The opportunities and risks of large language models in mental health

全球心理健康问题的发病率正在上升，人们越来越意识到现有的心理保健模式无法充分扩展以满足需求。随着大型语言模型（LLMs）的出现，人们对它们能够创造新的、大规模的解决方案以支持心理健康充满了乐观。尽管它们还很新颖，但LLMs已经被应用于与心理健康相关的任务。在本综述中，我们总结了现有文献关于利用LLMs提供心理健康教育、评估和干预的努力，并强调了每个领域的积极影响的关键机会。然后，我们突出了与LLMs应用于心理健康相关的风险，并鼓励采取策略来减轻这些风险。迫切需要心理健康支持的需求必须与心理健康LLMs的负责任的开发、测试和部署相平衡。特别重要的是确保心理健康LLMs针对心理健康进行了微调，增强了心理健康公平性，遵守了伦理标准，并且人们，包括那些有心理健康问题经验的人，在开发到部署的所有阶段都参与其中。优先考虑这些努力将最大程度地减少对心理健康的潜在危害，并最大程度地增加LLMs对全球心理健康的积极影响的可能性。

使用大型语言模型（LLMs）在精神健康领域提供教育、评估和干预的机会和风险

使用LLMs提供精神健康支持的关键机会和风险在于确保它们为精神健康细化，增强精神健康平等，遵守伦理标准，以及确保人们在开发和部署的各个阶段都参与其中

论文总结了使用LLMs提供精神健康教育、评估和干预的现有文献，并强调了每个领域的重要机会。同时，论文还提出了使用LLMs应用于精神健康领域的风险，并鼓励采取策略来减轻这些风险。

最近的相关研究包括使用自然语言处理技术来识别和预测精神疾病的研究，以及使用机器学习方法来预测和干预精神健康问题的研究。