به گزارش علمی نیوز و به نقل از Psychology Today، در سال های اخیر، تلاقی هوش مصنوعی (AI) و سلامت روان در بسیاری از زمینه ها مورد توجه قرار گرفته است - از وبلاگ های محبوب گرفته تا پزشکی و دانشگاه. مدل های زبان بزرگ (LLM) در خط مقدم این مرز امیدوار کننده هستند. مطالعه‌ای که اخیرا در دانشگاه هاروارد انجام شده است، بینش‌هایی در مورد پتانسیل LLM برای پیشی گرفتن از انسان در کار ارزیابی مجدد شناختی ارائه می‌دهد. این فرآیند شامل قالب بندی مجدد واکنش عاطفی فرد به یک موقعیت با تغییر تفسیر آنها از رویداد است، تکنیکی که اغلب در درمان شناختی رفتاری استفاده می شود.
مطالعه: بررسی اجمالی و روش شناسی
تیم تحقیقاتی آزمایشی را طراحی کردند که در آن هم انسان ها و هم GPT-4 آموزش دیدند تا سناریوهای منفی را در قالب تعابیری که به طور بالقوه می توانند احساسات منفی را کاهش دهند، از سناریوهای منفی - عکس هایی که برای برانگیختن پاسخ های احساسی ساخته شده اند، طراحی کنند. ارزیاب‌های انسانی سپس اثربخشی، همدلی، تازگی و ویژگی این ارزیابی‌های مجدد را ارزیابی کردند.
نمونه ای از ارزیابی مجدد در عمل
برای نشان دادن، تصویری را در نظر بگیرید که در مرحله آموزش مطالعه استفاده می شود:
وقتی وارد اتاق می‌شوید، یکی از همکلاسی‌ها پوزخند می‌زند و اتفاق ناگوار هفته گذشته را که در راهرو افتادید به شما یادآوری می‌کند.»
یک ارزیابی مجدد معمولی که توسط انسان تولید می‌شود ممکن است بر انعطاف‌پذیری شخصی یا ماهیت بی‌اهمیت حادثه تأکید کند و به طور بالقوه از تفاوت‌های عاطفی سناریو دور شود. از سوی دیگر، ارزیابی مجدد ایجاد شده توسط GPT-4 ممکن است بر ابهام تمسخر تمرکز کند و تفسیرهای متعددی را ارائه دهد، که نشان می‌دهد این تمسخر می‌تواند با ناظر یا بازتاب ناامنی‌های خود همکلاسی ارتباطی نداشته باشد.
یافته های کلیدی: GPT-4 از انسان ها بهتر عمل می کند
نتایج گویا بود. GPT-4 در سه معیار از چهار معیار عملکرد بهتری از انسان داشت: اثربخشی، همدلی و تازگی. این نشان می‌دهد که GPT-4 نه تنها می‌تواند محتوای احساسی سناریوها را شناسایی کند، بلکه می‌تواند به طور خلاقانه روایت‌های جایگزین ایجاد کند که این احساسات را به طور مؤثر کاهش می‌دهد. جالب اینجاست که وقتی صحبت از ویژگی به میان می‌آید، هم انسان‌ها و هم GPT-4 عملکرد مشابهی داشتند، که نشان می‌دهد هر دو می‌توانند در پرداختن به زمینه‌های احساسی خاص دقیق باشند.
پیامدها برای سلامت روان و هوش مصنوعی
نتایج این مطالعه پیامدهای گسترده ای برای استفاده از هوش مصنوعی در سلامت روان دارد و پتانسیل LLM ها را نه تنها در محیط های درمانی فردی، بلکه در کاربردهای گسترده تر نیز برجسته می کند:
پشتیبانی عاطفی پیشرفته : LLM ها را می توان در پلتفرم های سلامت دیجیتال ادغام کرد تا پشتیبانی عاطفی را در زمان واقعی ارائه دهد و دیدگاه های جدیدی را ارائه دهد که به کاربران در مدیریت اضطراب ، افسردگی و سایر چالش های عاطفی کمک می کند. توانایی آنها در ایجاد پاسخ‌های ظریف و مناسب می‌تواند تجربه کاربر را با ارائه پشتیبانی فوری و در دسترس تغییر دهد.
آموزش و کاربردهای درمانی : توانایی LLM ها برای آموزش تکنیک های ارزیابی مجدد شناختی می تواند برای تقویت برنامه های آموزشی درمانی به کار گرفته شود. این مدل‌ها می‌توانند به‌عنوان دستیار مجازی در محیط‌های آموزشی خدمت کنند، به آموزش متخصصان سلامت روان کمک کنند، و حمایت مستقیم از بیماران ارائه دهند، بنابراین دامنه راهبردهای تنظیم هیجان مؤثر را گسترش می‌دهند.
شخصی‌سازی مراقبت : دقت مداخلات LLM، همانطور که با عملکرد آنها بر روی ویژگی مشخص می‌شود، نشان می‌دهد که این مدل‌ها می‌توانند برای نیازهای عاطفی فردی تنظیم شوند و شخصی‌سازی مراقبت را افزایش دهند. این قابلیت در ارائه مداخلات مؤثر سلامت روان که با زمینه‌های فرهنگی و شخصی افراد سازگار است، حیاتی است.
راه حل های گسترده در دامنه های مختلف : فراتر از کاربردهای سنتی، LLM ها پتانسیل ارائه راه حل های گسترده در زمینه هایی را دارند که نیاز به درک و تعدیل احساسات انسانی دارند. تطبیق پذیری آنها را می توان در خدمات مشتری، آموزش و حل تعارض به کار برد و راه های نوآورانه ای را برای مقابله با چالش هایی که وابسته به هوش هیجانی است ارائه می دهد.
سازگاری زبان و فرهنگی : سازگاری LLM با زبان‌های مختلف و هنجارهای فرهنگی، امکاناتی را برای حمایت از سلامت روان در سطح جهانی باز می‌کند. این حساسیت فرهنگی برای ایجاد مداخلاتی حیاتی است که به مناظر احساسی و نیازهای مختلف جمعیت جهانی احترام گذاشته و به طور موثر به آنها رسیدگی می کند.
ارزیابی مجدد از خود LLM
این مطالعه نه تنها مهارت LLM ها را در رسیدگی به وظایف پیچیده احساسی نشان می دهد، بلکه روش های ظریفی را نیز نشان می دهد که این مدل ها می توانند هوش هیجانی انسان را تکمیل کنند . همانطور که ما به بررسی قابلیت ها و محدودیت های LLM ادامه می دهیم، به طور فزاینده ای روشن می شود که این ابزارها پتانسیل تاثیرگذاری بر حوزه سلامت روان را دارند و راه حل های تکنولوژیکی مقیاس پذیر، موثر و همدلانه ارائه می دهند که قبلا غیرقابل تصور بود.
به نظر می‌رسد که این فناوری‌های پیشرفته اینجا باقی مانده‌اند - و حوزه‌ای کلیدی برای تحقیقات و کاربردهای بالینی هستند. با این وجود، ادامه آزمایش‌های دقیق و ملاحظات اخلاقی ضروری است تا اطمینان حاصل شود که این سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بهترین منافع کسانی را که برای کمک به آنها طراحی شده‌اند، تامین کنند. ادغام تخصص انسانی و کارایی ماشین، مرز امیدوارکننده ای را برای افزایش حمایت از سلامت روان در میان جمعیت های وسیع و متنوع ارائه می دهد.
