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

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

通过离线强化学习，我们利用决策变压器架构在患者和心理健康专业人员之间的咨询对话中进行主题推荐，展示了优于基准强化学习方法的改进，并提出了一种新的系统来利用我们模型的输出作为相同任务的大型语言模型的合成标签进行微调。

May, 2024

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。

Nov, 2023

通过大型语言模型，本研究设计了基于认知行为疗法的特定提示，生成了针对中国心理健康问答的 CBT QA 数据集，并利用该数据集对大型语言模型进行微调，从而产生了专为认知行为疗法技术设计的大规模语言模型 CBT-LLM。经验评估表明 CBT-LLM 在心理健康支持任务中能够产生结构化、专业和高度相关的回应，展示了其实用性和质量。

Mar, 2024

认知助手通过自然语言处理和大型语言模型的应用，在知识密集型任务中表现出更好的用户体验、工作负担、可用性和性能，建议进一步研究切换自然语言处理技术的潜力。

Feb, 2024

ChatCounselor 是一种基于真实心理咨询对话构建的大型语言模型解决方案，它拥有专业心理学知识和咨询技巧，在咨询工作中具备专门化的能力；使用心理咨询评估的七个指标作为依据，通过 GPT-4 和精心设计的提示进行训练，ChatCounselor 在实际咨询问题上的表现超越了开源模型，接近于 ChatGPT，展示了通过高质量领域特定数据获得的模型能力的显著增强。

Sep, 2023

本文提出 SafeguardGPT 框架，使用精神疗法纠正聊天机器人中具有潜在危害的行为，使得 AI chatbots 可以学习并适应人类喜好和价值观，以更安全、可靠和道德的方式，促进更加以人为中心和负责任的 AI 的发展。

Apr, 2023

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

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