BriefGPT - AI 论文速递
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角色扮演者：通过获得和坚持原则使领域专家创建 LLM 模拟患耠
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究评估了大型语言模型在心理健康治疗中的可行性和道德性，并发现回应生成方式对回应质量有显著影响。大型语言模型使用隐式和显式线索推断患者人口统计学特征，对黑人发帖的回应同理心较低。研究提出了大型语言模型在心理健康响应中的安全指南。
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关键要点
- 开发了评估框架以确定大型语言模型在自动化心理健康治疗中的可行性和道德性。
- 通过人工评估和心理学研究的自动质量评估指标比较了人类回应与大型语言模型回应。
- 大型语言模型使用隐式和显式线索推断患者人口统计学特征。
- 对于黑人发帖的回应同理心较低，比其他人口统计群体低2%-13%。
- 回应生成方式显著影响回应质量。
- 提出了大型语言模型在心理健康响应潜在部署中的安全指南。
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