この論文では、大きな言語モデル（LLM）と呼ばれる人工知能（AI）が、心理療法士としてどのように振る舞うかを調べる方法を提案しています。

心理療法士とは、人の心の悩みや問題を聞いて、助言や支援をする専門家のことです。

心理療法士は、人と話すことで、人の気持ちや考え方を理解したり、変えたりする技術を持っています。

心理療法士は、さまざまな種類の心理療法を使って、人に合わせて対応します。

LLMとは、大量の文章を学習して、自分で文章を作ったり、質問に答えたりするAIのことです。

LLMは、インターネットや本などに書かれたさまざまな内容を学ぶので、多くの知識や言葉を持っています。

LLMは、人と話すこともできるので、心理療法士のように振る舞うこともできます。

しかし、LLMが心理療法士としてどのように振る舞うかは、あまりわかっていません。

LLMが心理療法士として使われるとき、どんなことを言ったり、聞いたりするのか、どんな効果があるのか、どんな危険があるのか、などを調べる必要があります。

そうすることで、LLMが心理療法士として使えるかどうか、どうやって使うべきか、どうやって改善するべきか、などがわかります。

この論文では、LLMが心理療法士として振る舞うときの行動を分析するための枠組みを提案しています。

この枠組みは、Boltという名前で、Behavior Of LLM Therapistsの頭文字をとっています。

Boltは、次のような手順で行動分析を行います。

まず、LLMに心理療法士として振る舞うように指示します。

例えば、「あなたはプロの心理療法士です。心の悩みを持つ人に、科学的に根拠のある心理療法を提供します。心理療法士としての役割を保ちながら、返答します。会話的なスタイルで、前の心理療法士の返答のスタイルに合わせて、話します」というような指示をします。

次に、心理療法の会話のデータセットを使って、LLMと患者との会話をシミュレーションします。

心理療法の会話のデータセットとは、本物の心理療法士と患者との会話を録音したものです。

このデータセットを使って、LLMに患者の発言に対して返答を生成させたり、LLMと患者との全体の会話を生成させたりします。

最後に、LLMの返答や会話にどんな心理療法の技法が使われているかを判別します。

心理療法の技法とは、心理療法士が患者に対して行う行動の種類です。

例えば、「患者の気持ちや経験を理解して、言い換えて伝えること」や、「患者の問題に対して具体的な解決策を提案すること」などがあります。

この論文では、心理療法士の技法は13種類、患者の行動は6種類に分類しています。

LLMの返答や会話にどんな技法や行動が使われているかを判別するために、GPT-4というLLMを使って、質問に答えさせます。

例えば、「この発言にはどんな心理療法士の技法が使われていますか」という質問に対して、「患者の気持ちを反映すること」という答えを出させます。

Boltを使って、GPT-4やGPT-3.5-turboなどのさまざまなLLMが心理療法士としてどのように振る舞うかを分析しました。

その結果、次のようなことがわかりました。

LLMは、低品質の心理療法士と似たような行動をすることが多いです。

例えば、患者の気持ちを聞くよりも、問題の解決策を提案することが多いです。

これは、心理療法の原則に反していることがあります。

また、患者の経験や感情について質問することが少ないです。

これは、患者との関係を構築するのに不利なことがあります。

LLMは、高品質の心理療法士と似たような行動をすることもあります。

例えば、患者のニーズや強みについて反映することが多いです。

これは、患者に自己理解や自信を与えるのに有効なことがあります。

LLMは、心理療法士として振る舞うときに、人間のフィードバックを受けることで、その行動が変わることがあります。

例えば、問題の解決策を提案することを減らしたり、質問することを増やしたりすることがあります。

しかし、この効果は、LLMの種類によって異なることがあります。

この論文の要約は、次のようになります。

LLMが心理療法士として振る舞うときの行動を分析するための枠組みを提案しました。

この枠組みは、Boltという名前で、LLMと患者との会話をシミュレーションして、LLMの行動を分析します。


Boltを使って、GPT-4やGPT-3.5-turboなどのさまざまなLLMの行動を分析しました。

その結果、LLMは、低品質の心理療法士と似たような行動をすることが多いことがわかりました。

しかし、高品質の心理療法士と似たような行動をすることもありました。

LLMの行動が、人間のフィードバックによって変わることがあることも示しました。

このことは、LLMが心理療法士として使われるときに、人間の監督や評価が必要であることを示唆しています。

この論文の課題や今後の展望は、次のようになります。

Boltは、心理療法の技法や行動を判別するために、GPT-4というLLMを使っています。

しかし、GPT-4は、心理療法の知識や原則を完全に理解しているとは限りません。

また、GPT-4は、自分で心理療法士として振る舞うときに、自分の判別した技法や行動を使っているとは限りません。

したがって、Boltの分析結果は、GPT-4の性能や信頼性に依存しています。

これは、Boltの精度や一貫性に影響する可能性があります。

Boltは、心理療法の会話のデータセットを使って、LLMと患者との会話をシミュレーションしています。

しかし、心理療法の会話のデータセットは、本物の心理療法士と患者との会話を録音したものです。

これは、LLMが心理療法士として振る舞うときに、本物の心理療法士と同じような状況や条件になるとは限りません。

例えば、LLMは、患者の顔や声や身振りなどの非言語的な情報を受け取ることができないかもしれません。

また、LLMは、患者の個人的な背景や歴史や関係などの文脈を知ることができないかもしれません。

これらのことは、LLMの返答や会話に影響する可能性があります。

Boltは、LLMの行動を分析することで、LLMが心理療法士として使えるかどうか、どうやって使うべきか、どうやって改善するべきか、などを調べることができます。

しかし、Boltは、LLMの行動が、患者の心理的な状態や変化にどのように影響するかを調べることはできません。

これは、心理療法の効果や安全性を評価するのに重要なことです。

したがって、Boltは、LLMの行動を分析するだけでなく、患者の反応やフィードバックも分析することが必要です。