36氪专访 | 清华大学、聆心智能黄民烈：AI心理健康的技术突围战
理财鱼小提示：36氪专访 | 清华大学、聆心智能黄民烈：AI心理健康的技术突围战
在心理健康领域，人工智能到底可以走到多远？
在此前的一些相关报道中（报道1、报道2），36氪通过部分内容初步探讨了在供给侧严重不足的心理健康行业，人工智能存在的潜在机会及挑战。
近年来，人工智能因为算法不可解释性、鲁棒性及安全性等问题，以及弱AI时代人工智能性能低下、过于依赖数据驱动等问题，引起了大众对人工智能的怀疑。
人工智能自诞生之日起便背负伦理枷锁，如今AI想切入心理健康赛道，涉足人的精神和心智，则伦理要求与风险更高。除此之外，人工智能解决方案在组织方式及交付体验上，与人工服务存在根本性的差异。伦理风险与体验差异，都使得我们需要进一步探讨，AI解决方案与人工服务、甚至AI与人类之间应该是什么关系？
同时，AI心理的解决方案难度也很高，需要AI+心理健康跨领域团队对心理健康业务场景形成极深的洞察，对场景与不同流派的疗法做数字化解构，重新设计数据标签体系，形成算法逻辑、知识图谱、策略，花费高企的数据成本训练模型……当中存在很多需要突破的难点及局限。在36氪过往报道中，也曾有读者针对心理AI的性能水平，留下怀疑的评论。
谨慎与怀疑，乐观与勇气，它们都是我们在危险、可能性、价值与真知中穿梭前行的航帆。技术怀疑者与技术乐观者都同等重要。
国内人工智能-自然语言处理领域专家、清华大学计算机科学与技术系副教授黄民烈，于2021年创办了人工智能心理健康企业「聆心智能」，聆心智能也是目前该赛道NLP（Natural Language Processing）基因领先的创业团队之一。
聆心智能自主研发精神心理领域的数字疗法与AI情绪对话机器人，并通过心理咨询服务线上平台聆心悠然、AI数字疗法App聆忧与AI情绪对话机器人emohaa，服务不同需求层次的用户。
作为国内自然语言处理领域的前沿学者、AI心理健康的前沿实践者，黄民烈教授带领聆心智能创始团队接受了36氪的采访，分享了他们对于自然语言处理以及AI心理健康的认知与经验。36氪借他们视角，试图为自己、也为感兴趣的读者提供一份探求答案的素材。
（以下采访内容经摘录简化、编辑与脱密）
01 AI+心理健康的定位
36氪：怎么理解AI+数字疗法在精神心理健康行业里面的定位?
黄民烈团队：这个行业很大，用户需求也分成不同层次。对于轻度的、亚健康的人群，AI方案主要做情绪陪伴和支持。对于轻中度健康状态的人群，通过数字疗法+AI进行干预。重症人群必须接受问诊治疗，AI切入的角度可能是个性化、精准化诊疗，同时帮助患者在院外去进行康复干预等等。不同层次AI扮演角色会不一样。
目前来看行业还是在百家争鸣的状态，没有一个玩家能够整合整个产业链。大家都是基于自己的禀赋、发挥自己的强项，不同业态进行互补。
36氪：怎么理解自然语言处理和数字疗法在解决方案里面的功能？
黄民烈团队：自然语言处理在整个方案的不同节点都起到关键作用。比如，我们通过自然语言对话系统，对用户不同层级的需求予以满足，包括但不限于情绪、陪伴、给予建议等等。在辅助诊疗方面，我们通过自然语言处理相关技术，将用户的输入信息处理为符合精神心理诊断体系的计算机符号表达，并且将该表达与医学专业诊断之间的关联和映射为理解用户输入提供底层架构上的支持。
最后，在数字疗法-数字药的开发方面，自然语言处理一方面作为理解用户需求的最基本工具，结合与其需求相契合的循证算法模型，为用户提供医学上最有用的数字疗法解决方案；另一方面，我们的自然语言处理技术本身在生成模型上就带有了情感支持的能力，因此本身也会作为数字疗法的一个组成部分，这也是市场上所独有的技术。
无论是自然语言处理也好，还是其他的技术、算法相关其实都是作为研发人员去考虑的，那么我们最后形成的解决方案才是用户或者来访者能够感知到的，那么治疗效果的准确性、专业性和效率我们是一定要优先保障的。数字疗法对于我们来说就是产品中核心的一环，通过他来反推算法的要求，反推不同其他衍生的功能与设计。
02 关于数字疗法
36氪：聆心智能整体治疗的作业过程大致是如何的？
黄民烈团队:首先，从筛查和评估开始入手。然后，是干预康复，也就是提供所谓的数字药，包括但不限于CBT、DBT等等所有已被印证可以治愈情绪障碍的循证疗法。最后是康复期及稳定期过程中，对用户状态的长期跟随健康管理。
我们的干预方案也会受到用户自身状态变化而动态调整。我们的算法模型会更多去感知用户本身的认知通路，比如每个人的说话方式能反映出他背后的思维方式和逻辑链路。用户认知一旦被算法很好地捕捉到后，我们就能够更好地根据用户自身的特点为用户提供治疗，能够更好地提高用户的依从性和治疗的有效性。当然我们也还在临床实验阶段，还在不停地迭代和完善。
我们以认知、情绪和行为三个维度去构建了整个疗法模型，所以疗法包括了CBT、DBT、IPT、正念等多种疗法。虽然CBT目前科研中的有效证据较多，但这是因为CBT更容易被量化、更容易发成型的论文，所以有效性证据更多，还是因为它真的是最有效的？这是仍待经过更多验证的。此外，从临床的角度来看，我们一直认为本土化的CBT研究没有发展得很好。所以，我们更多还是会结合临床经验，看什么样的框架能够对问题做有效拆解，并最终决定采用认知、情绪和行为三个维度，将逻辑做融合，再用AI去实现。
36氪：能否向我们具体举例介绍一下，AI是如何围绕这认知、情绪和行为三个维度去开展回复策略的？
黄民烈团队：比如一个情绪低落的用户使用聆心智能的聊天机器人。首先，机器人去探索用户的问题类型和关键事件。然后用户可能说，我心情不好是因为我跟女朋友分手了。这时机器人会可能会进行相对应的策略，例如共情，也就是情感映射，说，嗯分手通常是一件难过的事情。然后，机器人会进一步探索说，那你现在有什么想说或者想做的吗？
我们借鉴心理咨询理论，把这个交互过程分成探索、安抚、提供建议三个阶段。在每一个阶段，我们都设计了丰富的策略，包括提问、自我暴露、情感映射、提供信息、确认、奇迹问题等等。比如自我暴露策略，是机器人回复用户说，我也曾经有过类似的痛苦经历，然后希望能跟用户能够产生更多情感连接。这些策略都是有心理学理论支撑的。
在心理咨询的过程中，人和机器有一个比较大的区别，就是人能产生非常强烈的共情。人类共情之后，再与来访者探讨问题。虽然机器也能共情，但其浓烈程度肯定没有人那么丰富。
那我们怎么办？我们现在采用的方法，就是在与用户对话过程中，更多去调动用户自身的思考能力——也就是他的认知，并通过一些技术性和策略性的方式，回避机器人不太容易理解的、多样掺杂在一起的复杂情绪。
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