論文の概要: Envisioning an AI-Enhanced Mental Health Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14883v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 04:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:22:35.145621
• Title: Envisioning an AI-Enhanced Mental Health Ecosystem
• Title（参考訳）: AIを活用したメンタルヘルスエコシステムの構想
• Authors: Kellie Yu Hui Sim, Kenny Tsu Wei Choo,
• Abstract要約: ピアサポート、セルフヘルプ介入、プロアクティブモニタリング、データ駆動インサイトなど、さまざまなAIアプリケーションについて検討する。 我々は、AIが人間のプロバイダを置き換えず、責任あるデプロイメントと評価を強調するハイブリッドエコシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License:
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs), reasoning models, and agentic AI approaches coincides with a growing global mental health crisis, where increasing demand has not translated into adequate access to professional support, particularly for underserved populations. This presents a unique opportunity for AI to complement human-led interventions, offering scalable and context-aware support while preserving human connection in this sensitive domain. We explore various AI applications in peer support, self-help interventions, proactive monitoring, and data-driven insights, using a human-centred approach that ensures AI supports rather than replaces human interaction. However, AI deployment in mental health fields presents challenges such as ethical concerns, transparency, privacy risks, and risks of over-reliance. We propose a hybrid ecosystem where where AI assists but does not replace human providers, emphasising responsible deployment and evaluation. We also present some of our early work and findings in several of these AI applications. Finally, we outline future research directions for refining AI-enhanced interventions while adhering to ethical and culturally sensitive guidelines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)、推論モデル、エージェントAIアプローチの急速な進歩は、需要の増加が専門的な支援、特に人口不足に対する適切なアクセスに変換されない世界的なメンタルヘルス危機と一致している。 このことは、AIが人間主導の介入を補完するユニークな機会を示し、この繊細なドメインで人間とのつながりを保ちながら、スケーラブルでコンテキスト対応のサポートを提供する。 私たちは、人間のインタラクションを置き換えるのではなく、AIをサポートすることを保証する人間中心のアプローチを使用して、ピアサポート、セルフヘルプ介入、プロアクティブモニタリング、データ駆動の洞察において、さまざまなAIアプリケーションを調査します。 しかし、メンタルヘルス分野におけるAIの展開は、倫理的懸念、透明性、プライバシーリスク、過度な信頼のリスクなどの課題を提示している。 我々は、AIが人間のプロバイダを代替し、責任あるデプロイメントと評価を強調するハイブリッドエコシステムを提案する。 また、これらのAIアプリケーションにおける初期の研究や発見についても紹介します。 最後に、倫理的かつ文化的に敏感なガイドラインを順守しながら、AIによる介入を洗練するための今後の研究方針について概説する。

関連論文リスト

• Building Symbiotic AI: Reviewing the AI Act for a Human-Centred, Principle-Based Framework [3.723174617224632]
  欧州連合(EU)は、AIを規制する新たな法的枠組みであるAI Actをリリースした。 同時に、研究者はAIシステム(通称Human-Centred AI(HCAI))について、新たな視点を提供する。 本稿では,共生型AIシステムの設計と開発を特徴付ける原則を明らかにすることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T11:53:10Z)
• The Model Mastery Lifecycle: A Framework for Designing Human-AI Interaction [0.0]
  ますます多くの分野におけるAIの利用は、長いプロセスの最新のイテレーションである。 異なる状況でAIをどのように使うべきかを決定する方法が緊急に必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:00:32Z)
• Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation [74.39233146428492]
  我々は,人間-AI共同構築フレームワークであるHAI-Co2を提案する。 我々は、HAI-Co2を形式化し、それが直面する困難なオープンリサーチ問題について議論する。 本稿では,HAI-Co2のケーススタディと,モノリシックな生成型AIモデルとの比較による有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T11:06:57Z)
• The Ethics of Advanced AI Assistants [53.89899371095332]
  本稿では,高度AIアシスタントがもたらす倫理的・社会的リスクについて論じる。 我々は、高度なAIアシスタントを自然言語インタフェースを持つ人工知能エージェントとして定義し、ユーザに代わってアクションのシーケンスを計画し実行することを目的としている。 先進的なアシスタントの社会規模での展開を考察し、協力、株式とアクセス、誤情報、経済的影響、環境、先進的なAIアシスタントの評価方法に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T23:18:46Z)
• Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
  この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。 本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
• Investigating Responsible AI for Scientific Research: An Empirical Study [4.597781832707524]
  このような機関におけるResponsible AI(RAI)の推進は、AI設計と開発に倫理的配慮を統合することの重要性の高まりを強調している。 本稿では,AI設計・開発に内在する倫理的リスクに対する意識と準備性を評価することを目的とする。 その結果、倫理的、責任的、包括的AIに関する知識ギャップが明らかとなり、利用可能なAI倫理フレームワークに対する認識が制限された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T06:40:27Z)
• Human-AI collaboration is not very collaborative yet: A taxonomy of interaction patterns in AI-assisted decision making from a systematic review [6.013543974938446]
  意思決定支援システムにおける人工知能の活用は、技術的進歩に不相応に焦点を合わせてきた。 人間中心の視点は、既存のプロセスとのシームレスな統合のためにAIソリューションを設計することで、この懸念を緩和しようとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:46:38Z)
• Intent-aligned AI systems deplete human agency: the need for agency foundations research in AI safety [2.3572498744567127]
  人間の意図の一致は、安全なAIシステムには不十分である、と我々は主張する。 我々は、人類の長期的機関の保存がより堅牢な標準であると論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:14:01Z)
• Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
  AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。 偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。 問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
  我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。 各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。