Beyond Doomsday Fears: Why We Need to Consider the Potential Harms of AI Psychotherapy
Notice bibliographique
Résumé
There is increased enthusiasm about the use of Artificial Intelligence (AI) technologies in psychotherapy. Notably, AI psychotherapy chatbots are increasing in popularity, especially since the US Food and Drug Administration (FDA) gave one of these apps breakthrough device designation. This article raises concerns about the lack of consideration of potential harms of this technology for clinical trial participants, and current and future users. We outline what these harms might be, by turning to the Belmont Report and the existing literature on harms of (typical) psychotherapy and conclude with two recommendations. Note that our goal is not to articulate doomsday fears regarding the use of AI in psychotherapy contexts; rather we offer a constructive proposal in thinking about the potential harms of these tools and invite clinicians, patients, developers, researchers, policymakers and funding agencies to work together to augment the benefits of these tools and minimize their potential harms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,178 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,088 |
| Communication savante | 0,016 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».