CMUとUCサンタバーバラの研究者は、心理療法における認知の歪み検出のための革新的なAIベースの「思考の診断」を提案しています

CMUとUCサンタバーバラの研究者が新たなAIベースの「思考の診断」を提案：心理療法における認知の歪みを検出

世界中で、約8人に1人が精神の問題を抱えています。しかし、精神保健障害は、心の専門家の不足、劣悪な治療法、高額な費用、社会的なスティグマなどのさまざまな理由から、適切な対応がされていないことがあります。所得の高い地域では、精神保健サービスの治療カバー率は33％です。一方、低所得地域ではわずか8％です。最近のAPAの報告によると、心理学者の6人に10人は「新しい患者の受け入れができなくなった」と報告しています。このような状況の影響を軽減するために、思いやりのあるチャットボットや感情分析などの自動化ツールの開発が進んでいます。

しかし、既存の取り組みは通常、感情分析や慰めの反応を含む表層的な試みを行っています。このようなシステムは、専門的な心理療法にどのように貢献できるかについてはまだ十分に学ぶ必要があります。患者の思考プロセスの研究、認知モデルの作成、認知モデルの再構築などが必要です。認知行動療法（CBT）や受容と関与の療法（ACT）など、一般的に使用される伝統的な治療パラダイムも、これらの技術を基に作られています。しかし、ライセンスを持った専門家と患者の間の相互作用を記録したデータソースのほとんどは機密扱いされているため、心理療法のための専門的なサポートを構築することは困難を極めます。

最新のLarge Language Model（LLM）の開発の進展により、このモデルはゼロショット環境でさまざまなテキスト推論の問題に対する驚異的な能力を示しています。ChatGPTとGPT-4は、心理的な状態（信念、感情、欲望など）を推測する能力を評価するSally-Anne試験において非常に有望な結果を示しています。さらに、この能力を利用して複雑な認知分析と推論を行うことが期待されています。心理療法における専門的で重点的、組織化されたAIのサポートを構築するには、今が絶好の機会です。彼らは認知歪曲の特定の認識の仕事という認知行動療法（CBT）の最初の重要な手順を調査することで、この作業の最初のステップを踏み出します。

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Carnegie Mellon大学とCalifornia大学Santa Barbara校の研究者は、感情療法の専門家が患者の発言を分析する方法に着想を得て、Thoughtの診断（DoT）プロンプトを提案しています。DoTでは、患者の発言を診断するために、主観的評価、対照的な推論、スキーマ分析の3つのステップを使用します。主観的評価では、患者の主観的な考えを客観的な事実から分離します。対照的な推論では、患者の考えに賛成または反対する根拠を抽出します。最後に、スキーマ分析において潜在的な思考のスキーマを要約し、それを認知歪曲のさまざまな形態と結び付けます。

最新のベストパフォーマンスのLLMを用いて、彼らは大規模な試験を行っています。DoTは、ゼロショットの設定でChatGPTにおいて歪曲の評価と分類において相対的な利益を10％以上、15％以上達成しています。診断プロセスは3つのステップで生成される根拠のおかげで完全に解釈可能であり、人間の専門家がその品質を確認しています。LLMの絶大なポテンシャルを示しており、専門的な心理療法の向上に貢献することが期待されています。この調査はより大きなプロジェクトの出発点となり、AIと心理療法のコミュニティに共同で取り組むことを呼びかけています。彼らの最終目標は、専門的で安全なAIによる助けを提供し、精神健康支援システムを大幅に改善することです。

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