Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling

全球心理健康危机正在逼近，心理障碍迅速增加，资源有限，寻求治疗的社会污名化。随着人工智能领域近年来取得了重大进展，能够理解和生成类似人类文本的大型语言模型（LLMs）可能被用于支持或提供心理咨询。然而，LLMs在心理健康领域的应用引发了关于所提供信息的准确性、有效性和可靠性的担忧。本文探讨了开发用于心理咨询的LLMs所面临的主要挑战，包括模型幻觉、可解释性、偏见、隐私和临床有效性。我们探索了解决这些挑战的潜在解决方案，这些方案实用且适用于当前的人工智能范式。从我们在开发和部署用于心理健康的LLMs的经验中，如果我们能小心地避免LLMs的陷阱，人工智能在改善心理健康护理方面有很大的希望。

论文试图解决利用大型语言模型（LLMs）提供心理咨询时所面临的准确性、有效性和可靠性等挑战。

论文探讨了使用AI技术解决心理咨询中的问题，提出了一些解决方案，包括模型幻觉、可解释性、偏见、隐私和临床有效性等。

论文介绍了大型语言模型（LLMs）在心理咨询中的应用，探讨了解决方案，包括使用不同的数据集和算法来训练模型，以及如何解决模型的偏见和隐私问题。此外，论文还强调了LLMs在心理咨询中的潜在优势，如在提供个性化咨询方面的能力。

最近在这个领域中的相关研究包括：1.《AI in mental health: review of current research and potential directions》；2.《Artificial Intelligence in Mental Health Care》；3.《Challenges and Opportunities in Using Natural Language Processing for Mental Health Monitoring with Social Media Data》。