KI-Chatbots: Unterstützung der psychischen Gesundheit durch Technologie

Heute haben viele Leute psychische Probleme wegen der verschiedenen Herausforderungen in ihrem Leben. Das hat dazu geführt, dass mehr Menschen Online-Plattformen nutzen, um ihre Gefühle zu teilen und Unterstützung von anderen zu suchen. Diese Plattformen sind gewachsen und bieten einen Raum, in dem man seine Sorgen ohne Angst vor Bewertungen äussern kann. Allerdings kommen die Antworten dort meistens von Gleichaltrigen und nicht von ausgebildeten Fachleuten, was zu einer gemischten Qualität der Unterstützung führen kann.

Um psychische Belastungen besser anzugehen, entwickeln Forscher KI-gesteuerte Chatbots. Diese Chatbots können Unterstützung bieten, indem sie Gespräche mit geschulten Beratern simulieren. Sie stehen jedoch vor der Herausforderung, dass es an professionellen Daten fehlt. Zur Schulung dieser Chatbots verwenden die Forscher Dialoge, die aus Online-Foren zur Peer-Unterstützung gesammelt wurden. Obwohl dies eine Menge Informationen liefern kann, sind die Antworten nicht immer geeignet, um Belastungen zu behandeln, da sie konfrontative oder wertende Sprache enthalten können.

#Der Verbesserungsbedarf

Viele Antworten in Online-Foren können Unhilfreich oder sogar schädlich sein. Zum Beispiel können einige Kommentare einer Person sagen, was sie "sollte" tun, anstatt Unterstützung und Verständnis anzubieten. Dieser Ansatz kann entmutigend sein und dazu führen, dass Menschen weniger bereit sind, Hilfe zu suchen, wenn sie sie brauchen. Es ist wichtig herauszufinden, welche Antworten jemandem, der belastet ist, negativ beeinflussen könnten, und Methoden zu entwickeln, um diese Interaktionen zu verbessern.

Eine Möglichkeit, die Chatbots zu verbessern, besteht darin, Techniken aus dem Motivational Interviewing, einer Beratungsstrategie, zu übernehmen, die Menschen dazu ermutigt, ihre eigenen Lösungen zu finden und positive Veränderungen vorzunehmen. Diese Methode umfasst offene Fragen, das Zurückspiegeln des Gesagten und das Anbieten von Optionen anstelle von Befehlen. Durch die Umformulierung unhilfreicher Antworten in unterstützende Antworten können Chatbots besser helfen.

#Die Rolle des Motivational Interviewing

Motivational Interviewing konzentriert sich darauf, Individuen zu ermächtigen, indem deren Autonomie betont wird. Anstatt jemandem zu sagen, was er tun soll, könnte ein Berater Fragen stellen, die zur Selbstreflexion anregen. Dieser Ansatz hilft den Menschen, sich mehr Kontrolle über ihre Entscheidungen zu fühlen. Effektive Antworten im Motivational Interviewing könnten Phrasen wie "Es könnte Hilfreich sein, darüber nachzudenken..." oder "Du könntest in Erwägung ziehen,..." enthalten. Diese Arten von Antworten bestätigen die Gefühle der Person und ermutigen sie, ihre Gedanken weiter zu erkunden.

Um die Antworten des Chatbots mit Strategien aus dem Motivational Interviewing zu verbessern, ist es notwendig, verschiedene Response-Typen in Peer-Unterstützungsdialogen zu identifizieren und zu kategorisieren. Die Forscher haben ein Kodierungssystem entwickelt, um Antworten als hilfreich oder unhilfreich basierend auf den Kriterien des Motivational Interviewing zu kennzeichnen. Dieses Kodierungssystem kann helfen, herauszufinden, welche Antworten umformuliert werden müssen, um eine bessere Interaktion mit den Nutzern zu erreichen.

#Datensammlung und Analyse

Um die Antworten in Dialogen zur Unterstützung bei Belastungen zu analysieren, haben Forscher einen Datensatz aus verschiedenen Online-Foren erstellt. Dazu gehören Kommentare von Plattformen wie Reddit und speziellen Beratungswebsites. Durch das Studium dieser Dialoge können sie Muster in der verwendeten Sprache identifizieren und sehen, wie Gleichaltrige auf Belastungen reagieren.

In ihrer Forschung entdeckte das Team, dass viele Antworten von Gleichaltrigen Unterstützend waren, aber oft nicht die spezifischen Beratungstechniken aus dem Motivational Interviewing anwendeten. Zum Beispiel waren Gleichaltrige oft freundlich und ermutigend, versäumten es jedoch häufig, offene Fragen zu stellen oder dem Sprecher zu erlauben, seine Autonomie auszudrücken. Dies zeigte einen Bereich auf, in dem Chatbots sich verbessern könnten, indem sie Techniken aus dem Motivational Interviewing nutzen, um effektivere Gespräche zu führen.

