通过引入新的情感交互结构和知识增强结构，该研究提出了专用智能助手 VCounselor 来改善大型语言模型在心理干预中的有效性和可信度。研究结果表明，VCounselor 的情感交互结构和知识增强结构显著提高了心理干预的有效性和可信度，对客户情绪产生了积极的影响。该研究的结论强烈支持 VCounselor 在为客户提供心理支持方面具有重要优势，能够相对准确地分析患者问题并提供专业水平的建议，增强对客户的支持。

Mar, 2024

本文探讨了大型语言模型在心理咨询中的应用，通过专用提示信息来提高其在提供共情、相关和支持性回应方面的性能，研究结果表明我们的训练模型优于几个基线模型，凸显其作为可扩展且易于获取的心理健康支持工具的潜力。

Jun, 2024

当代社交媒体领域中，用户表达负面情绪的数量惊人，其中一部分表现为强烈的自杀意向。因此，需要训练有素的心理咨询师进行有效的心理干预。然而，这些专业人员的培养通常是一项重要但耗时的任务，因此，调动非专业人员或志愿者在这方面的能力成为一个紧迫的问题。这篇论文介绍了一种基于大型语言模型构建的新模型，完全协助非专业人员在在线用户对话中提供心理干预。该框架使得以有意义的方式利用非专业心理咨询师的能力成为可能。通过对十名专业心理咨询师的综合研究，评估了该系统在五个关键维度上的效果。研究结果证实我们的系统能够相对准确地分析患者的问题并提供专业水平的策略建议，从而增强非专业人员的支持。这项研究为大型语言模型在心理学领域的应用提供了有力的验证，并为基于社区的心理健康支持奠定了基础。

Aug, 2023

通过对来自不同国家背景的 21 位个体进行访谈，我们调查了使用 LLM 聊天机器人进行心理健康支持的人们的亲身经历，并对用户如何为他们的聊天机器人创造独特的支持角色、填补日常护理的空白以及在寻求聊天机器人支持时如何应对相关的文化限制进行了分析。我们将分析基于心理治疗文献中有效支持的概念，并介绍了治疗性对齐的概念，即将人工智能与心理健康背景下的治疗价值对齐。我们的研究为设计师如何以道德且有效的方式应对 LLM 聊天机器人和其他人工智能心理健康支持工具在心理健康护理中的使用提供了建议。

Jan, 2024

通过角色扮演情景中，由专家心理咨询师提供咨询对话的数据，标注咨询师的意图，并通过第三方咨询师的评估，发现 GPT-4 生成的回答在咨询对话数据中与人类咨询师的回答具有竞争力。

Feb, 2024

全球精神健康危机，人工智能和大型语言模型能够支持或提供心理咨询，但其应用也引发了准确性、有效性、可靠性的担忧。本文研究了大型语言模型在心理咨询中面临的主要挑战，包括模型错觉、可解释性、偏见、隐私和临床有效性，并探讨了解决这些挑战的潜在方案，以改进心理健康护理。

Nov, 2023

本研究通过比较五款大型语言模型（LLMs）生成的相应和传统对话系统及人工生成的相应，发现 LLMs 在大多数情景中表现出更高的同理心，从而探索并验证 LLMs 在模拟心理咨询对话中生成同理心回应的能力。

Oct, 2023

我们开发了一个评估框架，以确定大型语言模型在自动化心理健康治疗方面是否是可行和道德的前进路径，并通过人工评估和心理学研究的自动质量评估指标，比较了点对点响应者提供的回应与一种最先进的大型语言模型提供的回应。我们展示了像 GPT-4 这样的大型语言模型使用隐式和显式线索推断患者人口统计学特征，然后展示了患者子群之间存在统计上显著差异：对于黑人发帖的回应一直比其他人口统计群体的同一回应具有较低的同理心（比对照组低 2%-13%）。我们发现回应生成的方式显著影响回应的质量。最后，我们提出了大型语言模型在心理健康响应潜在部署中的安全指南。

May, 2024

该研究提出了 Psy-LLM 框架，这是利用大型语言模型（LLMs）进行在线心理咨询问答的基于人工智能的系统，旨在提供心理健康支持，并通过评估证明了其在生成连贯和相关答案方面的有效性。

Jul, 2023

利用大型语言模型的能力，本研究结合人工智能和人类洞察力创建了一个详尽的情感支持对话数据集，通过递归生成方法，优化了情感支持机器人，为情感支持领域的进一步研究和实施铺平了道路。

Aug, 2023