人机协作实现基于文本的同伴心理健康支持中更具共情的对话
计算与语言
2022-03-30 v1 人机交互
社会与信息网络
摘要
人工智能(AI)的进步正在催生能够增强并与人类协作完成简单、机械性任务(如安排会议和文本语法检查)的系统。然而,由于 AI 系统难以理解复杂的人类情感以及此类任务具有开放性的特点,这种人机协作在更具复杂性、创造性的任务(如开展共情对话)中面临挑战。本文聚焦于同伴间心理健康支持这一共情对成功至关重要的场景,探讨 AI 如何与人类协作,在基于文本的在线支持性对话中促进同伴间的共情。我们开发了 Hailey,一种 AI 在环(ai-in-the-loop)智能体,它提供即时反馈,帮助提供支持的一方(同伴支持者)对寻求帮助的一方(求助者)作出更具共情的回应。我们在 TalkLife(N=300,一个大型在线同伴支持平台)上以真实同伴支持者开展了非临床随机对照试验来评估 Hailey。结果表明,我们的人机协作方法使同伴间对话共情整体提升了 19.60%。此外,在自我认定提供支助有困难的同伴支持者子样本中,共情提升幅度更大,达 38.88%。我们系统分析了人机协作模式,发现同伴支持者能够直接或间接利用 AI 反馈,且不会过度依赖 AI,同时报告反馈后自我效能感有所提升。我们的发现展示了反馈驱动、AI 在环的写作系统在开放、社交、创造性任务(如共情对话)中赋能人类的潜力。
引用
@article{arxiv.2203.15144,
title = {Human-AI Collaboration Enables More Empathic Conversations in Text-based Peer-to-Peer Mental Health Support},
author = {Ashish Sharma and Inna W. Lin and Adam S. Miner and David C. Atkins and Tim Althoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.15144},
year = {2022}
}