[论文解读] Exploring the Frontiers of LLMs in Psychological Applications: A Comprehensive Review

Luoma Ke, Song Tong+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 3, 2024

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 20

一句话总结

本文综述了大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 正在如何改变心理学研究的各个子领域，突出机会、工具和伦理挑战。它强调负责任使用，并呼吁在敏感场景中解决相关风险。

ABSTRACT

This paper explores the frontiers of large language models (LLMs) in psychology applications. Psychology has undergone several theoretical changes, and the current use of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning, particularly LLMs, promises to open up new research directions. We provide a detailed exploration of how LLMs like ChatGPT are transforming psychological research. It discusses the impact of LLMs across various branches of psychology, including cognitive and behavioral, clinical and counseling, educational and developmental, and social and cultural psychology, highlighting their potential to simulate aspects of human cognition and behavior. The paper delves into the capabilities of these models to emulate human-like text generation, offering innovative tools for literature review, hypothesis generation, experimental design, experimental subjects, data analysis, academic writing, and peer review in psychology. While LLMs are essential in advancing research methodologies in psychology, the paper also cautions about their technical and ethical challenges. There are issues like data privacy, the ethical implications of using LLMs in psychological research, and the need for a deeper understanding of these models' limitations. Researchers should responsibly use LLMs in psychological studies, adhering to ethical standards and considering the potential consequences of deploying these technologies in sensitive areas. Overall, the article provides a comprehensive overview of the current state of LLMs in psychology, exploring potential benefits and challenges. It serves as a call to action for researchers to leverage LLMs' advantages responsibly while addressing associated risks.

研究动机与目标

• 评估 LLMs 如何改变心理学研究与实践。
• 识别 LLMs 在认知、行为、临床、教育与社会心理学等领域的应用。
• 突出 LLMs 在文献综述、假设生成、实验设计、数据分析和写作方面所带来的方法学收益与实际工具。
• 讨论在心理学研究中部署 LLMs 时的伦理、隐私与方法学风险。

提出的方法

• 对 LLM 能力及其在心理学中的适用性进行文献综述。
• 评估 LLMs 对研究工作流程（文献综述、假设生成、设计、分析、写作、同行评审）的利弊。
• 对技术与伦理挑战以及数据/隐私问题进行批判性审视。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLMs 在心理学的不同分支（认知/行为、临床、教育/发展、社会/文化）中能扮演哪些角色？
• RQ2 将 LLMs 用于模拟认知与行为以进行研究的潜在收益和限制是什么？
• RQ3 在心理学研究中使用 LLMs 时应遵循哪些伦理与隐私考量？
• RQ4 研究者如何在提升方法学的同时负责任地利用 LLMs 以降低风险？

主要发现

• LLMs 提供用于心理学领域的文献综述、假设生成、实验设计、数据分析、学术写作和同行评审的工具。
• LLMs 能模拟人类认知与行为的某些方面，以辅助理论与经验工作。
• 存在显著的技术与伦理挑战，包括数据隐私和在敏感心理学研究中部署 LLMs 的伦理影响。
• 本文全面概述了当前能力、收益与风险，为心理学中的负责任使用提供指南。
• 它呼吁在利用 LLM 的优势的同时，解决相关风险。