Nov, 2023

基于 LLM 的互动语言治疗对高功能孤独症青少年心理咨询的疗效评估

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TL;DR这项研究主要探讨了大型语言模型（LLMs）在与高功能自闭症青少年进行互动语言治疗中的效果。通过评估 LLM 在治疗环境中参与共情、适应性和情境适当性交互的能力，研究结果表明 LLM 在支持性治疗工具方面具有巨大潜力，显示出在情感共鸣和对话适应性方面的优势，但也指出实现人类治疗师所具备个性化和情感理解深度的挑战，强调了应用人工智能于治疗环境中的伦理考虑的重要性。该研究为利用 LLM 进行自闭症青少年心理咨询提供了有价值的洞察力，并强调了在心理健康护理中探索人工智能作用的未来需要持续发展以增强这些模型在治疗环境中的能力的必要性。
发现论文，激发创造
  • AI 是否能相似地感知：测试大型语言模型对精神健康支持的响应

    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

  • 利用指令调校的大型语言模型优化心理咨询

    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

  • 大型语言模型在心理健康咨询中的挑战

    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

  • 利用 LLMs 进行心理健康咨询的自动评估

    提出使用大型语言模型进行心理咨询工作联结评估的创新高效自动方法，通过结合指南，该方法在与人工评估的高度一致性的基础上提供有价值的心理咨询脚本洞察，将大型语言模型整合到评估过程中，提供一种经济实惠可靠的评估咨询质量的手段，增强整体效果。

    Feb, 2024

  • Psy-LLM：利用基于 AI 的大型语言模型扩展全球心理健康心理服务

    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

  • 探索 LLM 在心理应用领域的前沿：综述

    本文探索大型语言模型在心理学应用中的前沿。大型语言模型如 ChatGPT 正在改变心理学研究的方式，并在认知与行为心理学、临床与咨询心理学、教育与发展心理学以及社会与文化心理学等多个领域发挥着影响，强调了它们模拟人类认知和行为的潜力。该论文还讨论了这些模型在心理学方面的能力，提供了创新工具用于文献综述、假设生成、实验设计、实验对象选择、数据分析、学术写作和同行评审。然而，尽管大型语言模型对推进心理学研究方法至关重要，但该论文也注意到了其技术和伦理挑战，如数据隐私、在心理学研究中使用大型语言模型的伦理影响以及对这些模型局限性的更深入了解的需要。研究人员应该负责任地在心理学研究中使用大型语言模型，遵守伦理标准，并考虑在敏感领域部署这些技术的潜在后果。总之，这篇文章全面概述了大型语言模型在心理学中的现状，探讨了潜在的好处和挑战。它号召研究人员在充分利用这些模型的优势的同时，负责任地解决相关风险。

    Jan, 2024

  • L2 使用指导和互动策略对学习者表现和感知的影响

    个性化聊天机器人教学助手在解决教室规模扩大的问题上至关重要，特别是在教师直接存在有限的情况下。大型语言模型（LLM）提供了一个有前途的途径，不断有研究探索它们在教育上的实用性。然而，挑战不仅在于建立 LLM 的效能，而且还在于理解学习者与这些模型之间的互动细微差别，这会影响学习者的参与和结果。我们在一个本科计算机科学课堂（N=145）进行了一个形成性研究，并在 Prolific（N=356）上进行了一项受控实验，探索四种教学指导策略的影响以及学生方法与 LLM 响应之间的互动关系。直接的 LLM 答案稍微提高了表现，而改进学生解决方案培养了信任。我们的发现表明，所提供的指导和 LLM 在回答或改进学生输入方面的角色之间存在微妙的关系。根据我们的发现，我们提供了优化学习者 - LLM 互动的设计建议。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型用于心理健康研究的系统综述

    总结和概括了大型语言模型（LLMs）在心理健康领域的应用，包括早期筛查、数字干预和其他临床应用领域的强项、限制、挑战和机遇，并指出了 LLMs 在心理健康问题检测和个性化医疗方面的有效性，同时也提出了关于文本一致性、幻觉内容和缺乏伦理框架的风险以及 LLMs 作为创新临床工具的进一步研究和发展的必要性，强调 LLMs 应该是专业心理健康服务的补充而非替代。

    Feb, 2024

  • 使用助理进行领域特定的心理治疗聊天机器人的改进

    通过 AlexanderStreet therapy 的领域特定辅助指令和改进的预训练 LLMs 方法，本研究在心理治疗任务中实现了预训练 LLMs 的卓越性能，提供更多的心理治疗知识。

    Apr, 2024

  • 关于在心理健康应用中重新思考大型语言模型

    大型语言模型在心理健康方面表现出很大的潜力，但使用它们时需要保持谨慎和考虑，把它们视为辅助人类专业技术而非替代品，因为它们可能产生幻觉般的输出，并且在心理健康咨询中，人类辅导员的情感理解、细致解读和背景意识仍然不可替代。

    Nov, 2023