基于LLM的交互式语言疗法对高功能自闭症青少年心理咨询效能评估
人机交互
2023-11-17 v1 人工智能
摘要
本研究考察大语言模型（LLMs）在高功能自闭症青少年交互式语言疗法中的效能。随着人工智能尤其是自然语言处理的快速发展，LLMs 为增强传统心理咨询方法提供了新机遇。本研究主要评估 LLM 在治疗环境中进行共情、自适应且语境恰当的互动之能力。由临床心理学家与精神科医生小组使用专门开发的评分卡开展综合评估。评估涵盖 LLM 表现的多个方面，包括共情、沟通技能、适应性、参与度及建立治疗联盟的能力。研究避免对患者直接测试，优先考量隐私与伦理，转而依赖模拟场景衡量 LLM 效能。结果表明，LLMs 作为疗法辅助工具前景显著，在共情参与与对话适应性上展现优势。然而，亦注意到其在达成人类治疗师特有的个性化深度与情感理解方面存在挑战。研究还强调在疗愈语境中应用 AI 时伦理考量的重要性。本研究为使用 LLMs 进行自闭症青少年心理咨询的潜力与局限提供宝贵洞见，为未来探索 AI 在精神卫生保健中的角色奠定基础，并强调需持续发展以提升这些模型在治疗环境中的能力。
引用
@article{arxiv.2311.09243,
title = {Evaluating the Efficacy of Interactive Language Therapy Based on LLM for High-Functioning Autistic Adolescent Psychological Counseling},
author = {Yujin Cho and Mingeon Kim and Seojin Kim and Oyun Kwon and Ryan Donghan Kwon and Yoonha Lee and Dohyun Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.09243},
year = {2023}
}