<p>同理心對于進行關于心理健康的支持性對話至關重要。但是這個技能很難學，尤其是當一個人在分享一些艱難的事情的時候。</p> <p>&nbsp;</p> <p>由華盛頓大學研究人員領導的一個團隊研究了人工智能如何在TalkLife平臺上幫助人們，在這個平臺上人們互相提供心理健康支持。研究人員開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng)，可以建議改變參與者的反應，使他們更有同情心。該系統(tǒng)幫助人們比傳統(tǒng)訓練更有效地交流同理心。事實上，最好的反應來自人工智能和人類之間的合作。</p> <p>&nbsp;</p> <p>研究人員于1月23日在《自然機器智能》雜志上發(fā)表了這些發(fā)現(xiàn)。</p> <p>&nbsp;</p> <p>華盛頓大學新聞聯(lián)系到了資深作者蒂姆&middot;阿爾托夫，他是華盛頓大學保羅&middot;g&middot;艾倫計算機科學與工程學院的助理教授，了解了有關這項研究以及人工智能和同理心概念的詳細信息。</p> <p>&nbsp;</p> <p>你為什么選擇TalkLife平臺進行學習?</p> <p>&nbsp;</p> <p>蒂姆&middot;阿爾托夫:之前的研究表明，同伴支持平臺可能對精神衛(wèi)生保健產(chǎn)生重大的積極影響，因為它們有助于解決獲取的巨大挑戰(zhàn)。由于保險問題、恥辱或孤立，許多人發(fā)現(xiàn)免費的在線同行支持平臺是他們唯一能獲得的。TalkLife是全球最大的同伴支持平臺，擁有大量積極的同伴支持者。</p> <p>&nbsp;</p> <p>此外，TalkLife的領導層認識到我們的研究在計算如何增強同伴支持方面的重要性和潛在影響。他們通過合作、反饋、招募參與者和數(shù)據(jù)共享等方式支持我們的研究。</p> <p>&nbsp;</p> <p>是什么激勵你幫助人們用更多的同理心交流?</p> <p>&nbsp;</p> <p>TA:眾所周知，同理心對于幫助人們獲得支持和建立信任關系至關重要。但同理心也是復雜而微妙的。對于人們來說，在那個時刻找到合適的詞語是很有挑戰(zhàn)性的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>雖然咨詢師和治療師都受過這方面的訓練，但我們之前的研究表明，同伴支持者目前錯過了許多更有同情心地相互回應的機會。我們還發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移，同伴支持者并沒有學會如何更有效地表達同理心，這表明他們可以從同理心訓練和反饋中受益。</p> <p>&nbsp;</p> <p>從表面上看，讓人工智能幫助處理同理心之類的事情似乎違反直覺。你能談談為什么這是人工智能解決的一個好問題嗎?</p> <p>&nbsp;</p> <p>TA:人工智能的反饋是非常具體的，是&ldquo;上下文相關的&rdquo;，并給出關于具體回應某人面前的消息的建議。它可以以&ldquo;個性化&rdquo;的方式給人提供想法，而不是通過通用的訓練例子或規(guī)則，這些規(guī)則可能不適用于人們將面臨的每一種情況。它也只在有人需要的時候才會彈出&mdash;&mdash;如果他們的反應很好，系統(tǒng)就會給出輕微的積極反饋。</p> <p>&nbsp;</p> <p>人們可能會想&ldquo;為什么要在人際關系的這一方面使用人工智能&rdquo;。事實上，我們從一開始就設計了這個系統(tǒng)，并沒有剝奪這種有意義的人與人之間的互動。例如，我們只在需要時顯示反饋，我們訓練模型對回應做出盡可能小的改變，以更有效地交流同理心。</p> <p>&nbsp;</p> <p>如何訓練人工智能&ldquo;了解&rdquo;同理心?</p> <p>&nbsp;</p> <p>TA:我們與兩位臨床心理學家，斯坦福大學的Adam Miner和華盛頓大學醫(yī)學院的David Atkins合作，了解移情背后的研究，并使現(xiàn)有的移情量表適應TalkLife上異步的、基于文本的在線支持設置。然后，我們讓人們在TalkLife中為共情的各個方面注釋了10,000個回答，以開發(fā)可以測量文本中表達的共情水平的人工智能模型。