面向促使吸烟者做出戒烟决策的全生成式动机访谈咨询师聊天机器人
计算与语言
2025-06-03 v3 人工智能
摘要
大型语言模型(LLM)的对话能力表明它们或许能够充当自动化谈话治疗师。了解这些系统是否有效并遵循已知标准至关重要。我们提出了一款专注于激励烟草吸烟者戒烟的咨询师聊天机器人。该聊天机器人采用最先进的 LLM 和广泛应用的治疗手段——动机访谈(MI),并与精通 MI 的临床科学家协作开发。我们还描述并验证了对聊天机器人 MI 依从性以及来访者回答的自动评估。该聊天机器人在 106 名参与者中进行了测试,其戒烟信心在对话前和一周后分别进行了测量。参与者的信心在 0-10 量表上平均提高了 1.7 分。对聊天机器人的自动评估显示其在 98% 的语句中符合 MI 标准,高于人类咨询师。该聊天机器人在参与者报告的感知共情度量上得分良好,但低于典型的人类咨询师。此外,参与者的语言表明了良好的改变动机水平,这是 MI 的关键目标。这些结果表明,利用现代 LLM 自动化谈话治疗具有前景。
引用
@article{arxiv.2505.17362,
title = {A Fully Generative Motivational Interviewing Counsellor Chatbot for Moving Smokers Towards the Decision to Quit},
author = {Zafarullah Mahmood and Soliman Ali and Jiading Zhu and Mohamed Abdelwahab and Michelle Yu Collins and Sihan Chen and Yi Cheng Zhao and Jodi Wolff and Osnat Melamed and Nadia Minian and Marta Maslej and Carolynne Cooper and Matt Ratto and Peter Selby and Jonathan Rose},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.17362},
year = {2025}
}
备注
To be published in the Findings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Vienna, Austria, 2025