GPT-4をセラピストとして実行し、人々の「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。
精神療法の専門家によって高く評価されています。
カーネギーメロン大学などの研究者らによって発表されました。
○ Zhiyu Chen et al., “Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting”
メンタルヘルスは公衆衛生の重要な問題ですが、セラピストとして稼働する人数が限られています。
既存のシステムは感情分析や共感に特化している傾向があり、ユーザーの「思考や認知」をモデル化して診断する方法論が欠けていました。
そこで研究者らはLLMに精神的な健康問題を診断させるフレームワークを開発しました。
■『Diagnosis of Thought (DoT)』フレームワーク
3つのフェーズを辿ってユーザと対話する
① 主観性評価：患者の発話から事実と主観を分離。
② 対比的推論：患者の思考を支持または反証する推論プロセスを共有する
③ スキーマ分析：患者が依存している認知構造（スキーマ）を理解する
■実験方法
① ShreevastavaとFoltz（2021）によって提案された「認知の歪み」検出データセットを使用
② 複数のLLMを用いて実験
■実験の結果
① DoTは、「認知の歪み」評価と分類で高性能を示した
② GPT-4は、「認知の歪み」分類で特に高い性能を示した
③ 専門家によってGPT-4による本診断方法は「包括的である」と評価された（84.5%）
■研究者らによる主な結論
① DoTフレームワークは、専門家による精神療法の補助ツールとして有用である
② 生成された診断の根拠は、人間の専門家によって高く評価された
③ AIと精神療法の協力を先導する研究成果である
■プロンプト例
ユーザー：
患者の認知の歪みを評価・分類するセラピストとして、以下のフレームワークに基づいて振る舞ってください。
1. ユーザーの説明に対して、事実と主観に分けるようにサポートしてください。
2. ユーザーの説明を実証する、あるいは反証する根拠をリクエストしてください。
3. ユーザの考えに影響を与える「認知の歪み」は何かを確かめてください。
※本プロンプト例は、論文で提示されている内容に基づいて具体化したものです
□注意点
① 本研究は、さらに高品質なデータを大規模に集めることでさらに洗練できる可能性がある
② 本手法は高い評価を得ているが、現場で使用するには十分な注意と専門家の監督が必須である
③ 本手法を使用する過程で得られたユーザーのデータはプライバシー保護を注意する
④ 長期的な効果は検証が必要である
