靜華
0 位追蹤者
靜華
0 位追蹤者
全部內容
由新到舊
你以為只有自己在用 AI 傾訴，其實全球已經有數億人，把它當作日常情緒出口。這篇不是討論科技未來，而是問一個更貼近的問題：我們明明知道它不是人，為什麼還是選擇對它說話？或許你也有過這樣的時候，只是從沒說出口而已。
許多人有表達困難，尤其在負面情緒時，容易被他人打斷或誤解。文章探討這種溝通困境，並指出GPT等工具提供一個低壓環境，讓人得以慢慢組織語言、反覆修正，最終達到被理解的目標。文中也強調人際關係的重要性，即使溝通不完美，只要關係良好，仍有機會說清楚。
許多人害怕表達真實想法，因為擔心造成誤會或傷害他人，這篇文章探討這種「表達焦慮」的心理現象，以及在溝通中追求「剛剛好」的難處，並以GPT為例說明人們如何藉助科技平臺練習表達。
你是否也曾在情緒低落時，選擇對 GPT 傾訴，而不是朋友？本篇探討「低回饋傾訴」與人機互動如何回應我們在社群壓力下的情緒需求。
GPT 是語言模型還是理解工具？它像一面鏡子，回應你的語氣與節奏，卻悄悄套上「美顏濾鏡」。本文解析 GPT 如何營造理解錯覺，為什麼這不只是 AI 模擬語氣的副作用，更是一種設計選擇。理解這點，是負責任使用 AI 工具的第一步。
GPT常被視為推理神器，其實多數回答只是語料模擬。本文以美國製造業政策案例，揭露邏輯推理與模擬推理差異，剖析 Language Coherence Trap 與 Illusion of Reasoning 風險，並附三步驗證清單，助你安全使用 AI。
這篇文章深入剖析 GPT-4o 為何總能「說出你最想聽的話」，從語氣鏡像、使用者互動風格分類，到亞洲語言文化下的錯覺機制，揭示語言模型並非真的理解你，而是高度擬合你的語感與心理預期。適合關注 AI 對話、ChatGPT 使用心理、語言模型設計的讀者深入了解。
本文探討使用AI工具(例如GPT)時可能產生的「確認偏差」問題，說明AI如何強化使用者既有想法，導致使用者過度依賴AI，甚至忽略潛在風險。文章並提出避免此問題的方法，以及如何有效利用AI作為輔助工具而非盲目信任。
