Onderzoekers van de University of Utah maakten een raamwerk om te kijken hoe therapeutisch werk geautomatiseerd kan worden met converserende AI, zoals grote taalmodellen (LLMs). Het doel is duidelijk te maken wat precies automatisch gebeurt en praktische vragen te scheiden van de vraag of machines therapeuten vervangen.
Het team beschrijft vier categorieën: gescripte systemen, AI die therapeuten evalueert, AI die therapeuten assisteert, en AI die direct therapie levert. Ze bespreken bruikbaarheid en risico's, en werken samen met SafeUT om tools te maken voor feedback en evaluatie. De onderzoekers raden aan eerst met laag-risico tools te beginnen.
Moeilijke woorden
- automatiseren — iets door machines laten doen zonder mensengeautomatiseerd
- therapeutisch — dat te maken heeft met behandeling of therapie
- converseren — een gesprek voeren, praten met iemandconverserende
- taalmodel — computerprogramma dat taal begrijpt en genereerttaalmodellen
- categorie — groep of type waar iets bij hoortcategorieën
- evalueren — beoordelen hoe goed iets of iemand isevalueert
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Zou jij een AI gebruiken die therapeuten assisteert? Waarom kort?
- Denk je dat machines therapeuten kunnen vervangen? Leg kort uit.
- Welke risico's zie jij bij automatische therapie?
Gerelateerde artikelen
Waarom taalmodellen moeite hebben met vermenigvuldigen
Onderzoekers van de University of Chicago en partners onderzochten waarom grote taalmodellen twee viercijferige getallen slecht vermenigvuldigen. Een nieuwe trainingsmethode (ICoT) liet modellen tussentijdse waarden onthouden en verbeterde de nauwkeurigheid sterk.
