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

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

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

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

这篇研究报告介绍了一个包含用户与基于GPT-4的对话代理交互数据的数据集，用于探索行为改变的相关话题。该数据集提供了对话数据、用户语言分析、认知度量以及对基于大型语言模型生成的文本的用户反馈，可为基于真实交互设计此类系统提供有价值的见解。

Jan, 2024

使用链式交互提示方法，将大型语言模型应用于心理治疗行为编码，从而实现了预测患者状态和支持决策的目标，该方法可在真实环境中有效地运用于实践。

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

通过在自我指导的健身锻炼中融入教练等社会支持形式，传统的支持方式因高成本和复杂协调而通常无法实现。大型语言模型（LLMs）通过提供类似于人类对话的功能，有望提供社会支持的效果。然而，对于LLMs在支持行为改变方面的深入、实地调查仍未得到充分探索。我们进行了两项随机实验，评估了LLM代理在用户参与正念锻炼方面的影响。首先是一项单次会议的研究，有502名众包工作者参与；第二是为期三周的研究，包括54名参与者。我们探索了两种类型的LLM代理：提供信息的代理和促进自我反思的代理。两种代理都增强了用户进行正念锻炼的意愿。然而，仅提供信息的LLM代理，具有友好形象，能够显著提高用户对锻炼的参与度。我们的研究结果表明，特定的LLM代理可能弥合数字健康干预中的社会支持缺口。

Jul, 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