Fugu-MT 論文翻訳(概要): Building Trust in Mental Health Chatbots: Safety Metrics and LLM-Based Evaluation Tools

論文の概要: Building Trust in Mental Health Chatbots: Safety Metrics and LLM-Based Evaluation Tools

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04650v1
Date: Sat, 3 Aug 2024 19:57:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 04:16:58.047683
Title: Building Trust in Mental Health Chatbots: Safety Metrics and LLM-Based Evaluation Tools
Title（参考訳）: メンタルヘルスチャットボットにおける信頼構築--安全基準とLCMに基づく評価ツール
Authors: Jung In Park, Mahyar Abbasian, Iman Azimi, Dawn Bounds, Angela Jun, Jaesu Han, Robert McCarron, Jessica Borelli, Jia Li, Mona Mahmoudi, Carmen Wiedenhoeft, Amir Rahmani,
Abstract要約: 100のベンチマーク質問と理想的な回答を備えた評価フレームワークを作成しました。このフレームワークはメンタルヘルスの専門家によって検証され、GPT-3.5ベースのチャットボットでテストされた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.34861013664551
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Objective: This study aims to develop and validate an evaluation framework to ensure the safety and reliability of mental health chatbots, which are increasingly popular due to their accessibility, human-like interactions, and context-aware support. Materials and Methods: We created an evaluation framework with 100 benchmark questions and ideal responses, and five guideline questions for chatbot responses. This framework, validated by mental health experts, was tested on a GPT-3.5-turbo-based chatbot. Automated evaluation methods explored included large language model (LLM)-based scoring, an agentic approach using real-time data, and embedding models to compare chatbot responses against ground truth standards. Results: The results highlight the importance of guidelines and ground truth for improving LLM evaluation accuracy. The agentic method, dynamically accessing reliable information, demonstrated the best alignment with human assessments. Adherence to a standardized, expert-validated framework significantly enhanced chatbot response safety and reliability. Discussion: Our findings emphasize the need for comprehensive, expert-tailored safety evaluation metrics for mental health chatbots. While LLMs have significant potential, careful implementation is necessary to mitigate risks. The superior performance of the agentic approach underscores the importance of real-time data access in enhancing chatbot reliability. Conclusion: The study validated an evaluation framework for mental health chatbots, proving its effectiveness in improving safety and reliability. Future work should extend evaluations to accuracy, bias, empathy, and privacy to ensure holistic assessment and responsible integration into healthcare. Standardized evaluations will build trust among users and professionals, facilitating broader adoption and improved mental health support through technology.
Abstract（参考訳）: 目的: 本研究の目的は, アクセシビリティ, ヒューマンライクなインタラクション, コンテキスト認識サポートなどにより, ますます普及しているメンタルヘルスチャットボットの安全性と信頼性を確保するための評価枠組みの開発と検証である。 Materials and Methods: 100のベンチマーク質問と理想的な回答と,チャットボット応答に関する5つのガイドライン質問を備えた評価フレームワークを作成しました。このフレームワークはメンタルヘルスの専門家によって検証され、GPT-3.5ベースのチャットボットでテストされた。自動評価手法には,大規模言語モデル(LLM)に基づくスコアリング,リアルタイムデータを用いたエージェントアプローチ,チャットボットの応答と地上の真実の基準を比較するための埋め込みモデルなどが含まれる。結果: LLM評価精度向上のためのガイドラインと根拠的真理の重要性を強調した。エージェント手法は、信頼性のある情報に動的にアクセスし、人間の評価と最適な整合性を実証した。標準化された専門家公認フレームワークへの準拠により、チャットボットの応答安全性と信頼性が大幅に向上した。考察:本研究は,メンタルヘルスチャットボットの総合的,専門家による安全評価指標の必要性を強調した。 LLMは大きな可能性を秘めているが、リスクを軽減するには慎重な実装が必要である。エージェントアプローチの優れたパフォーマンスは、チャットボットの信頼性を高める上で、リアルタイムデータアクセスの重要性を強調している。結論: 本研究はメンタルヘルスチャットボットの評価枠組みを検証し, 安全性と信頼性を向上させる効果を実証した。今後の作業は、評価を正確性、偏見、共感、プライバシにまで拡張し、総合的な評価と医療への責任ある統合を保証する必要がある。標準化された評価は、ユーザーと専門家の間で信頼を築き、より広範な採用を促進し、技術を通じたメンタルヘルスサポートを改善する。

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