隨著社會生活節(jié)奏不斷加快，生活壓力逐漸增大，各種各樣的心理問題層出不窮，越來越受到社會重視。但精神科醫(yī)生和心理咨詢師卻存在巨大缺口，導(dǎo)致大部分需要專業(yè)心理幫助的人“求助無門”。如今，隨著AI心理技術(shù)的出現(xiàn)，心理醫(yī)生短缺的現(xiàn)狀有望迎來轉(zhuǎn)變。

“我和女朋友分手了，心情不好。”

“分手一定很難過，那你現(xiàn)在有什么想說的或者想做的嗎？”

以上對話就來自于尋求心理幫助的用戶與一款名為emohaa的AI情緒對話機器人，這段看似簡單的對話包含了探索、共情、安撫、提供建議等心理咨詢過程。

2020年下半年開始，受到“疫情導(dǎo)致大眾心理壓力上升”的邏輯催化，心理健康賽道的節(jié)奏有了明顯的加快。同時，由于精神心理醫(yī)療資源以及心理咨詢服務(wù)供給側(cè)的高度緊缺，人工服務(wù)的解決思路并沒有完全解決問題，因此行業(yè)便開始看向AI。2021年，數(shù)字療法及AI心理賽道獲得頻繁融資，成為風(fēng)口。

國內(nèi)人工智能-自然語言處理領(lǐng)域?qū)＜摇⑶迦A大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系副教授黃民烈2021年創(chuàng)辦人工智能心理健康企業(yè)“聆心智能”，通過建立先進的AI數(shù)字療法體系，為臨床患者和廣大心理亞健康人群提供高質(zhì)量、低成本、個性化、全天候的情緒支持、心理咨詢和干預(yù)方案，為用戶提供更科學(xué)、高效的精神健康服務(wù)。

上面提到的emohaaAI情緒對話機器人就是由聆心智能自主研發(fā)而成的。除emohaa之外，公司還開發(fā)了心理咨詢服務(wù)線上平臺聆心悠然、AI數(shù)字療法App聆憂，為不同需求層次的用戶提供服務(wù)。

依托領(lǐng)先的自然語音技術(shù)

尋求AI心理行業(yè)破局

黃民烈教授表示：“最新的流行病學(xué)調(diào)查顯示，精神障礙人群大約占到整個人群的16~17%。精神健康是我們面對的核心議題，但我國僅有不足五萬的專業(yè)心理咨詢師從事心理咨詢行業(yè)的專兼職工作，精神科醫(yī)生更是少之又少。這中間巨大的供需差距可以通過人工智能技術(shù)和相應(yīng)的產(chǎn)品來補充。”

然而，當(dāng)前國內(nèi)外心理領(lǐng)域AI對話機器人及數(shù)字化干預(yù)療法的玩家主要以CBT（CognitiveBehavioural Therapy認知行為療法）為范式，原因在于CBT擁有高度結(jié)構(gòu)化的特征，天然存在數(shù)字化的可能性。但是如果只有CBT數(shù)字化療程，AI就是一個硬邦邦、冷冰冰的對話機器，當(dāng)用戶對CBT療程話術(shù)感到不適應(yīng)、或者不適合CBT療法時，AI心理機器人通常需要搭配其他解決方案或者情緒話術(shù)為用戶提供更好的使用體驗。

訓(xùn)練出一個具備良好識別能力和情緒支持能力的AI機器人，門檻更高。這要求情緒支持AI機器人擁有強語義識別、用戶狀態(tài)識別能力、更廣泛的知識圖譜和更豐富的對話策略。這些能力背后意味著巨量的、經(jīng)過妥善標(biāo)注的數(shù)據(jù)，以及對情緒識別模型進行訓(xùn)練。

作為AI心理賽道中NLP（NaturalLanguageProcessing）基因領(lǐng)先的創(chuàng)業(yè)團隊之一，聆心智能致力于突破當(dāng)前AI心理行業(yè)僅以CBT數(shù)字化療程為主的現(xiàn)狀，促進機器人對用戶情緒狀態(tài)的區(qū)分和識別，并且針對用戶的每種狀態(tài)給予豐富的回應(yīng)策略，比如表達支持、贊同、情緒映射、復(fù)述、自我暴露和及時反饋等策略，達到情緒支持。

其中，自然語言處理在聆心智能所提供方案的不同節(jié)點都起到了關(guān)鍵作用。比如，通過自然語言對話系統(tǒng)能夠?qū)τ脩舨煌瑢蛹壍男枨笥枰詽M足，包括但不限于情緒、陪伴、給予建議等等。在輔助診療方面，通過自然語言處理相關(guān)技術(shù)，將用戶的輸入信息處理為符合精神心理診斷體系的計算機符號表達，并且將該表達與醫(yī)學(xué)專業(yè)診斷之間的關(guān)聯(lián)和映射為理解用戶輸入提供底層架構(gòu)上的支持。

