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

我们提出了一种名为BOLT的新型计算框架，用于研究大型语言模型（LLMs）在担任治疗师角色时的对话行为。我们开发了一种上下文学习方法，定量测量LLMs的行为，基于包括反映、提问、解决方案、正常化和心理教育在内的13种不同的心理治疗技术。我们通过比较LLM治疗师与高、低质量人类治疗师的行为，并研究如何调整其行为以更好地体现高质量治疗中观察到的行为，发现LLMs的行为更接近低质量治疗，需要进一步研究来确保质量治疗。

Jan, 2024

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

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

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

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在认知行为疗法（CBT）中应用的可能性，回应了心理健康专家的担忧。通过分析真实的CBT语料库并建立自动评估框架，研究发现LLMs在心理咨询领域具有很大潜力，尤其是在与其他技术相结合后，能够显著提升CBT的效果。

Jul, 2024

本文研究了大型语言模型（LLMs）在心理健康护理中的应用，评估其在人类参与者中的有效性及临床适用性。研究发现，尽管LLMs在扩展心理健康护理服务方面具有潜力，但多数研究方法不标准，并且缺乏对隐私、安全和公平性的深入探索，表明需要更严格的评估和伦理监督以确保其安全有效地整合入临床实践。

Aug, 2024

本研究解决了当前心理咨询中的人力注释效率低下、成本高和隐私保护等问题。提出了一种创新框架，通过角色扮演的方式使用两个大型语言模型（LLMs）来模拟辅导员与客户的对话。研究表明，该框架能够有效模拟心理咨询对话，并与专业辅导员的表现进行了深入对比分析，展现出其在心理健康领域的潜在影响。

Aug, 2024

本研究解决了大型语言模型在提供问题解决疗法(PST)时的提示技术效果不足的问题。通过对提示工程的评估，展示了如何提高模型在症状识别和个性化目标设定阶段的表现，尽管存在一定限制。该研究为心理治疗的AI应用开辟了新的可能性，尤其在心理健康专业人员短缺的背景下。

Aug, 2024

本研究针对大学生面临的心理健康挑战，探索他们对大型语言模型（LLMs）在提升心理健康方面应用的看法。通过对十位多样化学生的访谈，发现学生对LLMs的接受度因场景而异，指出了其潜在好处与局限性，这为如何有效设计和实施AI技术以支持学生心理健康提供了宝贵见解。

Sep, 2024