Un gruppo guidato da Zac Imel, con altri ricercatori, ha pubblicato un framework per valutare quanto della pratica terapeutica può essere automatizzata usando intelligenze artificiali conversazionali e grandi modelli linguistici (LLM). Il lavoro vuole chiarire cosa viene automatizzato e separare questioni pratiche sull'uso, il rischio e la responsabilità dalla domanda più ampia sulla sostituzione dei terapeuti.
Il quadro, pubblicato in anteprima su Current Directions in Psychological Science, distingue quattro categorie di automazione dal basso all'alto: A sistemi con script, B IA che valuta i terapeuti, C IA che assiste i terapeuti e D IA che fornisce direttamente la terapia, eventualmente sotto supervisione. Gli autori valutano per ciascuna categoria utilità potenziale e rischi diversi.
Il team collabora con SafeUT, la linea di crisi dello Utah, per sviluppare strumenti che valutino le sedute dei consulenti in crisi e forniscano feedback. Imel osserva che LLM addestrati possono catturare componenti chiave del trattamento e offrire riscontri rapidi, ma i ricercatori avvertono anche di rischi come la fabbricazione di informazioni, bias e comportamenti imprevedibili.
Parole difficili
- automatizzare — rendere automatico un processo fatto prima da personeautomatizzata
- valutare — giudicare o misurare la qualità o l'effettovalutino
- responsabilità — dovere di rispondere per azioni o decisioni
- supervisione — controllo o guida di un'attività da altri
- fabbricazione — creazione di qualcosa, spesso falsa o inventata
- bias — pregiudizio o distorsione nelle informazioni o dati
- sostituzione — azione di mettere qualcosa o qualcuno al posto
Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.
Domande di discussione
- Credi che l'IA che assiste i terapeuti possa essere utile? Spiega perché.
- Quale tra i rischi citati (fabbricazione, bias, comportamenti imprevedibili) ti sembra più preoccupante e perché?
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