論文の概要: Therapy as an NLP Task: Psychologists' Comparison of LLMs and Human Peers in CBT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02244v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 19:19:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 21:27:46.237973
- Title: Therapy as an NLP Task: Psychologists' Comparison of LLMs and Human Peers in CBT
- Title（参考訳）: NLP課題としてのセラピー : 心理学者によるCBTにおけるLLMと人間ピアの比較
- Authors: Zainab Iftikhar, Sean Ransom, Amy Xiao, Jeff Huang,
- Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデル(LLM)をエビデンスベースの治療の担い手として用いる可能性と限界について検討する。
認知行動療法(CBT)に根ざした公衆アクセス型メンタルヘルスの会話を再現し,セッションダイナミクスとカウンセラーのCBTに基づく行動の比較を行った。
その結果, ピアセッションは共感, 小話, セラピーアライアンス, 共有体験が特徴であるが, セラピストのドリフトがしばしば現れることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.812247730094931
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wider access to therapeutic care is one of the biggest challenges in mental health treatment. Due to institutional barriers, some people seeking mental health support have turned to large language models (LLMs) for personalized therapy, even though these models are largely unsanctioned and untested. We investigate the potential and limitations of using LLMs as providers of evidence-based therapy by using mixed methods clinical metrics. Using HELPERT, a prompt run on a large language model using the same process and training as a comparative group of peer counselors, we replicated publicly accessible mental health conversations rooted in Cognitive Behavioral Therapy (CBT) to compare session dynamics and counselor's CBT-based behaviors between original peer support sessions and their reconstructed HELPERT sessions. Two licensed, CBT-trained clinical psychologists evaluated the sessions using the Cognitive Therapy Rating Scale and provided qualitative feedback. Our findings show that the peer sessions are characterized by empathy, small talk, therapeutic alliance, and shared experiences but often exhibit therapist drift. Conversely, HELPERT reconstructed sessions exhibit minimal therapist drift and higher adherence to CBT methods but display a lack of collaboration, empathy, and cultural understanding. Through CTRS ratings and psychologists' feedback, we highlight the importance of human-AI collaboration for scalable mental health. Our work outlines the ethical implication of imparting human-like subjective qualities to LLMs in therapeutic settings, particularly the risk of deceptive empathy, which may lead to unrealistic patient expectations and potential harm.
- Abstract（参考訳）: 治療機関への幅広いアクセスは、精神医療における最大の課題の1つである。
制度上の障壁により、精神的な健康支援を求める人々は、大きな言語モデル(LLM)に転換してパーソナライズされた治療を行っている。
LLMをエビデンスベースの治療の担い手として用いる可能性と限界について,混合法の臨床指標を用いて検討した。
HELPERTを用いて,認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)に根ざした公衆アクセス型メンタルヘルスの会話を再現し, セッションのダイナミクスと, オリジナルのピアサポートセッションと再構成されたHELPERTセッションとのCBTに基づく行動を比較した。
CBTを訓練した2人の臨床心理学者が認知療法評価尺度を用いてセッションを評価し、質的なフィードバックを提供した。
その結果, ピアセッションは共感, 小話, セラピーアライアンス, 共有体験が特徴であるが, セラピストのドリフトがしばしば現れることがわかった。
逆に、HELPERT再構成セッションは、最小のセラピストドリフトとCBT法への高い順守を示すが、協調、共感、文化的理解の欠如を示す。
CTRS評価と心理学者のフィードバックを通じて、スケーラブルなメンタルヘルスにおける人間とAIのコラボレーションの重要性を強調した。
本研究は,LLMに人間のような主観的品質を付与することの倫理的意味,特に非現実的な患者への期待や潜在的な害をもたらす誤認のリスクについて概説する。
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