論文の概要: Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13857v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 08:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 00:18:47.250453
• Title: Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling
• Title（参考訳）: メンタルヘルスカウンセリングにおける大規模言語モデルの課題
• Authors: Neo Christopher Chung, George Dyer, Lennart Brocki
• Abstract要約: 世界のメンタルヘルス危機は、精神疾患の急速な増加、限られた資源、治療を求める社会的便宜によって悪化している。 メンタルヘルス領域における大規模言語モデル(LLM)の適用は、提供された情報の正確性、有効性、信頼性に関する懸念を提起する。 本稿では, モデル幻覚, 解釈可能性, バイアス, プライバシ, 臨床効果など, 心理カウンセリングのためのLSMの開発に伴う課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.604003661048267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The global mental health crisis is looming with a rapid increase in mental disorders, limited resources, and the social stigma of seeking treatment. As the field of artificial intelligence (AI) has witnessed significant advancements in recent years, large language models (LLMs) capable of understanding and generating human-like text may be used in supporting or providing psychological counseling. However, the application of LLMs in the mental health domain raises concerns regarding the accuracy, effectiveness, and reliability of the information provided. This paper investigates the major challenges associated with the development of LLMs for psychological counseling, including model hallucination, interpretability, bias, privacy, and clinical effectiveness. We explore potential solutions to these challenges that are practical and applicable to the current paradigm of AI. From our experience in developing and deploying LLMs for mental health, AI holds a great promise for improving mental health care, if we can carefully navigate and overcome pitfalls of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 世界的メンタルヘルス危機は、精神障害の急速な増加、限られた資源、治療を求める社会的汚名を伴っている。 近年、人工知能(AI)の分野が顕著な進歩を見せているため、人間のような文章を理解・生成できる大規模言語モデル(LLM)が心理学的カウンセリングを支援したり提供したりすることができる。 しかし、精神保健領域におけるLSMの適用は、提供された情報の正確性、有効性、信頼性に関する懸念を提起する。 本稿では, モデル幻覚, 解釈可能性, バイアス, プライバシ, 臨床効果など, 心理カウンセリングのためのLSMの開発に伴う課題について検討する。 我々は、現在のAIパラダイムに適用可能な、これらの課題に対する潜在的な解決策を探る。 メンタルヘルスのためのLLMの開発とデプロイの経験から、LLMの落とし穴を慎重にナビゲートし克服できれば、AIはメンタルヘルスを改善するための大きな約束を持っています。

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