大型语言模型（LLMs）在许多任务中表现出了令人惊讶的性能，包括撰写表达共情的支持性信息。我们在这里让这些模型生成对描述常见生活经历的帖子的共情信息，例如职场环境、育儿、人际关系和其他引发焦虑和愤怒的情境。通过两项研究（N=192，202），我们向人类评估者展示了几个模型（GPT4 Turbo、Llama2 和 Mistral）生成的各种回应，并要求他们评估这些回应的共情程度。我们发现 LLM 生成的回应在共情程度上一直被评为比人工撰写的回应更具共情性。语言分析还表明，这些模型在标点符号、表情符号和某些词语的使用方面具有独特、可预测的 “风格”。这些结果凸显了在强调共情的情境中利用 LLMs 提升人类同伴支持的潜力。

Mar, 2024

利用心理学中的情感评估理论，我们提出了一种评估大型语言模型（LLMs）的同理心能力的方法，通过在具体情境中观察其感受变化。我们收集了超过 400 个情境，根据 8 种情绪将其分成 36 个因素，并进行了包含超过 1200 名全球参与者的人工评价实验。研究结果显示，尽管存在一些偏差，LLMs 总体能够适当地对特定情况做出反应，但仍然无法与人类的情绪行为建立联系。我们公开了情境数据集、人工评估结果以及我们的测试框架 EmotionBench 的代码，旨在提高 LLMs 在与人类情绪行为的对齐方面的应用价值和实用性。

Aug, 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

大型语言模型在培养有同理心的对话、构建和谐社会关系以及发展有帮助的人工智能方面具有至关重要的作用。本研究通过实证调查了大型语言模型在生成有同理心的回应方面的性能，并提出了三种改进方法：语义上下文学习、两阶段交互生成和与知识库的结合。广泛的实验证明，我们的方法能够显著改善大型语言模型的性能，在自动评估和人工评估方面达到最先进的水平。此外，我们还探索了 GPT-4 模型模拟人工评估者的可能性。

Oct, 2023

通过 HealMe 模型，本文探讨了大型语言模型在认知重构中的作用，以及它在心理治疗中引起积极影响的有效性和潜在的正面影响，通过采用基于心理治疗框架的移情对话，指导客户从情况、观点和行动建议等方面进行认知重构，实现深层次负面思维的转变和理性维度的培养。

Feb, 2024

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

通过使用大型语言模型，在情感识别领域中研究了 LLMs 的性能，发现其在语言情感识别任务中具有强大的迁移性和可行性。

Oct, 2023

通过评估应激与应对理论，本研究调查了大型语言模型对情绪感知的能力，并与人类数据进行了比较；结果显示了模型在评估和应对的动态方面类似于人类，但在某些维度上与预期不符，且其响应幅度与人类存在较大差异；此外，研究还发现模型对指令和提问方式非常敏感，从而丰富了对当前模型心理学方面的认识。

Oct, 2023

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

本研究通过与人类基准对比的方式，综合评估了四个最先进的大型语言模型（GPT-4、LLaMA-2、Mixtral-8x7B 和 Gemini-Pro）在共 2000 个情感对话提示中的回应中的移情能力。我们的发现显示，大型语言模型在移情回应能力上显著超过人类，其中 GPT-4 的回应被评为 “好” 的比例比人类基准提高了约 31%。此外，我们发现不同的大型语言模型在回应不同情感时表现显著不同。基于研究结果，我们提出了一种可扩展和可适应的评估框架，用于评估新大型语言模型的移情能力，避免了未来研究中重复这项研究的需求。

Jun, 2024