HealMe: 大規模言語モデルにおける認知再構成の活用による心理療法

大規模言語モデル（LLMs）は、認知再構成の重要なタスクを巧みに処理し、恥、信頼の欠如、治療者のスキルのばらつき、リソースの不足といった課題を克服することで、心理療法において重要な役割を果たすことができます。従来のLLMsは主にネガティブな感情をポジティブなものに変換するものでしたが、これらのアプローチは効果が制限されており、クライアントが代替の視点を自己発見することを促進することができませんでした。本論文では、適応的言語を活用した精神的向上のための支援とエンパワーメント（HealMe）モデルを発表します。この新しい認知再構成療法の方法は、根深いネガティブな思考に効果的に対処し、合理的でバランスの取れた視点を育みます。従来のLLM手法とは異なり、HealMeは心理療法の枠組みに基づいた共感的な対話を使用します。クライアントが感情から状況を区別し、代替の視点をブレインストーミングし、共感的で実行可能な提案を発展させることを系統的に導きます。さらに、AIシミュレートされた対話と実世界の治療的会話の両方で、認知再構成のパフォーマンスを厳密に評価するために特別に設計された初の包括的で専門的に作成された心理評価指標を採用しています。実験結果は、当社のモデルが共感、指導、および論理的一貫性の面で他のモデルを上回り、その効果と心理療法への潜在的な肯定的影響を示しています。