論文の概要: The Efficacy of Conversational Artificial Intelligence in Rectifying the Theory of Mind and Autonomy Biases: Comparative Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13813v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 20:20:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:25:37.975468
- Title: The Efficacy of Conversational Artificial Intelligence in Rectifying the Theory of Mind and Autonomy Biases: Comparative Analysis
- Title（参考訳）: 対話型人工知能が心の理論と自律行動の体系化に有効か : 比較分析
- Authors: Marcin Rządeczka, Anna Sterna, Julia Stolińska, Paulina Kaczyńska, Marcin Moskalewicz,
- Abstract要約: 本研究は、認知バイアスの是正と人間とAIの相互作用における影響の認識における会話型人工知能(CAI)の有効性を評価する。
この研究は、典型的なユーザとボットの相互作用をシミュレートする臨床ベースの仮想ケースシナリオを用いた構造化手法を用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The study evaluates the efficacy of Conversational Artificial Intelligence (CAI) in rectifying cognitive biases and recognizing affect in human-AI interactions, which is crucial for digital mental health interventions. Cognitive biases (systematic deviations from normative thinking) affect mental health, intensifying conditions like depression and anxiety. Therapeutic chatbots can make cognitive-behavioral therapy (CBT) more accessible and affordable, offering scalable and immediate support. The research employs a structured methodology with clinical-based virtual case scenarios simulating typical user-bot interactions. Performance and affect recognition were assessed across two categories of cognitive biases: theory of mind biases (anthropomorphization of AI, overtrust in AI, attribution to AI) and autonomy biases (illusion of control, fundamental attribution error, just-world hypothesis). A qualitative feedback mechanism was used with an ordinal scale to quantify responses based on accuracy, therapeutic quality, and adherence to CBT principles. Therapeutic bots (Wysa, Youper) and general-use LLMs (GTP 3.5, GTP 4, Gemini Pro) were evaluated through scripted interactions, double-reviewed by cognitive scientists and a clinical psychologist. Statistical analysis showed therapeutic bots were consistently outperformed by non-therapeutic bots in bias rectification and in 4 out of 6 biases in affect recognition. The data suggests that non-therapeutic chatbots are more effective in addressing some cognitive biases.
- Abstract（参考訳）: この研究は、認知バイアスの是正と人間とAIの相互作用への影響の認識における会話型人工知能(CAI)の有効性を評価する。
認知バイアス(規範的思考からの体系的な逸脱)は精神健康に影響を与え、うつ病や不安などの症状を増す。
治療チャットボットは、認知行動療法(CBT)をより使いやすく、手頃な価格で、スケーラブルで即時のサポートを提供する。
この研究は、典型的なユーザとボットの相互作用をシミュレートする臨床ベースの仮想ケースシナリオを用いた構造化手法を用いている。
パフォーマンスと感情の認知バイアスは、マインドバイアスの理論(AIの人間的形態化、AIへの過信、AIへの帰属)と自律バイアス(制御のイリュージョン、基本的な帰属エラー、ジャストワールド仮説)の2つのカテゴリで評価された。
定性的フィードバック機構は, 精度, 治療品質, およびCBTの原理の遵守に基づく応答の定量化のために, 順序尺度を用いて使用した。
医療用ロボット(Wysa, Youper)と一般用LSM(GTP 3.5, GTP 4, Gemini Pro)をスクリプトによる相互作用により評価し, 認知科学者と臨床心理学者が二重レビューを行った。
統計的分析では、非治療的ボットはバイアス修正において常に優れた成績を示し、6つのバイアスのうち4つは影響認識において優れていた。
このデータは、非治療的なチャットボットが認知バイアスに対処する上でより効果的であることを示唆している。
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