#Klassifizierung der Antworten

Um die Antworten des Chatbots zu verbessern, mussten die Forscher zunächst bestehende Dialoge in hilfreiche und unhilfreiche Kategorien klassifizieren. Sie entwickelten einen Klassifizierer, der Antworten automatisch basierend auf ihrer Übereinstimmung mit den Prinzipien des Motivational Interviewing kennzeichnen konnte. Dieser Klassifizierer sortiert Antworten in verschiedene Kategorien, wie unterstützend, konfrontierend, beraten mit Erlaubnis oder beraten ohne Erlaubnis.

Sobald der Klassifizierer implementiert war, konnten die Forscher die gekennzeichneten Daten analysieren, um die häufigsten Arten unhilfreicher Antworten zu identifizieren. Eine wichtige Erkenntnis war, dass ein grosser Prozentsatz der von Gleichaltrigen gegebenen Ratschläge als "Beratung ohne Erlaubnis" kategorisiert wurde. Das bedeutet, dass Gleichaltrige oft anderen sagten, was zu tun sei, anstatt sie einzuladen, ihre Gedanken zu teilen oder sie zu ermutigen, Optionen zu erwägen.

#Umformulierung von Antworten

Der nächste Schritt bestand darin, Methoden zur Umformulierung unhilfreicher Antworten zu entwickeln. Die Forscher wollten Aussagen, die jemandem sagten, was er "tun sollte", in unterstützendere Phrasen umwandeln, die Vorschläge anbieten. Um dies zu erreichen, schufen sie Vorlagen für beide Arten von Ratschlägen.

Anstatt zum Beispiel zu sagen: "Du solltest mit einem Therapeuten reden", wäre eine passendere Antwort: "Es könnte hilfreich sein, sich mit einem Therapeuten zu treffen." Durch die Verwendung von Vorlagen und die Identifizierung von Schlüsselphrasen in den ursprünglichen Aussagen konnten die Forscher umformulierte Antworten erzeugen, die enger an den Prinzipien des Motivational Interviewing orientiert waren.

#Erstellung pseudo-paralleler Korpora

Eine der Herausforderungen, vor denen die Forscher standen, war der Bedarf an grossen Mengen an gekennzeichneten Daten zur Schulung des Chatbots. Da die Generierung dieser Daten durch menschliche Kennzeichnung zeitaufwendig und kostspielig sein kann, suchten sie nach Möglichkeiten, pseudo-parallele Korpora zu erstellen. Das bedeutet, dass sie versuchten, Datensätze zu konstruieren, die Paare von unhilfreichen und hilfreichen Antworten enthielten, ohne dass jede Antwort von einem Menschen geschrieben werden musste.

Zwei Hauptmethoden wurden verwendet, um diese Korpora zu erstellen: templatebasierte Ersetzung und Retrieval-Methoden. Bei der templatebasierten Ersetzung identifizierten die Forscher gängige Phrasen und Strukturen in sowohl unhilfreichen als auch hilfreichen Antworten. Sie verwendeten dann diese Vorlagen, um neue Satzpaare zu erstellen, die die gleiche Bedeutung behielten, während der Ton der Ratschläge geändert wurde.

Bei der Retrieval-Methode nutzten die Forscher bestehende Antworten und berechneten deren Ähnlichkeit, um Paare von Sätzen zu finden, die effektiv dem gewünschten Stil des Motivational Interviewing entsprachen. Durch den Vergleich der Antworten mit semantischen Ähnlichkeitsmassen konnten sie automatisch unhilfreiche Antworten mit ihren unterstützenden Gegenstücken paaren.

#Training der Umformulierer

Sobald die pseudo-parallelen Korpora erstellt waren, verfeinerten die Forscher Sprachmodelle wie Blender und GPT-3 anhand dieser Daten. Diese Modelle wurden darauf trainiert, Antworten zu generieren, die enger mit den Techniken des Motivational Interviewing übereinstimmen. Durch Anpassungen der Modelle und das Anwenden verschiedener Prompting-Strategien versuchten sie, die Qualität und Effektivität der Antworten des Chatbots zu verbessern.

Prompting bedeutet, dem Modell spezifische Hinweise oder Anweisungen zu geben, um dessen Ausgabe in Richtung der Generierung geeigneterer Antworten zu lenken. Zum Beispiel könnten die Forscher einen Prompt wie "Berate mit Erlaubnis:" hinzufügen, um das Modell zu ermutigen, Antworten in diesem Stil zu produzieren. Dieses Feedback hilft den Modellen, ihre Leistung zu verbessern und besser mit den Prinzipien des Motivational Interviewing übereinzustimmen.

