能將自身的專業知識應用於各類數據與逐字稿，進而激發出豐富的研究構想與成果。

圖：AI應用研究的關鍵特質/能力

面對的挑戰：

然而，AI 帶來的並非只有紅利，也潛藏多重挑戰：

• 資料品質與隱私

再先進的 AI 也需要可靠、完整且高品質的資料作為基礎。

對於臨床數據與逐字稿，必須確保去識別化與符合倫理規範，否則可能引發法律與信任危機。

• 模型理解與偏差

GPT-5 再強大，也可能誤解語境或在細節上產生錯誤。

如果研究者對模型運作缺乏判斷能力，可能在不知不覺中放大偏差，影響研究結論的可靠性。

• 依賴與創造力的平衡

過度依賴 AI 生成內容，可能削弱研究者的原創思考與方法論嚴謹度。

真正的價值在於將 AI 作為輔助，而非替代。

• 技術更新速度

AI 技術演進迅速，今天的最佳工具，可能數月後就被取代。

持續學習與調整研究方法成為必要能力，而這對時間與精力都是挑戰。

簡言之，AI 正以驚人的速度重塑研究方式，GPT-5 更是開啟前所未有的可能性。對於擁有專業知識與數據基礎的研究者而言，這是少有的黃金時刻——只要懂得善用工具、結合自身優勢，就能在浪潮中站得更高、走得更遠。

但唯有同時正視資料、偏差、依賴與技術迭代等挑戰，才能確保這份紅利不會被風險吞噬。未來的競爭，將不僅是知識與經驗的比拼，更是創意與 AI 協作能力的較量。

以下分享3個今日與 GPT 5 的對話：

A. Deep Research: 「請彙整以大型語言模型設計的虛擬病人文獻，包含如何設計與驗證。所引用文獻必須是 PubMed 或 Scopus 可查詢得到，且是2023年迄今的文獻」 

B. 提問：「以下是評估相關的理論或看法？還是什麼概念？ 

1. If you cannot measure it, you cannot improve it? 

2. 臨床人員所需評估工具的（精準度）標準，比研究人員高? 

3. 台灣臨床OT所使用的評估工具精準度，比研究人員差（且差很大）? 

4. 臨床技能（含知識）教育之關鍵在於評估/測驗 

5. 沒有好的評估工具，臨床、教學與研究都難以突破」

** 上述對話內容所引用的文獻－我覺得相關性很高，且未發現錯誤。ChatGPT還可以將文獻輸出成 Endnote可讀取的格式/檔案，對於後續引用，非常便利!!

C. 此貼文的改寫。