评估人工智能在心理治疗中的自动化程度 ^{CEFR B1}

犹他大学的研究人员提出一个用于心理治疗的自动化评估框架，已提前发布在期刊Current Directions in Psychological Science上，等待正式发表。该框架由Zac Imel牵头制定，合作者包括Vivek Srikumar、Brent Kious等人。

研究团队把自动化沿从低到高的连续体分为四类：A类为脚本化系统，按决策树呈现；B类为人工智能评估治疗师，审查会话并给出反馈或评分；C类为人工智能辅助治疗师，建议干预或措辞；D类为人工智能直接提供治疗，自主生成回应并与患者互动。

研究者评估了每类的潜在有用性与风险，指出用户或系统可能不知道所用的自动化级别，这带来知情同意和责任归属等问题。团队计划推进对临床人员的评估与指导，并与SafeUT合作开发反馈工具，论文建议先从较轻的低风险工具开始研究。