最后，在數(shù)字療法-數(shù)字藥的開發(fā)方面，自然語言處理一方面作為理解用戶需求的最基本工具，結(jié)合與其需求相契合的循證算法模型，為用戶提供醫(yī)學(xué)上最有用的數(shù)字療法解決方案；另一方面，自然語言處理技術(shù)本身在生成模型上就帶有了情感支持的能力，因此本身也會作為數(shù)字療法的一個組成部分，目前，這是市場上所獨有的技術(shù)。

AI邏輯如何“翻譯”？數(shù)據(jù)標(biāo)注如何進行？

AI心理療法開發(fā)挑戰(zhàn)重重

如同AI在其他應(yīng)用領(lǐng)域存在的問題一樣，聆心智能在整個數(shù)字療法的設(shè)計開發(fā)過程中，也遇到了各種各樣的難題。

黃民烈教授表示，最難的地方在于把咨詢師的認知和語言，“翻譯”成AI邏輯。他說道：“打個比方，CBT療法咨詢師在評估一位患者是否達到預(yù)期治療效果時，其標(biāo)準(zhǔn)通常是患者的社會功能是否已恢復(fù)至正常水平。在人工心理咨詢中，這一過程是根據(jù)數(shù)據(jù)和案例，持續(xù)不斷調(diào)整評估的量化指標(biāo)權(quán)重以期待達到最精準(zhǔn)的動態(tài)評估。那對AI來說，什么叫做個體層面的正常？在AI算法開發(fā)過程中，我們就需要將這個目標(biāo)量化。”

類似這種“翻譯”，聽起來不難，但在實踐中非常不容易，需要AI人才和心理咨詢?nèi)瞬胖g的反復(fù)碰撞，才能重新設(shè)計出來。

另外，由于心理咨詢的咨訪過程存在隱私性的倫理要求，行業(yè)在建立和訓(xùn)練模型時可取得的數(shù)據(jù)量總是有限、且可能存在樣本偏差，導(dǎo)致模型能力有所局限。面對這一問題，聆心智能從源頭杜絕隱私泄露的可能，團隊所收集的數(shù)據(jù)已經(jīng)取得了來訪者的許可，并且已經(jīng)脫敏。

“我們現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來源不僅是心理咨詢，還有很多其他非心理咨詢的數(shù)據(jù)來源，盡可能地確保數(shù)據(jù)能夠覆蓋所有人群樣本和大部分人們可能遇到的議題。因此，我們在做數(shù)據(jù)標(biāo)注時，會對所有可能的維度進行一個更精細的標(biāo)注，以盡可能地避免樣本偏差。但是必須承認，不可能完全避免偏差。需要注明的一點是，用于臨床的機器人是有適應(yīng)癥或人群限定的，我們不期待用一個數(shù)據(jù)源去面對所有年齡段的所有來訪者種類。”黃民烈教授表示。

在自然語言領(lǐng)域，算法可解釋性、算法魯棒性等方面的局限一直是可信AI的討論和研究熱點，同樣是AI心理領(lǐng)域需要持續(xù)解決的重要問題。聆心智能的AI心理療法開發(fā)中，可解釋性主要體現(xiàn)在AI的決策始終與其所擔(dān)任的角色行為邏輯保持一致。黃民烈教授表示：“我們通過知識圖譜將心理醫(yī)生專業(yè)知識中的關(guān)鍵概念對齊起來，從而知道人工智能算法的決策是如何生成的。在這方面，我們還在持續(xù)探索、進步。關(guān)于魯棒性問題，我們也有相應(yīng)的算法研究和技術(shù)解決方案。”

更大的挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)量以及人工數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，這是心理領(lǐng)域AI發(fā)展的關(guān)鍵。心理咨詢理論已經(jīng)發(fā)展了100多年，形成了相對成熟而完整的理論，自發(fā)生長出一套標(biāo)簽體系。但是，把這些類別和標(biāo)簽全封不動地搬到AI模型內(nèi)會面臨巨大困難：首先，數(shù)據(jù)標(biāo)注專業(yè)人士完成，導(dǎo)致標(biāo)注成本昂貴；其次，類別體系越細致、越復(fù)雜，AI模型可能學(xué)不會，比如可能受到數(shù)據(jù)標(biāo)注一致性的影響。

