論文の概要: Rethinking Large Language Models in Mental Health Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11267v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 08:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 21:24:03.211104
• Title: Rethinking Large Language Models in Mental Health Applications
• Title（参考訳）: メンタルヘルスアプリケーションにおける大規模言語モデルの再考
• Authors: Shaoxiong Ji and Tianlin Zhang and Kailai Yang and Sophia Ananiadou and Erik Cambria
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスにおいて貴重な資産となっている。 本稿では,精神保健分野におけるLSMの利用について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.21805311812548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become valuable assets in mental health, showing promise in both classification tasks and counseling applications. This paper offers a perspective on using LLMs in mental health applications. It discusses the instability of generative models for prediction and the potential for generating hallucinatory outputs, underscoring the need for ongoing audits and evaluations to maintain their reliability and dependability. The paper also distinguishes between the often interchangeable terms ``explainability'' and ``interpretability'', advocating for developing inherently interpretable methods instead of relying on potentially hallucinated self-explanations generated by LLMs. Despite the advancements in LLMs, human counselors' empathetic understanding, nuanced interpretation, and contextual awareness remain irreplaceable in the sensitive and complex realm of mental health counseling. The use of LLMs should be approached with a judicious and considerate mindset, viewing them as tools that complement human expertise rather than seeking to replace it.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はメンタルヘルスにおいて貴重な資産となり、分類タスクとカウンセリングアプリケーションの両方において有望である。 本稿では,精神保健分野におけるLSMの利用について考察する。 予測のための生成モデルの不安定性と幻覚的なアウトプットを生成する可能性について論じ、その信頼性と信頼性を維持するために継続する監査と評価の必要性を強調する。 この論文は、しばしば交換可能な『説明可能性』と『解釈可能性』を区別し、LLMが生み出す潜在的幻覚的自己説明に頼るのではなく、本質的に解釈可能な方法を開発することを提唱している。 LLMの進歩にもかかわらず、人間のカウンセラーの共感的理解、ニュアンスド解釈、文脈認識は、精神保健カウンセリングのセンシティブで複雑な領域では相容れないままである。 LLMの使用は、それを置き換えようとするのではなく、人間の専門知識を補完するツールと見なして、司法的かつ思慮深い考え方でアプローチされるべきである。

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