*編集者注：このストーリーには、自傷についての言及が含まれています。
セラピストは就業日の終わりにオフィスを離れますが、精神衛生の闘争は午後5時に出ません
それでは、数時間後にカウンセリングが必要な場合、人は何をすべきでしょうか？フロリダの医療専門家は、クライアントのアクセシビリティのための実践において人工知能を採用しています。このフレームワークを使用すると、クライアントはラップトップを開いて、いつでもAIを搭載したチャットボットに相談できます。
新しいツール
Happi AIのような企業は、2020年にカリフォルニアの神経科学者James Dotyによって開始され、Openaiを搭載したAbbyは、患者に合わせたサポートを提供するように設計された独自のトーク療法ツールを開始しました。
Abbyは、ユーザーがAIシステムを使用してテキストを使用するメッセージベースのモデルで実行されます。患者は、ニーズに応じて、専門療法士、問題解決者、共感的な友人など、さまざまな治療スタイルの中から選択できます。
一方、Happiは、アプリの作成者であるDotyのAIベースのアバターと一緒にシミュレートされたビデオ通話にユーザーを配置します。アバターはユーザーに質問をし、回答に耳を傾け、分析とアドバイスを提供します。ただし、Abbyとは異なり、Happiは、さまざまな階層化オプションを備えた最初の20分間の治療の後、ユーザーが毎月のサブスクリプション料金を支払う必要があります。
その他のサービスは、メンタルヘルスの専門家支援ツールを提供します。これは、治療セッションを記録し、患者とそのセラピスト間の会話に基づいてメモを生成します。
たとえば、青写真はそのことを宣伝しています Webサイト 「30秒以内に進捗状況のメモと治療計画を聴き、転写し、書く」こと。
これらのサービスは存在しますが、それらは若い産業の一部であり続けています。これらのAIツールの有効性、安全性、能力に関する多くの未回答の質問があります。
中央フロリダ大学のコンピューターサイエンス助教授であり、ヒューマンコンピューターの相互作用の専門家であるJohnathan Mellは、2010年代にAIセラピストのプロトタイプの設計に取り組みました。それ以来、彼は、フィールドの状態が劇的に変化し、彼が取り組んだプロジェクトに比べてより危険になっていると彼は言いました。
「私たちには多くの対話がありましたが、それらはすべて事前に行われ、スクリプト化されていました」と彼は言いました。 「あなたは脆弱な人口を扱っており、今日のAIシステムで見られるエラーの一部が得られないようにしたいと思います。」
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システムの問題
過去のシステムと比較して今日使用されているAIシステムの重要な違いは、 大規模な学習モデル、またはllms。 LLMSは、監督なしで人間の言語を学習して解釈することを目的とするAIシステムであり、事前に記述されたAIモデルよりもはるかに柔軟性を可能にします。
ただし、LLMSによって提供される柔軟性が大きいほど、AIが誤った情報を発明するAIの「幻覚」や「モデル毒性」と呼ばれるものなどの問題が発生する可能性があります。
昨年、タラハシーでの14歳の少年の死がAIチャットボットの上にアラームを引き起こしました 勧められた 彼は彼の人生を終わらせるために。
チャットボットからのこの動作は、技術的誤動作の場合ではない、とMell氏は述べたが、AIは消費したコンテンツとデータを適用します。
彼は、チャットボットが特定のフレーズや単語を繰り返すことを防ぐことにより、LLMSの「モデル毒性」を防ぐことができる可能性に疑問を投げかけました。 LLMがデータを学習または収容した場所を特定することは不可能であるとMell氏は付け加えました。
労働力を支援する
アメリカ心理学会によると、フロリダはしかありません 15〜20 100,000人の居住者ごとにセラピスト。一方、フロリダ州保健省 報告 精神的健康が低いと言った成人の12.3％、サンプルサイズの制限または回答者の精神的問題を最小限に抑えたいという希望により、見積もりが減少する可能性があります。
したがって、メルは、需要に対応するためには、メンタルカウンセリングなどの健康分野での少なくともある程度の自動化への依存が必要だと述べた。
アクションを承認するために人間の監督を必要とする限られたAIモデル、または2010年代にMellが取り組んでいるように、ユーザーを危険な状況に置く傾向が低いと彼は付け加えた。
