在1966年，首个AI心理健康对话机器人Eliza问世，标志着AI进入心理健康领域的问世。如今58年过去，心理健康领域的挑战如人才短缺与日益增长的需求依然制约着这一领域的发展。然而，基于AI构建的大语言模型（LLM），特别是OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini，正在展示出强大的潜力，为心理治疗提供新的可能性。但在保障临床实践的质量方面，深厚的专业知识依然不可或缺，临床心理学成为AI难以涉足的高风险领域。
那么，临床心理治疗领域希望LLM具备哪些功能与特质呢？最新的研究综述论文《大语言模型可改变行为医疗保健的未来：负责任的开发和评估建议》为此提供了宝贵的视角。研究指出LLM在心理治疗中的临床应用进展，尤其在协助与患者建立信任关系方面的影响。
行为健康领域的LLM应用虽然处于初期阶段，但已经开始展现潜力。例如，结合自然语言处理的AI早已在自杀风险评估及患者情绪分析等方面得到应用。但目前市场上流行的心理健康聊天机器人，如Woebot和Tessa，主要还是基于规则而非完全依赖LLM进行回复，导致他们难以理解用户意图，参与度不足。
LLM应用的测试阶段包括一些前沿的心理健康聊天机器人，这些机器人在生成个性化对话中显示出较高的灵活性，可能有助于填补现有技术的空白。但鉴于精神疾病的复杂性，开发者在推动LLM的实际应用时必须保持审慎。与其它领域的LLM应用相比，心理治疗的风险更为复杂，例如自杀或谋杀的风险处理不当，可能带来致命后果。
整合LLM到心理治疗中可以从辅助型功能逐步向完全自主型不断演进。当前尚处于辅助阶段的应用能够帮助心理治疗师简化文书工作、提供心理教育等，未来可能逐渐进化为协作型AI，甚至最终达到完全自主心理治疗。然而，在这一过程中，行为健康专家的角色不可忽视，他们应在开发和评估LLM应用中提供临床指导，确保产品设计满足伦理与安全要求。
在心理治疗的具体应用中，LLM技术不仅限于自动化任务，如临床文档和患者随访，还可实时评估治疗师的循证实践忠诚性，提供对治疗作业的反馈。未来可能实现的完全自主LLM甚至可能独立开展包括心理评估和干预过程在内的完整治疗。
不容忽视的是，在这一领域，信任、伦理和透明度是借助LLM技术整合心理治疗必须考虑的重要因素。治疗师和患者之间的信任关系，仍然是必不可少的。随着技术的发展，如何让治疗师、政策制定者和终端用户共同理解LLM的局限性以及潜在风险，将是推动这一技术成功应用的关键。总之，随着AI能力的增强与对临床心理治疗的不断渗透，未来也许会看到更灵活、高效的心理治疗模式，但人类的参与与引导，始终是保障安全与效果的基石。返回搜狐，查看更多
责任编辑：
