本文主要是介绍【AI心理咨询应用】继Woebot之后，国内诞生的“LLM+CBT”应用：白小喵，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
导言
AI+认知行为疗法（Cognitive Behavioral Therapy，CBT）早在2017年便有了首例，即美国知名CBT治疗机器人Woebot。
然而，Woebot在CBT的完整落地上仍有缺陷问题，LLM的出现促进了对该问题的解决，并在国内转化催生出了新的“LLM+CBT”、并融合此前数字化CBT自管理设计特征的AI心理咨询应用，即本次应用的软件白小喵。
认知行为疗法的数字化优势，以及与AI结合的潜力
认知行为疗法（Cognitive Behavioral Therapy，CBT）作为一种常见的心理治疗方法，它的基本原理是认为人的情绪和行为是由其思维方式所决定的。
CBT的特征主要包括两点：
1. 认知重构：CBT认为患者的不良情绪和行为是由负面的思维模式所引发的，因此通过认知重构，即改变患者的负面思维方式，来改善其情绪状态。比如，当我认为“人生来就会死去，一切都没有意义”，当这种思维不仅仅是作为一个道理，而是作为一个思维习惯/思想钢印，渗透到情绪和行为层面时，也许抑郁的种子就埋下了。
2. **结构化和目标导向：**CBT通常是一个结构化和目标导向的治疗方法，它的治疗过程可以被分解为一系列的技术和策略，这些技术和策略相对容易被系统化。
基于第二点，认知行为疗法（CBT）得以形成数字化优势，并且在此前形成过一些APP应用，为患者提供精心设计下的自我管理或自我应用的模式。例如情绪跟踪、健康状况跟踪等等。Ginger.io就是一个例子，作为一家远程心理健康提供商，通过移动端提供循证的行为健康指导等。
因此，CBT也能够得以与人工智能（AI）技术进一步结合。NLP技术可以通过分析语言来获取心理状态信息，从而发掘更好的治疗途径，对海量语言数据的算法分析，也能加速建模的过程。对话可以提供对个体心理健康状态的洞察，语言线索和模式可以揭示症状和潜在的诊断，这在实际的面对面线下与人咨询的时候，也是一样的道理。
从优势上而言，已经有较多普及，我在https://zhuanlan.zhihu.com/p/679427267中也做过简单探讨。除了经济负担、可及性问题以外，机器人是非人，可能有一定劣势，但也正因为非人，所以在心理沟通环节上具有非人的优势，有证据显示人们更愿意向机器人倾诉心声。这些理由表明CBT与AI的结合为心理治疗带来了更高效的数字化方案，为患者提供了更便捷、更经济、更舒适的心理健康服务。
Woebot的首秀与思维缺陷，不利于CBT的完整落地
基于上述的AI+认知行为疗法背景，2017年美国知名CBT治疗机器人Woebot，作为一款基于CBT原则为用户提供的脚本响应，它得到过美国心理学会、麻省理工和苹果App store的官方推荐。
在2023年，也有研究发现，临床双盲实验也证明了它对产后抑郁有效。
有效、免费、可及、礼貌，作为心理咨询方向的对话机器人，Woebot初步展现了AI心理咨询的优势。
但是除了英文文本或文化框架以外，Woebot仍然不可避免有着一项缺陷：
对语义和上下文理解的水平有限，导致无法理解复杂的思维。
这项缺陷对于CBT的实施来说，是致命的。因为CBT的基本原理就是通过交流，来发现思维模式的问题并修正，从而改善情绪和行为。如果无法理解有一定深度、有内容的对话，那么CBT就不能得到真正落实。
此外，对话的脚本痕迹、有限沟通技巧、诊断知识水平等等问题，对于对话而言是可以成立的，但对于心理咨询而言，就意味着无法进一步做到深入沟通、发挥咨询技巧、共情等基本的咨询能力。这一方面涉及到对AI心理咨询能力的评估，我在【AI心理咨询测评】试用Psyeval标准评估AI咨询模型 - 知乎 (zhihu.com)中对Psyeval标准进行了介绍，并进行了试用。
LLM对旧心理咨询chatbot缺陷的解决
大语言模型（Large Language Model, LLM），如GPT-3.5，在规模庞大、包含数十亿的Tokens等参数支持下，得到了在理解和生成人类语言方面的能力涌现。
第一个特点，就是具有上下文学习的能力，可以通过完成输入文本的词序列来生成测试实例的预期输出，通过进一步在心理咨询语料库上的训练，这种能力无疑将直接为认知行为疗法提供了强大支持。
第二个特征，推理能力。大语言模型还可以通过思维链推理策略解决涉及多个推理步骤的复杂任务，这种能力对于认知行为疗法的循序渐进推理也具有积极意义。因此，大语言模型的上下文学习和循序渐进的推理能力为认知行为疗法的数字化和AI应用提供了新的可能性。得以改进Woebot的缺陷。