為此，以深入的心理健康專業(yè)理解為基礎(chǔ)的，聆心智能設(shè)計出了一個包含10類情緒的標(biāo)簽體系。除了情緒類別，在對來訪者意圖識別等方面，聆心智能也按照類似的方法重構(gòu)了一套標(biāo)注體系。通過這種方式既平衡了資源、成本，也保證了專業(yè)性和有效性。

超強“共情”優(yōu)勢

引導(dǎo)用戶解開“心結(jié)”

隨著AI邏輯的“翻譯”、數(shù)據(jù)隱私及樣本偏差、算法的可解釋性、數(shù)據(jù)標(biāo)注等一系列難點得到突破，聆心智能成功開發(fā)出了一整套AI心理治療服務(wù)體系，包含篩查、評估、干預(yù)、康復(fù)、長期跟隨健康管理全過程。其中，干預(yù)康復(fù)階段即所謂的數(shù)字藥。

聆心智能以認知、情緒和行為三個維度去構(gòu)建了整個療法模型，包括了CBT、DBT、IPT、正念等多種已被印證可以治愈情緒障礙的循證療法。并且所提供的干預(yù)方案會受到用戶自身狀態(tài)變化而動態(tài)調(diào)整，更好地根據(jù)用戶自身特點提供治療，提高用戶的依從性和治療的有效性。

聆心智能所提供的心理治療一個顯著的優(yōu)勢就是“共情”。在心理咨詢的過程中，人和機器有一個比較大的區(qū)別，就是人能產(chǎn)生非常強烈的共情，而機器的共情程度沒有人類那么濃烈、豐富。

那么聆心智能是如何讓機器做到共情的呢？黃民烈教授解釋：“我們現(xiàn)在采用的方法，就是在與用戶對話過程中，更多調(diào)動用戶自身的思考能力——也就是他的認知，并通過一些技術(shù)性和策略性的方式，回避機器人不太容易理解的、多樣摻雜在一起的復(fù)雜情緒。”

聆心智能在編寫算法過程中，會賦予機器人一個穩(wěn)定人設(shè)，針對不同情景，這個機器人的人設(shè)會有自己的反應(yīng)。例如，用戶對機器人說“我工作好累”，擁有人設(shè)的機器人會告訴他，自己累的時候會做什么，這個事情為什么起效——這個就是機器人在使用自我暴露策略。

其次，機器人聽到用戶說很累時，可能會問用戶壓力大時通常會做什么，用戶覺得這個事情有效嗎？如果這個事情暫時沒有效果，用戶要不要試一下其他辦法？然后機器人就會引入一些干預(yù)和練習(xí)。通過這些策略，既達到了安撫用戶情緒的目的，同時能夠促進用戶自主思考什么事情對自己最有效果。

目前，得益于團隊業(yè)界拔尖的工程能力，聆心智能的預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)達到了100億規(guī)模左右，位于行業(yè)前列。數(shù)據(jù)源包括公開社交媒體、合作授權(quán)的專業(yè)心理健康數(shù)據(jù)以及實驗室在過去6-7年的自主積累數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量在幾十億到幾百億單詞量之間。行業(yè)領(lǐng)先的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型為聆心智能的產(chǎn)品開發(fā)水平奠定了基礎(chǔ)。

未來：政策利好下共創(chuàng)AI心理行業(yè)繁榮

目前，美國心理健康機器人Woebot已取得FDA認證，聆心智能團隊認為海外趨勢會促進國內(nèi)監(jiān)管政策發(fā)展，趨勢和節(jié)奏會越來越快。

同時，國內(nèi)也正在大力推行社會心理服務(wù)體系，北京、海南都已設(shè)立數(shù)字療法認證中心，聆心智能的發(fā)展方向正這個大體系下非常重要的環(huán)節(jié)，因此團隊有信心能夠借助政策力量，更好地普惠大眾。

目前，聆心智能已經(jīng)開始進行臨床實驗，后續(xù)將取得醫(yī)療機械認證。“當(dāng)然，我們可能需要一點時間，讓監(jiān)管完成對各方面風(fēng)險評估，但因為數(shù)字療法的副作用當(dāng)前來看會非常小，甚至可以認為幾乎沒有，所以數(shù)字療法跟其他治療比如傳統(tǒng)藥物相比，獲得監(jiān)管認可的速度會更快。”黃民烈教授說道。

最后，在政策的利好與支持下，聆心智能團隊希望與行業(yè)同仁共同努力，真正從實踐中發(fā)現(xiàn)臨床價值，而不是純粹為了逐利，共同以真正惠及于民、有用有效的產(chǎn)品，推動行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、監(jiān)管體系的形成，真正促進一個AI心理行業(yè)的大發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 聆心智能致力于解開更多心結(jié)