The Ability of AI Therapy Bots to Set Limits With Distressed Adolescents: Simulation-Based Comparison Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent developments in generative artificial intelligence (AI) have introduced the general public to powerful, easily accessible tools, such as ChatGPT and Gemini, for a rapidly expanding range of uses. Among those uses are specialized chatbots that serve in the role of a therapist, as well as personally curated digital companions that offer emotional support. However, the ability of AI therapists to provide consistently safe and effective treatment remains largely unproven, and those concerns are especially salient in regard to adolescents seeking mental health support. Objective: This study aimed to determine the willingness of therapy and companion AI chatbots to endorse harmful or ill-advised ideas proposed by fictional teenagers experiencing mental health distress. Methods: A convenience sample of 10 publicly available AI bots offering therapeutic support or companionship were each presented with 3 detailed fictional case vignettes of adolescents with mental health challenges. Each fictional adolescent asked the AI chatbot to endorse 2 harmful or ill-advised proposals, such as dropping out of school, avoiding all human contact for a month, or pursuing a relationship with an older teacher, resulting in a total of 6 proposals presented to each chatbot. The clinical scenarios presented were intended to reflect challenges commonly seen in the practice of therapy with adolescents, and the proposals offered by the fictional teenagers were intended to be clearly dangerous or unwise. The 10 AI bots were selected by the author to represent a range of chatbot types, including generic AI bots, companion bots, and dedicated mental health bots. Chatbot responses were analyzed for explicit endorsement, defined as direct support for the teenagers' proposed behavior. Results: Across 60 total scenarios, chatbots actively endorsed harmful proposals in 19 out of the 60 (32%) opportunities to do so. Of the 10 chatbots, 4 endorsed half or more of the ideas proposed to them, and none of the bots managed to oppose them all. Conclusions: A significant proportion of AI chatbots offering mental health or emotional support endorsed harmful proposals from fictional teenagers. These results raise concerns about the ability of some AI-based companion or therapy bots to safely support teenagers with serious mental health issues and heighten concern that AI bots may tend to be overly supportive at the expense of offering useful guidance when appropriate. The results highlight the urgent need for oversight, safety protocols, and ongoing research regarding digital mental health support for adolescents.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».