Utah Üniversitesi'nden bir ekip, konuşma tabanlı yapay zekâ ve büyük dil modellerinin (LLM'ler) terapi uygulamalarında nasıl otomasyon sağlayabileceğini değerlendiren bir çerçeve hazırladı. Çerçeve, otomasyonun hangi unsurları kapsadığını açıklığa kavuşturmayı ve kullanım, risk ile sorumluluk gibi pratik soruları ayırmayı amaçlıyor.
Araştırmacılar dört kategori tanımladı: A yazılı senaryolu sohbet botları, B yapay zekânın terapist oturumlarını gözden geçirip puan vermesi, C yapay zekânın terapiste müdahale ve söylem önerileriyle yardımcı olması, D ise yapay zekânın doğrudan terapi sağlamasıdır. Her kategori potansiyel fayda ve risk açısından değerlendirildi.
Ekip, klinisyen değerlendirmesi ve mentörlüğü destekleyecek çalışmalar planlıyor ve bir kriz hattı ile iş birliği yaparak danışmanların oturumlarına geri bildirim veren araçlar geliştiriyor. Araştırmacılar, LLM'lerin bazı tedavi bileşenlerini yakalayabildiğini, ancak uydurma, önyargı ve öngörülemez davranış riskleri bulunduğunu belirtiyor. Makale, önce düşük riskli araçlarla başlanmasını öneriyor.
Zor kelimeler
- çerçeve — bir konuyu düzenleyen açıklama veya genel plan
- otomasyon — insan işlerini makine veya yazılımla yapma
- kategori — benzer şeyleri gruplara ayırma biçimi
- sohbet botu — yazılı veya konuşmalı otomatik konuşma programısohbet botları
- uydurma — gerçek olmayan bilgi veya içerik üretme
- önyargı — önceden oluşmuş adaletsiz olumsuz düşünce
- geri bildirim — yapılan iş hakkında verilen değerlendirme
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Yapay zekâ destekli araçların terapiye girmesi size göre hangi avantajları veya dezavantajları getirir?
- Makalenin önerdiği gibi önce düşük riskli araçlarla başlamak neden önemli olabilir? Kısaçe cevap verin.
İlgili makaleler
Yapay zekâ melanomu tespit etmek için test ediliyor
University of Missouri araştırmacıları, 400.000 görüntüyle yapay zekânın melanomu tanıyıp şüpheli vakaları hızla belirlemesini test etti. Sistem uzmanların yerine geçmek için değil, doktorlara karar desteği sağlamak için tasarlandı.
Beyin Başkalarına Uyum Sağlamayı Nasıl Yönlendiriyor
Zürih Üniversitesi'nin çalışması, insanların başkalarına uyum sağlarken davranışlarını nasıl değiştirdiğini gösteriyor. 550'den fazla kişi oyunlarda test edildi, beyin görüntülemesiyle bir model oluşturuldu ve bulgular sosyal yeti sorunlarının anlaşılmasına yardımcı olabilir.
Yapay zekâ EHR ile DEHB riskini erken tahmin ediyor
Araştırmacılar, rutin elektronik sağlık kayıtlarını kullanarak yapay zekâ ile DEHB riskini tanıdan yıllar önce tahmin edebileceğini bildirdi. Araç çocukları işaret ederek daha erken izleme veya sevk imkânı sağlayabilir; yine de daha fazla çalışma gerekiyor.
