Peneliti di University of Utah mengembangkan kerangka kerja untuk menilai sejauh mana terapi bisa diautomasi oleh kecerdasan buatan percakapan, termasuk model bahasa besar (LLM). Kerangka ini membagi automasi menjadi empat kategori, dari sistem berskrip sampai AI yang memberikan terapi langsung.
Tim juga menilai manfaat dan risiko tiap kategori. Mereka bermitra dengan layanan krisis berbasis teks untuk membuat alat penilai sesi dan umpan balik. Peneliti memperingatkan bahwa AI bisa membuat kesalahan, mengandung bias, dan tidak selalu mengikuti teknik terapi berbasis bukti.
Kata-kata sulit
- peneliti — orang yang melakukan studi atau penelitian
- kerangka kerja — rangka atau sistem ide untuk menjelaskan sesuatu
- menilai — memeriksa atau mengukur nilai atau kualitas
- kecerdasan buatan percakapan — program komputer yang bisa bercakap dengan manusia
- bias — pendapat atau hasil yang tidak adil atau miring
- berbasis bukti — menggunakan data atau penelitian sebagai dasar keputusan
Tips: arahkan kursor, fokus, atau ketuk kata yang disorot di dalam teks untuk melihat definisi singkat sambil membaca atau mendengarkan.
Pertanyaan diskusi
- Apakah menurutmu AI yang memberi terapi langsung aman? Mengapa atau mengapa tidak?
- Bagaimana menurutmu alat penilai sesi bisa membantu layanan krisis berbasis teks?
Artikel terkait
Headphone Pintar Memisahkan Suara Mitra di Tempat Bising
Sebuah tim mengembangkan headphone pintar yang memakai kecerdasan buatan untuk mengikuti ritme percakapan dan mengisolasi suara mitra sehingga lebih mudah didengar di tempat bising. Prototipe dipresentasikan di Suzhou dan kode sumbernya tersedia untuk diunduh.
AI Membimbing Mahasiswa Bedah Saat Latihan Menjahit Luka
Para peneliti di Johns Hopkins mengembangkan AI yang menilai dan memberi umpan balik personal pada mahasiswa kedokteran saat berlatih menjahit luka. Studi acak dengan 12 mahasiswa menunjukkan manfaat terbesar bagi yang sudah punya dasar bedah.
Peneliti Pakai Pola Kelompok Burung untuk Kurangi Halusinasi AI
Peneliti mengembangkan langkah pra-proses yang menata kalimat seperti kelompok burung sebelum AI membuat ringkasan. Cara ini mengurangi kesalahan fakta pada ringkasan, tetapi tidak sepenuhnya menghilangkan risiko halusinasi.
