建立AI基礎模型和生成性AI，以專業進行心理健康療法

開發能夠提供專家心理健康療法的AI是一項重要的工作。初創企業正在積極地追求這一具有挑戰性的道路，吸引了大量的風險投資。學術研究人員正在積極探索其可行性和最佳方法，並取得了不同程度的成功。一些舉措是有希望的，而另一些計劃看起來很膚淺。

這項分析是我正在進行的《福布斯》列的AI進步的一部分，它探討了心理健康中AI的複雜性。 （請參閱此處的鏈接）

心理健康療法的AI

在生成AI和大型語言模型（LLMS）的推動下，我已經廣泛介紹了AI在心理健康建議和療法中的作用。儘管該領域具有巨大的潛力，但仍然存在重大風險和挑戰。我已經公開解決了這些問題，包括CBS 60分鐘的2024年出現。 （相關列的摘要此處）

對於新移民，我建議我最近對斯坦福大學的AI4MH計劃的分析。 （在這裡鏈接）

一個關鍵目標是創建專門為心理健康療法設計的AI。這是一個複雜的過程，仍處於早期階段。

雖然已經知道了很多（並且在我以前的作品中分享），但前進的途徑仍然難以捉摸。猜測比比皆是，但這提出了令人興奮的挑戰，而不是障礙。確定的努力對於實現將有助於社會心理健康的進步至關重要。

了解AI基礎模型

讓我們澄清AI基礎模型。為簡單起見，我將提供簡潔的概述（帶有指向更詳細的說明的鏈接）。

當使用Chatgpt，Claude，Gemini或類似的生成AI時，您會與潛在的大語言模型（LLM）進行交互，通常是大型人工神經網絡（ANN）。 （這裡的詳細說明）這種龐大的數據結構包含代表人類語言的數學模式。

通過分析大量的在線文本（論文，詩歌，故事等）來了解這些模式，以確定單詞之間的統計關係。經過開發人員的進一步完善後，LLM成為生成的AI，並用生成的文本響應提示。這些響應的流利度源於模型中準確的模式匹配。

基礎LLM通常稱為AI基礎模型。開發人員構建了基礎模型，然後創建變體，例如更快（但可能降低）版本或專門從事邏輯推理的版本（但可能較慢）。

當前AI基礎模型的相似性和局限性

每個生成的AI應用都依賴於基礎模型（LLM）。儘管開發人員在設計和構建方面都有選擇，但許多模型中都存在令人驚訝的相似性。這引起了人們對潛在局限性和對替代方法的需求的擔憂。 （在這里和這裡覆蓋新穎的AI模型創建）

一個普遍的批評是，當前的LLM是“一英里寬，一英寸深”。它們具有通用性，但在任何特定領域都缺乏深厚的專業知識。在能夠處理廣泛的問題的同時，他們在深入的，特定於領域的詢問方面掙扎。有時他們承認自己的局限性；其他時候，他們會嘗試誤導性回應。 （在這裡覆蓋AI欺騙的範圍）

AI基礎模型的兩種主要類型

我將AI基礎模型分為：

• （1）通用AI基礎模型：典型的生成AI，寬闊但淺。
• （2）特定於域的AI基礎模型：專為特定領域而設計，旨在提高專業知識。

特定於領域的模型通過關注特定領域（金融，法律，醫學等）來解決通用模型的局限性。雖然還不等於人類專家，但有時可以在特定任務中匹配或超過人類的表現。 （有關域特異性模型的調查文件）

AI基礎模型的組成部分

四個關鍵組件定義了AI基礎模型：

• （1）結構
• （2）算法
• （3）數據
• （4）互動

這些對於通用和域特異性模型都是常見的。當前，特定於域的模型通常會調整現有的通用結構，但是隨著對域特異性適應的需求變得更加明顯，這可能會改變。我們將看到特定領域模型的家庭出現，例如，精神健康療法的基礎模型庫。

域特異性模型的價值

開發域特異性模型是一個快速增長的領域。目的是利用AI的能力來實現深入的專業知識，以解決處理複雜的特定領域問題中通用模型的缺點。

用戶越來越多地認識到需要專門的AI，根據他們的需求，可能會在通用和域特異性AI之間進行切換。這帶來了巨大的機會，尤其是在心理健康方面。

域特異性需求

一個關鍵點：域特異性模型不可互換。每個域的特徵決定了對結構，算法，數據和交互性的必要調整。財務模型與心理健康療法模型有顯著不同。

心理健康和基礎模型的AI

通用AI模型提供了有限的心理健康建議，提供了淺水反應。雖然看似專業，但這個建議缺乏深度。 AI開發人員通常在其許可協議中包括免責聲明，以避免責任。 （在這里和這裡討論AI免責聲明）

更糟糕的是，這樣的人工智能可以產生毫無意義的心理摩托車。 （在這里分析）

有三種針對AI驅動心理健康建議的關鍵方法：

• （1）通用的生成AI：廣泛的，淺的建議。
• （2）自定義定制方法的定制生成AI：改進但仍然不可靠。
• （3）特定領域的生成AI：提供高質量心理健康療法的首選方法。

特定於域的模型對於有效的AI驅動心理健康建議至關重要。其他兩種方法不足。

域特異性模型的亞型

特異性模型進一步分為：

• （a）僅域類型：幾乎完全在特定於域的數據上建立的模型（稀有）。
• （b）域和通用雜種：結合域特異性和通用元素（更常見）的模型。

選擇取決於域的要求。數學證明模型可能僅限於域，不需要流利或廣泛的世界觀。但是，心理健康療法模型需要強烈的流利性和對世界的強烈理解。

（第2部分中續）

以上是建立AI基礎模型和生成性AI，以專業進行心理健康療法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！