論文の概要: Can AI Relate: Testing Large Language Model Response for Mental Health Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12021v1
• Date: Mon, 20 May 2024 13:42:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 13:05:04.737045
• Title: Can AI Relate: Testing Large Language Model Response for Mental Health Support
• Title（参考訳）: AIはメンタルヘルスをサポートするために大規模な言語モデル応答をテストするか?
• Authors: Saadia Gabriel, Isha Puri, Xuhai Xu, Matteo Malgaroli, Marzyeh Ghassemi,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)はすでにニューヨーク・ラングーン、ダナ・ファーバー、NHSなどの病院システムで臨床使用のために試験されている。 本研究は、精神医療の自動化に向けて、LCM応答が有効かつ倫理的な道筋であるかどうかを判断するための評価枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.97212082563385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are already being piloted for clinical use in hospital systems like NYU Langone, Dana-Farber and the NHS. A proposed deployment use case is psychotherapy, where a LLM-powered chatbot can treat a patient undergoing a mental health crisis. Deployment of LLMs for mental health response could hypothetically broaden access to psychotherapy and provide new possibilities for personalizing care. However, recent high-profile failures, like damaging dieting advice offered by the Tessa chatbot to patients with eating disorders, have led to doubt about their reliability in high-stakes and safety-critical settings. In this work, we develop an evaluation framework for determining whether LLM response is a viable and ethical path forward for the automation of mental health treatment. Using human evaluation with trained clinicians and automatic quality-of-care metrics grounded in psychology research, we compare the responses provided by peer-to-peer responders to those provided by a state-of-the-art LLM. We show that LLMs like GPT-4 use implicit and explicit cues to infer patient demographics like race. We then show that there are statistically significant discrepancies between patient subgroups: Responses to Black posters consistently have lower empathy than for any other demographic group (2%-13% lower than the control group). Promisingly, we do find that the manner in which responses are generated significantly impacts the quality of the response. We conclude by proposing safety guidelines for the potential deployment of LLMs for mental health response.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)はすでにニューヨーク・ラングーン、ダナ・ファーバー、NHSなどの病院システムで臨床使用のために試験されている。 提案されたデプロイのユースケースは精神療法であり、LLMを利用したチャットボットが精神疾患を患っている患者を治療することができる。 メンタルヘルス対応のためのLSMの展開は、精神療法へのアクセスを仮説的に拡大し、ケアをパーソナライズするための新たな可能性を提供する可能性がある。 しかし、テッサ・チャットボットが摂食障害患者に提供した食事のアドバイスを損なうなど、近年の顕著な失敗は、その信頼性に疑問を呈している。 本研究では, LLM 反応がメンタルヘルス治療の自動化に向けた, 有効かつ倫理的な道筋であるか否かを評価するための評価枠組みを開発する。 心理学研究に根ざした臨床医による人的評価とケア自動品質測定値を用いて, ピアツーピア対応者の回答を, 最先端のLCMによる回答と比較した。 GPT-4のようなLCMは、暗黙的かつ明示的な手がかりを用いて、人種のような患者人口を推測する。 黒人のポスターに対する反応は、他のどの集団よりも共感が低い(対照群より2%-13%低い)。 確率的に、反応が生成される方法が応答の質に大きく影響していることが分かる。 精神保健対応のためのLCMの配置に関する安全ガイドラインを提案した。

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