AIと心理療法の自動化枠組み ^{CEFR B2}

ユタ大学の研究チームは、会話型人工知能、特に大規模言語モデル（LLM）の普及を受けて、心理療法における自動化の範囲とその実務的問題を整理する枠組みを作成しました。論文はCurrent Directions in Psychological Scienceに先行公開され、ザック・イメルが主導、ヴィヴェク・スリクマールやブレント・キオスらが共著しています。

枠組みは、何が自動化されているかを明確にし、機械が治療者を置き換えるかという劇的な問いと、同意、責任、使用上のリスクといった現実的な問題を切り分けることを目的としています。研究チームは自動化を四つのカテゴリに分類しました。

• カテゴリA: 事前に作られたスクリプトに従うチャットボット。
• カテゴリB: セッションをレビューして評価やフィードバックを行うAI。
• カテゴリC: 介入案や促しを提案して人間の治療者を補助するシステム。
• カテゴリD: 自律エージェントが直接応答を生成して患者とやり取りする場合（監督が付くこともある）。

研究では、簡単な記録ツールや治療者向けのコーチングツールは、完全自律のAI治療者とは異なるリスクプロファイルを持つと指摘しています。また、利用者や医療機関がどの自動化レベルを使っているか分からない場合に、同意や責任、誤りの影響に関する問題が生じると述べています。チームはSafeUTと連携して危機カウンセラーのセッションを評価し、技能維持・向上のためのフィードバックを提供するツールを開発中です。イメルは、訓練されたLLMが主要な治療要素を迅速に捉え、現在の方法ではほとんど実現できない規模で適時のフィードバックを与え得ると指摘しています。共著者にはワシントン大学、ペンシルベニア大学、アラン・チューリング研究所の研究者も含まれ、イメルはLyssnの共同創設者です。