</p> <p>&nbsp;</p> <p>為了教會人工智能給出可操作的反饋和具體建議，我們開發(fā)了一個基于強化學習的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)來訓練，雖然在TalkLife等平臺上，同理心的表達并不像我們希望的那樣頻繁，但我們?nèi)匀徽业搅藬?shù)千個很好的例子。我們的系統(tǒng)從中學習，產(chǎn)生有用的同理心反饋。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在你對這個系統(tǒng)的評估中，你是否看到人們越來越依賴人工智能來獲得同理心，或者隨著時間的推移，人們是否學會了如何變得更有同理心?</p> <p>&nbsp;</p> <p>TA:我們的隨機試驗表明，能夠獲得反饋的同伴支持者比沒有獲得反饋的對照組支持者多表達了20%到40%的同理心。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在我們的參與者中，69%的同伴支持者報告說，他們在這項研究后更有信心寫下支持性的回應，這表明自我效能有所提高。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我們進一步研究了參與者如何利用反饋，發(fā)現(xiàn)同伴支持者并沒有過度依賴人工智能。例如，他們會間接地將反饋作為更廣泛的靈感，而不是&ldquo;盲目&rdquo;地遵循建議。在少數(shù)情況下，當反饋沒有幫助甚至不合適時，他們也會標記出來。我很興奮，人類同行支持者和人工智能系統(tǒng)之間的合作帶來了比單獨行動更好的結(jié)果。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我還想強調(diào)我們在考慮和應對道德和安全風險方面所做的重大努力。其中包括讓人工智能與同伴支持者而不是當前處于危機中的人一起工作，在TalkLife類似的環(huán)境中進行研究，故意不整合到TalkLife平臺中，讓所有參與者都可以訪問危機熱線，并允許同伴支持者標記反饋以供審查。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這些結(jié)果對人類與人工智能合作的未來意味著什么?</p> <p>&nbsp;</p> <p>TA:我對人類與人工智能合作的一個特別興奮的領域是人工智能支持的通信。有如此多具有挑戰(zhàn)性的溝通任務，其結(jié)果至關重要&mdash;&mdash;從幫助某人感覺更好到挑戰(zhàn)社交媒體上的錯誤信息&mdash;&mdash;我們似乎希望人們在沒有任何形式的培訓或支持的情況下做得很好。在大多數(shù)情況下，我們得到的只是一個空的聊天框。</p> <p>&nbsp;</p> <p>請看來自艾倫學院的相關報道。</p> <p><br />我們可以做得更好，我相信自然語言處理技術可以在幫助人們實現(xiàn)對話目標方面發(fā)揮重要作用。具體來說，我們的研究表明，即使是復雜和開放式的任務，如進行同理心對話，人類與人工智能的合作也可以有效。</p> <p>&nbsp;</p> <p>本文的其他合著者是Ashish Sharma和Inna Lin，他們都是華盛頓大學艾倫學院的博士生;大衛(wèi)&middot;阿特金斯是華盛頓大學醫(yī)學院精神病學和行為科學系的副教授，也是Lyssn的首席執(zhí)行官。io, Inc .);以及斯坦福大學的亞當&middot;米納。這項研究由美國國家科學基金會、美國國立衛(wèi)生研究院、比爾和梅林達&middot;蓋茨基金會、海軍研究辦公室、微軟人工智能無障礙撥款、加維研究所創(chuàng)新?lián)芸?、國家促進轉(zhuǎn)化科學中心、臨床和轉(zhuǎn)化科學獎以及斯坦福以人為本的人工智能研究所資助。</p> <p>&nbsp;</p> <p>欲了解更多信息，請通過althoff@cs.washington.edu聯(lián)系Althoff。</p> <p>&nbsp;</p> <p>撥款編號:NSF撥款IIS-1901386, NSF撥款CNS-2025022, NIH撥款R01MH125179, INV-004841, N00014-21-1-2154, KL2TR001083, UL1TR001085和K02 AA023814</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學態(tài)度觀點。</p> </blockquote>