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《大家論壇》科技視角：AI無法取代人性　心理治療師無須杞人憂天

奧古斯丁（Marc Augustin） 2023年12月20日 07:00:00

奧古斯丁（Marc Augustin）

●德國專業認證精神科醫師/心理治療師

●德國波鴻新教應用科學大學教授

●衛生領導者網路SCIANA研究員

上個月是OpenAI聊天機器人ChatGPT推出屆滿一周年。隨著企業爭先恐後採用這項突破性技術，許多勞工焦慮不已，唯恐生成式人工智慧（generative AI）──通常仰賴大型語言模型（LLM）──將取代他們。諷刺的是，即使是治療師這類受過焦慮處理訓練的專業人員，也感受到這種焦慮。

可確定的是，生成式AI服務，ChatGPT、Google的Bard和Meta的LLaMA只是其冰山一角，必將對今日我們已知的工作帶來衝擊。埃森哲（Accenture）估計，語言任務占美國總工作時數的62%，而那些任務當中有65%可能會被LLM給自動化或擴充。今年稍早，美國國家經濟研究局（NBER）發表的一項研究顯示，若能取得某種生成式AI驅動的交談助理，客服人員生產力平均能提升14%。

全球衛生體系也可受惠於生產力提升。許多機構正疲於應付預防計畫經費不足、員工過勞和慢性病成本升高等挑戰。這在心理健康領域尤其是如此，服務機構因應疫後增加的需求一直很吃力。根據經濟合作發展組織（OECD）2021年一篇報告，67% 的人難以獲得他們所需的心理衛生支持。再者，美國疾病預防與管制中心（CDC）2022年發現，美國每八人就有一人常有擔心、緊張和焦慮感，近半數的美國醫療照護人員表示覺得筋疲力盡。

所以，生成式AI是會藉由減輕治療師工作負荷而革新心理健康照護呢？還是會乾脆把人類治療師取而代之？像ChatGPT或Bard這樣的LLM，能以同樣的方式「治療」我們嗎？

基於心理治療的主要工具是語言和溝通，或可推論生成式AI可輕易將治療自動化。由於這些模型可消化成千上萬頁的治療手冊、研究論文和臨床案例研究，消化速度又比任何擁有博士學位的人員都來得快，想必也能運用這個知識基礎，為個別病患量身訂製心理治療。

然而，這種渴望（或恐懼）忽略了心理治療的運作方式，及其賴以見效的條件。研究顯示，成功的治療主要取決於兩大要素：「特定」和「共通」的因素。特定因素指的是放鬆練習、暴露等心理治療師常用的技巧。舉例來說，某人可能對自己害怕蛛蜘侃侃而談幾小時，但要克服他們的恐懼，還是需要逐漸接觸蜘蛛。

但心理治療有效的關鍵在共通的因素，包括人類獨具的特質如同理心和希望，也包含諸如傾聽以及分享情緒與想法的行動，這奠定了人與人聯繫的基礎，也因此對建立病患與治療師之間的互信連結與信賴感至關重要，缺乏這些則心理治療注定失敗。再者，唯有在這種關係的局限下，雙方才能對期待和目標達成共識── 這是另一重要的共通因素。

到頭來，這兩大類因素都有助於說明，為什麼心理治療可能對甲有效，卻對乙無效。比方說，一位態度疏離且冷漠的專家選對了技巧，但治療並不成功；一位治療師態度親切且有熱忱，但專注於對病患無關緊要的問題，也不會成功。

身為經常問診病患的資格認證心理治療師，我不認為生成式AI會讓這門專業自動化。心理治療涉及深度的人際互動，雙方藉由會談讓其中一人的個人壓力得以紓解。LLM即使能夠迅速、輕易地運用自然語言叫出文本，也無法媲美我們彼此這般，很快就與人類建立關係。

更何況，心理治療提供一個安全空間──受職業保密維護──可暢談感覺、弱點和可能覺得尷尬或恥於與另一人談論的事。在治療室內談論的事仍留在那兒。若以為，我們將能安心地把侵犯隱私的思想、執念和敏感資訊，與一個可能把任何輸入訊息用來進一步改善其產出的系統分享，未免太牽強。就算數據被匿名化，病患仍將把敏感資訊大規模交給私人企業，而那與一位治療師面對面交談在本質上是截然不同的。

不過，生成式AI可以協助決定對個別病患分別選用何種技巧最適當，藉此補強治療師的工作。更具體而言，對於複雜的個案，它可以提議一份個人化介入的清單以供選擇，協助把治療師導向正確方向。我們也能想像某種AI促成的自我推薦工具，用來擴大心理衛生服務的取得管道，對少數族群或有溝通需求（例如簡明語文）的人士尤其有幫助。

儘管生成式AI被盛讚為革命性的創新，治療師不必對它心生恐懼。根據世界經濟論壇（WEF），婚姻和家庭治療師以及心理健康諮商師被列入最不可能被LLM改造的工作清單。相反地，治療師在設法克服自己被科技取代的焦慮時，務必聽信自己常給病患的建議：直接面對恐懼。他們會看到，AI無法取代我們共通的人性，而心理治療正是建築在這個基礎上。

（翻譯：余雅薇，責任編輯：楊淑華）

© Project Syndicate

（原標題為《Can AI Replace Human Therapists?》，文章未經授權，請勿任意轉載）