研究表明，ChatGPT在质性研究中能提高主题分析和编码效率，但对其信任度和准确性存在顾虑。文章探讨了生成人工智能在计算机科学研究中的应用，提出提高研究效率的建议，并强调伦理和学术挑战。高校普遍鼓励使用生成人工智能，但教师需承担额外的指导负担。

综述大语言模型在医疗与质性研究中的应用，包括电子健康记录证据检索、临床问答、心理咨询、心理健康分析、教育政策文本分析、抑郁症分类、主题分析及临床要素提取。Flan-T5、GPT-4、Wizard Vicuna等模型表现良好，但面临虚构证据、幻觉和评估案例有限等挑战，需人机协作。

本文综述ChatGPT在多领域的应用研究：与具身智能结合，在AlfWorld家庭任务中成功率达98%；可辅助质性研究的编码与数据探索，但存在信任与准确性问题；在学术写作和计算机科学研究中能助力选题、起草与文献综述，亦伴随伦理与滥用风险；此外还影响工程教育、社交政治互动及系统思维教学。总体显示其潜力与局限并存。