超越评级尺度:通过有针对性的评估,大型语言模型已经准备好进行心理评估
Oscar N E Kjell1, Katarina Kjell2, H Andrew Schwartz1
1Psychology Department, Lund University, Sweden; Computer Science Department, Stony Brook University, United States.
Psychiatry research
|January 30, 2024
概括
大型语言模型 (LLM) 通过分析自然语言来彻底改变心理评估. 这种人工智能技术提供了从传统评级尺度到评估心理健康洞察力的沟通的转变.
科学领域:
- 心理学 心理学 心理学
- 人工智能的人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正经历着由先进的机器学习模型,特别是大型语言模型 (LLM) 驱动的范式转变.
- 像BERT,LAMMA这样的LLM以及那些支持ChatGPT的LLM在各种语言处理任务中表现出了惊人的准确性.
- 以前的自动化心理评估与语言的细微语境理解作斗争.
研究的目的:
- 审查基于人工智能的语言评估的经验评估.
- 为大型语言模型呈现一个案例,转变标准化心理评估.
- 探索AI在改变心理健康评估方法方面的潜力.
主要方法:
- 关于人工智能驱动语言评估的近期实证研究的叙事综述.
- 分析大语言模型在语境词汇表示中的功能.
- 检查证据支持AI在心理评估中的应用.
主要成果:
- 大型语言模型在计算机语言处理中实现了前所未有的准确性.
- 在文本中数值表示单词的能力克服了以前的局限性.
- 有证据表明,人工智能可以基于自然沟通进行心理健康评估.
结论:
- 大型语言模型正在准备显著改变标准化心理评估.
- 人工智能技术从传统的评级尺度向分析自然语言的方向迈出了一步.
- 为了在心理健康评估中有针对性地部署人工智能,需要进一步验证.
更多相关视频
08:05Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques
Published on: June 30, 2020
7.6K
06:48Lexical Decision Task for Studying Written Word Recognition in Adults with and without Dementia or Mild Cognitive Impairment
Published on: June 25, 2019
9.2K
