The Efficacy of Conversational Artificial Intelligence in Rectifying the Theory of Mind and Autonomy Biases: Comparative Analysis

这项研究评估了对话式人工智能（CAI）在纠正认知偏见和识别人机交互中的情感表达方面的功效，这对于数字心理健康干预非常重要。认知偏见（与规范思维相比的系统性偏差）会影响心理健康，加重抑郁和焦虑等症状。治疗性聊天机器人可以使认知行为疗法（CBT）更易于获得和负担得起，提供可扩展和即时的支持。该研究采用了一种结构化方法，通过模拟典型的用户-机器人交互的临床虚拟案例场景来评估性能和情感识别，评估了两类认知偏见：心理理论偏见（对人工智能的拟人化、过度信任人工智能、将某些行为归因于人工智能）和自主偏见（控制幻觉、基本归因错误、公正世界假设）。采用定序量表的定性反馈机制来量化响应，基于准确性、治疗质量和遵循CBT原则。治疗机器人（Wysa，Youper）和通用LLM（GTP 3.5，GTP 4，Gemini Pro）通过脚本交互进行评估，由认知科学家和临床心理学家进行双重审查。统计分析显示，治疗机器人在偏见纠正和6个偏见中的4个方面表现出色，但在情感识别方面被非治疗机器人持续超越。数据表明，非治疗性聊天机器人在解决某些认知偏见方面更有效。

本文旨在评估对话型人工智能（CAI）在纠正认知偏见和识别人工智能与人类交互中的情感的有效性，这对于数字心理健康干预至关重要。是否使用治疗性聊天机器人可以使认知行为疗法（CBT）更具可访问性和可负担性，提供可扩展和即时的支持。

本文通过虚拟情境模拟典型用户和机器人的交互，对认知偏见的两类进行了评估：心灵理论偏见和自主性偏见。统计分析结果表明，在纠正偏见和识别情感方面，非治疗性聊天机器人比治疗性聊天机器人更有效。

本文使用了结构化方法，通过临床虚拟情境模拟典型用户和机器人的交互评估了治疗性聊天机器人和通用语言模型的性能和情感识别。研究使用定序标度的定性反馈机制对回答的准确性、治疗质量和遵循CBT原则进行了量化。实验结果表明，非治疗性聊天机器人在某些认知偏见方面更有效。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1）《A Systematic Review of the Use of Conversational Agents in Mental Health Interventions》；2）《A Survey on Chatbot Design Techniques in Speech Conversation Systems》；3）《A Review of Recent Advances in Natural Language Processing》。