#Bewertung der Umformulierungsmodelle

Um den Erfolg der Umformulierungsmodelle zu messen, verwendeten die Forscher sowohl automatische als auch menschliche Bewertungsmethoden. Automatisierte Metriken wie BLEU, ROUGE und BERTScore wurden eingesetzt, um zu bewerten, wie gut die umformulierten Antworten die beabsichtigte Bedeutung einfingen und gleichzeitig dem Stil des Motivational Interviewing entsprachen.

Menschliche Bewerter, speziell ausgebildete Berater, wurden ebenfalls engagiert, um die Qualität der umformulierten Sätze zu bewerten. Sie sollten bestimmen, wie eng die umformulierten Sätze mit den Prinzipien des Motivational Interviewing übereinstimmten und ob sie den ursprünglichen Kontext bewahrten. Diese Bewertungen lieferten wertvolle Einblicke in die Effektivität der Modelle und zeigten Bereiche auf, die weiter verfeinert werden mussten.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Ergebnisse der Bewertungen zeigten, dass die Umformulierungsmodelle in der Lage waren, Antworten zu produzieren, die gut mit den Prinzipien des Motivational Interviewing übereinstimmten. Besonders die GPT-3-Modelle schnitten in verschiedenen Bewertungskriterien besser ab als die Blender-Modelle. Der Einsatz von Techniken zur Datenanreicherung und durchdachten Prompting-Strategien verbesserte die Qualität der umformulierten Ausgaben erheblich.

Eine wichtige Beobachtung war, dass Umformulierungsmodelle unhilfreiche Antworten effektiv in unterstützende verwandeln konnten. Es wurde jedoch auch festgestellt, dass die umformulierten Ausgaben oft eine stärkere Übereinstimmung mit dem gewünschten Stil zeigten als die Erhaltung der ursprünglichen Bedeutung. Diese Erkenntnis hob einen potenziellen Bereich für künftige Forschung hervor, der sich darauf konzentrieren sollte, die Fähigkeit der Modelle zu verbessern, die semantische Ähnlichkeit zusammen mit dem Stiltransfer zu wahren.

#Auswirkungen auf die Chatbot-Entwicklung

Die Ergebnisse dieser Forschung haben wichtige Auswirkungen auf die Entwicklung von Chatbots, die Menschen unterstützen sollen, die mit Belastungen konfrontiert sind. Durch den Einsatz von Techniken des Motivational Interviewing können diese Chatbots konstruktivere und empathischere Antworten geben. Das kann ihre Fähigkeit, Unterstützung für Nutzer zu bieten, die sich verletzlich oder überfordert fühlen, erheblich verbessern.

Darüber hinaus können die in dieser Forschung entwickelten Methoden über die blosse Konsolation bei Belastungen hinaus angewendet werden. Sie können auch in verschiedenen Bereichen wie Schreibassistenz, Kundenservice und anderen Anwendungen von konversationaler KI eingesetzt werden. Durch die Verfeinerung der Fähigkeit dieser Modelle, ihre Kommunikationsstile anzupassen, kann ihre Nützlichkeit und Effektivität in verschiedenen Bereichen erhöht werden.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft hoffen die Forscher, ihre Methoden weiter zu verfeinern und die Antworten des Chatbots zu verbessern. Künftige Arbeiten werden den Ausbau der verwendeten Datensätze zur Schulung beinhalten, indem eine breitere Vielfalt von Dialogen einbezogen wird. Ausserdem plant das Team, die einzigartigen sprachlichen Unterschiede zwischen Peer-Unterstützung und professionellen Beratungsgesprächen zu untersuchen, um die Schulung des Chatbots weiter zu verbessern.

Darüber hinaus zielen die Forscher darauf ab, mit verschiedenen Modellen und Kombinationen von Trainingsdatensätzen zu experimentieren, um die Leistung des Chatbots zu optimieren. Das könnte beinhalten, verschiedene Architekturen oder Dialogstrategien auszuprobieren, um zu sehen, wie sie am besten Personen in Belastung dienen können.

#Fazit

Abschliessend lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots zur Unterstützung von Personen, die psychische Belastung erleben, eine vielversprechende Möglichkeit darstellt, mehr Menschen in Not zu helfen. Durch die Anwendung von Techniken des Motivational Interviewing und die Entwicklung von Methoden zur Verbesserung der Qualität von Antworten können Chatbots verbessert werden, um empathischere und effektivere Unterstützung zu bieten. Die in diesem Bereich durchgeführte Forschung legt den Grundstein für zukünftige Innovationen und Verbesserungen und zielt letztlich darauf ab, eine zuverlässige Ressource für Menschen zu schaffen, die Hilfe suchen.

Die kontinuierliche Entwicklung der Chatbot-Technologie wird voraussichtlich eine zentrale Rolle dabei spielen, psychische Gesundheitsressourcen zugänglicher und unterstützender zu machen und somit das Leben vieler Menschen positiv zu beeinflussen.