接触大型语言模型撰写的内容可以减少围绕阿片类药物使用障碍的耻辱
Shravika Mittal1, Darshi Shah1, Shin Won Do1
1College of Computing, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA USA.
大型语言模型 (LLM) 可以减少与阿片类药物使用障碍 (OUD) 和其治疗相关的耻辱感. 参与者在阅读LLM生成的内容后,对OUD药物的歧视态度较小.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 公共卫生 公共卫生
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 围绕阿片类药物使用障碍 (OUD) 和其治疗方法 (包括对OUD (MOUD) 的药物) 的耻辱感阻碍了降低危害.
- 人工智能 (AI) 具有促进健康公平的潜力.
研究的目的:
- 调查大型语言模型 (LLM) 是否可以减轻虚拟医疗社区对OUD的耻辱态度.
- 评估LLM产生的内容对对MOUD的态度的影响.
主要方法:
- 随机对照实验对参与者进行了随机对照实验,这些参与者接触到LLM生成的,人类编写的或对OUD相关查询没有回应的内容.
- 两种实验设置涉及一次性暴露 (N = 2,141) 和14天的重复暴露 (N = 107).
主要成果:
- 接触到LLM产生的反应的参与者报告了对MOUD的污名化态度明显减少.
- 对LLM内容的反复接触进一步加强了减少耻辱化的态度.
结论:
- 实际上,LLM可以有效地作为一种教育干预措施,以培养积极的态度,并增加对OUD的治疗.
- 研究结果表明,LLM可以促进包容性话语,并减少在线健康社区的耻辱感.
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