Rethinking Large Language Models in Mental Health Applications

要約

大規模言語モデル (LLM) はメンタルヘルスにおける貴重な資産となっており、分類タスクとカウンセリング アプリケーションの両方で有望です。
このペーパーでは、メンタルヘルス アプリケーションでの LLM の使用についての視点を提供します。
予測生成モデルの不安定性と幻覚出力を生成する可能性について説明し、信頼性と信頼性を維持するために継続的な監査と評価の必要性を強調しています。
この論文はまた、しばしば交換可能な用語である「説明可能性」と「解釈可能性」を区別し、LLMによって生成される潜在的に幻覚的な自己説明に依存するのではなく、本質的に解釈可能な方法を開発することを提唱しています。
LLM の進歩にもかかわらず、人間のカウンセラーの共感的な理解、微妙な解釈、状況認識は、メンタルヘルス カウンセリングのデリケートで複雑な領域において依然としてかけがえのないものです。
LLM の使用は、人間の専門知識に代わるものではなく、人間の専門知識を補完するツールと見なし、賢明かつ思慮深い考え方で取り組む必要があります。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have become valuable assets in mental health, showing promise in both classification tasks and counseling applications. This paper offers a perspective on using LLMs in mental health applications. It discusses the instability of generative models for prediction and the potential for generating hallucinatory outputs, underscoring the need for ongoing audits and evaluations to maintain their reliability and dependability. The paper also distinguishes between the often interchangeable terms “explainability” and “interpretability”, advocating for developing inherently interpretable methods instead of relying on potentially hallucinated self-explanations generated by LLMs. Despite the advancements in LLMs, human counselors’ empathetic understanding, nuanced interpretation, and contextual awareness remain irreplaceable in the sensitive and complex realm of mental health counseling. The use of LLMs should be approached with a judicious and considerate mindset, viewing them as tools that complement human expertise rather than seeking to replace it.

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