論文の概要: Enhancing Mental Health Support through Human-AI Collaboration: Toward Secure and Empathetic AI-enabled chatbots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02783v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 20:49:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 05:54:19.816433
- Title: Enhancing Mental Health Support through Human-AI Collaboration: Toward Secure and Empathetic AI-enabled chatbots
- Title（参考訳）: 人間とAIのコラボレーションによるメンタルヘルスサポートの強化 - セキュアで共感的なAI対応チャットボットを目指して
- Authors: Rawan AlMakinah, Andrea Norcini-Pala, Lindsey Disney, M. Abdullah Canbaz,
- Abstract要約: 本稿では、スケーラブルなソリューションとしてのAI対応チャットボットの可能性について検討する。
メンタルヘルスの文脈で共感的で有意義な反応を提供する能力を評価する。
本稿では,データプライバシを保証し,バイアスを低減し,臨床医による継続的検証を統合して応答品質を向上させるためのフェデレート学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Access to mental health support remains limited, particularly in marginalized communities where structural and cultural barriers hinder timely care. This paper explores the potential of AI-enabled chatbots as a scalable solution, focusing on advanced large language models (LLMs)-GPT v4, Mistral Large, and LLama V3.1-and assessing their ability to deliver empathetic, meaningful responses in mental health contexts. While these models show promise in generating structured responses, they fall short in replicating the emotional depth and adaptability of human therapists. Additionally, trustworthiness, bias, and privacy challenges persist due to unreliable datasets and limited collaboration with mental health professionals. To address these limitations, we propose a federated learning framework that ensures data privacy, reduces bias, and integrates continuous validation from clinicians to enhance response quality. This approach aims to develop a secure, evidence-based AI chatbot capable of offering trustworthy, empathetic, and bias-reduced mental health support, advancing AI's role in digital mental health care.
- Abstract（参考訳）: メンタルヘルスサポートへのアクセスは依然として限られており、特に構造的・文化的障壁がタイムリーなケアを妨げている地域社会では限られている。
本稿では、AI対応チャットボットをスケーラブルなソリューションとしての可能性について検討し、高度な大規模言語モデル(LLM)-GPT v4、Mistral Large、LLama V3.1に焦点を当て、メンタルヘルスの文脈において共感的で有意義な応答を提供する能力を評価する。
これらのモデルでは、構造化された反応を生成することは約束されるが、人間のセラピストの感情的な深さと適応性を再現するには不十分である。
さらに、信頼できないデータセットとメンタルヘルスの専門家との限定的なコラボレーションにより、信頼性、バイアス、プライバシの課題が持続する。
これらの制約に対処するため,データプライバシを確保し,バイアスを低減し,臨床医による継続的検証を統合して応答品質を向上させるためのフェデレート学習フレームワークを提案する。
このアプローチは、信頼できる、共感的でバイアスによって引き起こされたメンタルヘルスサポートを提供する、セキュアでエビデンスベースのAIチャットボットを開発することを目的としており、デジタルメンタルヘルスにおけるAIの役割を前進させることを目的としている。
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