在目前，这种思路在国内得到了初步应用验证。即下面我所介绍的白小喵，作为一款萌宠风格的心理咨询AI软件，目前仍然处于不断研发过程，并开放了多次内测。
白小喵AI心理咨询：人为结构化目标引导+LLM对话的游戏化设计
在白小喵的心理咨询AI功能中，把咨询过程基于CBT的原则，转化为了一项游戏化的设计。
这项游戏，划分为五个步骤：心理探针、思维迷雾、心理量尺、策略宝典和成长回顾。
心理探针
在心理探针部分，我们将主动选择自己感兴趣的话题，并以文字的方式说出自己烦恼的事情，同时表明自己当前的心情。
我选择了**“工作与生活平衡主题”，并写下了“感觉工作时间太多，没时间留给爱好”，同时选择了“无奈”**心情。
这一步，对应的过程包括当下状态的确认、烦恼事件的表达、对自我的初步观察。是自管理的第一步。
思维迷雾
所谓的思维迷雾，即我们的‘自动思维’，是无意识中形成的念头，影响着我们的情绪和行为。了解它们，对理解自己至关重要。
这一步骤正好对应了CBT中的**认知重构的第一步骤，对自动思维或认知的捕捉。**此处的自动思维显然就是心理问题背后的罪魁祸首——某些负面的、难以摆脱的思维模式。它导致我们产生焦虑、抑郁或其他负面情绪，甚至影响我们的行为。通过认知行为疗法，人们学会识别和理解这些自动思维，然后通过改变这些想法来改善情绪和行为反应。因此，对自动思维的捕捉可以说是认知行为疗法中重要的治疗目标之一。
在这里，从“**感觉工作时间太多，没时间留给爱好”的表面问题，白小喵AI通过肯定、提问等方式，逐步深入问题，而来访者也能通过这种交流，不断梳理自己的思路以应对。**这一步正是Woebot所做不到的“语言和思维功底”。Woebot只能做到共情，却难以挖掘思维，因此实际上是不完整的CBT。LLM对此进行了赋能。
在多轮对话后，当AI识别到了其中的自动思维，那么就可以开始下一步，心理量尺了。
心理量尺
心理量尺，就是将前一轮思维迷雾阶段识别到的自动思维呈现给用户。并令用户为这个信念的同意程度进行打分。
这一步蕴含人为引导的成分在其中，是符合CBT的目标导向的。借助这一步，用户因此直面自己未能察觉到的思维模式。
策略宝典
在策略宝典步骤中，鉴于人与AI已经共同对关键的自动思维达成了一定的一致性。因此接下来，就是基于这种一致性，对自动思维进行再一轮对话，尝试针对这个思维，一起寻找解决的策略。
在对话过程中，当再次达成某种程度的一致性后，用户将会获得一份锦囊~
成长回顾
在最后的步骤中，用户将进行成长回顾，重新梳理自己的思维模式。并自我总结。同时，基于前面所有的对话，AI也将会最终生成一份报告。这份报告同时也可以下载并分享给其他人。
到这里为止，能够看到白小喵AI心理咨询功能体现了一种人为结构化目标引导+LLM对话的游戏化设计，在有用的同时，也能够做到有趣。
尾言
总体而言，白小喵AI心理咨询结合“LLM+CBT”，通过五个步骤开发了一项简洁的认知行为疗法对话工具：**心理探针、思维迷雾、心理量尺、策略宝典和成长回顾。**这种人为设计的阶段，无疑是对CBT结构化特征的有效利用，可以看到过往线上自管理心理咨询服务的影子。而其中思维迷雾与策略宝典，可以认为是通过咨询对话，来分别实现对负面思维模式的评估和共同攻坚。
**当然，根据Psyeval标准，能进行正常对话,只是基本中的基本。**对话能力体现出的衍生能力，包括思维探索、共情、提问、肯定等等对话技巧（甚至人也难以掌握），才是体现工具本身强大之处。就我实际使用而言，白小喵AI有时候会有点“强杠”的意味在里头，对于不同包容性的个体而言，这种“长驱直入”可能会在一定程度上带来反感。不过就实际人与人的咨询而言，对思维的循循善诱，也是CBT中最核心的、也是体现人类高级认知能力的技术活，人况且也不能做到完美，那么我认为AI也需要持续成长。而具体对话效果，各位也能够通过亲身尝试来体会，该功能在即将不久后就会开放，想内测只要直接在主页右下角扫码加v沟通即可。
baixiaomiao.aibaixiaomiao.ai
最后从人机交互的角度而言，这种AI心理咨询可以看到并非往常的人将AI当做工具去进行交互，而是一种人机合作模式。人解决自己的心理困难，那么他需要的不是普通的高效率工具、而是一个具有同情心、礼貌、能够理解自己、具有高级认知功能的协作伙伴。我想，这也是未来随着AI智能体智能的逐步成长，除了心理咨询以外，其他各种需要人类高级认知功能的工作，也将逐渐引入AI智能辅助伙伴的加入。
这篇关于【AI心理咨询应用】继Woebot之后，国内诞生的“LLM+CBT”应用：白小喵的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