メルは、AIセラピストが人道的な対話をしていれば、もっと歓迎するように思えると示唆した。たとえば、人々はビデオゲームのキャラクターとつながることができる、とメルは能力が限られているにもかかわらず、言った。
“何故ですか？書いたからです [their dialogue] 非常によく、それがいくつかの知らないAIシステムによって駆動されているからではありません」と彼は言いました。
専門的な懸念
ゲインズビルに拠点を置く心理学者であるアシュリー・チン博士は、セッション中にAIをメモの受託者として使用するという考えさえ、彼女の懸念をもたらすと述べました。
「そのデータがどこに向かっているのか、何が起こっているのかを理解するのは難しい」とチンは言った。 「患者の機密性を心配します。これは、私たちが提供するものの基礎です。」
AI記録療法セッションの結果として、Chinは、患者が公然と正直に話すことを控えることを恐れていると表明しました。
彼女はまた、保険会社が現在患者の診断コードのために現在行っているのと同じように、AIノートテイキングソフトウェアに機密情報を要求する可能性について懸念を表明しました。
プライバシーに対する懸念を超えて、チンは、特に他の人とつながるのに苦労しているために多くの人々が助けを求めているため、その助けを求めている人々と感情的につながるAIの能力に疑問を呈しました。
「共感は人間から人間へのものであり、aiは人間ではないので、それは…迷子になるかもしれない」と彼女は言った。 「それはプログラムなので、友人がそうするという意味であなたのことを気にかけていません。」
それでも、彼女は、AIチャットボットが患者に感情を発散させ、感情的な管理技術に関する基本的なアドバイスを受けるためのソースを提供する上で害の低下の役割を果たすことができると述べた。
しかし、チンは日常生活におけるAIのメンタルヘルスアドバイスの大きな可能性を見ている、と彼女は付け加えた。
「彼らが「今日のスケジュールが必要である、私の一日をスケジュールする方法を教えてください」と言いたいなら、私は実際に患者がこのためにChatGPTを使用することを推奨しました」と彼女は言いました。 「それは計画を立てるでしょう、そして、それは役に立つので本当にクールだと思います。」
今後の教育
ヘルスケアにおけるAIの地位の潜在的な利点、懸念、現実を考慮すると、フロリダ州立大学の看護学部長、Jing Wangは新しい教育プログラムを先駆けています。
Wangは、AIに集中した国内初の看護マスタープログラムと看護および人工知能のイノベーションコンソーシアムの作成を含む、FSUでのAIヘルスケア教育の取り組みの拡大を監督しました。
「私たちは、すべての医療学校、ヘルスケアシステム、AI産業をすべて集めようとしている」とワンは語った。
4つのコースを通じて、AIのFSUの修士号は、医療、AI倫理、健康情報学、およびヘルスケアにおけるAI統合のAIの基本原則について学生に教えます。
王のような専門家は、AIとの相互作用が一般的であり、効率と安全の両方にとって重要な将来のために将来の医療専門家を準備したいと考えています。
「AIが患者に悪いアドバイスを提供できるようにするだけでなく、ガードレールを設置する必要があります」と彼女は言いました。
そのため、王は、治療のような分野でAIの将来に備えるための重要な部分は、学生に「人間をループに入れるために必要なレベルで」と考えるように教えることです。
19歳のUF心理学および統計2年生であるシドニー・フェヤドは、AIの治療への関与にしっかりと立っています。
フェイヤドのスタンスは、メモティング技術を含む治療におけるAIの複数のアプリケーションに適用されました。彼女は、人間療法の補足に限られたAI療法サービスを使用するという考えに反対していませんが、AIと治療の交差点に対する彼女のサポートはそこで終わります。
「セラピーは、私たちが持つことができる最も相互に相互作用し、個人的な発展や経験の1つです」と彼女は言いました。
Avery Parker（[email protected]）にお問い合わせください。 x @averyparke98398で彼をフォローしてください。
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エイブリーパーカー
エイブリー・パーカーは、ワニのための大学の問題をカバーする3年目の英語と歴史の主要です。報告以外では、エイブリーは彼の猫にdotすることに時間を費やし、マンウルブズの音楽を読んで聴いています。
#人工知能はメンタルヘルス治療でデビューしています