清华教授黄民烈：大模型下一步将向情感智能演化，AI心理咨询师未来五年可达中级水平

实际上，AI和心理的结合并不是新鲜事。早在1966年，MIT教授Joseph Weizenbaum就推出过用于心理健康领域的对话系统ELIZA。近年来，又陆续出现了谷歌LaMDA、Inflection Pi、Character AI等面向情感支持的生成式大模型产品。

在AI+心理领域有多年研究的黄民烈认为，AI要解决心理问题，需要去建模三个关键的心理变量，即情绪、认知和行为。

具体来看，要在社交情境中识别、理解、调控自己和他人的情绪，认知则是基于社交情境，获取、处理和运用信息的能力，行为则是将情绪和认知转换为有效的社交行动和互动的能力，“这是一个互相影响的三角”。

为评估大模型的情绪、认知和行为能力，聆心智能此前推出了名为EmoBench的评测标准。在情感理解能力方面，GPT-4低于50分，不及人类普遍达到的70-90分；在情感调配能力方面，GPT-4约为65分，也远低于人类的80-100分。

“大模型今天已经具备了相当的心智水准，但是还需更多努力。”黄民烈表示，这需要继续提升大模型的建模能力，非常好的建模可以更好理解人类的思维行动和情绪反应。

黄民烈认为，大模型未来还能理解和模拟人类的精神世界。目前，大模型主要是对物理世界的理解和模拟，包括时间和空间的约束、因果关系等，更多体现的是AI的智力水平。

“如果要用大模型去做心理健康，要去模拟精神世界的时候，我们要去理解人的认知思维，理解人的行为和情绪，这在本质上考验的是模型的社交和情商水平。”

对于AI心理能力的发展，黄民烈认为，目前AI在心理状态和评估筛查方面已具备实用水平。“我认为，AI心理咨询师未来五年达到初级、中级的咨询师水平是非常有可能的。”

同时，未来还可以通过开放和模拟、评价反馈等，对咨询师进行AI模拟培训，甚至实现AI督导师。此外，未来也会诞生更多的AI心理工作助手，比如心理老师、精神科护士等，实现心理诊疗、咨询疏导和危机处理等。

不过，黄民烈认为，目前AI心理的发展还面临很多挑战。首先，情感、心理问题是高度复杂、动态的，也是高度个性化的，需要实现多种信息融合和深度理解。

此外，认知、行为的改变需要长时间的坚持和外部助力，且AI需要处理很多文字之外的信息，需要全面综合的信息，这些都需要人和AI一起努力才能打造更好的精神世界。

“我们的使命和愿景是希望能够让世界上的每个人、每个角落都有我们可用的心理健康服务。”黄民烈表示，机器智能和情感智能的结合将会是未来的超级个性化助手，“每个人拥有Super AI的这一天一定会到来”。