编辑推荐：
在关系挑战问题常因多种阻碍缺乏专业支持的背景下，研究人员开展了对语音聊天机器人 Amanda 的研究。结果显示，它能改善特定关系问题，可行性和技术表现良好。这为关系支持提供新途径，凸显语音聊天机器人的应用潜力。
在当今数字化时代，人们的生活越来越离不开各种智能设备，心理健康领域也不例外。然而，在心理健康护理方面，却存在着诸多难题。关系挑战，这一影响个人幸福和情绪状态的重要因素，常常让人们陷入困扰。但由于社会偏见、经济成本以及专业治疗师资源有限等障碍，许多人在面对关系困境时，难以获得及时有效的帮助。传统的心理治疗模式，虽然效果显著，但却无法满足所有人的需求，这就迫切需要一种新的解决方案来填补这一空白。于是，数字健康干预应运而生，而基于大语言模型（LLMs）的聊天机器人，成为了研究的热点方向。在这样的背景下，来自瑞士洛桑大学（University of Lausanne）的研究人员开展了一项关于语音聊天机器人 Amanda 的研究，该研究成果发表在《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》上，为解决关系挑战问题带来了新的希望。
研究人员为了探究 Amanda 在关系支持方面的效果，采用了多种关键技术方法。他们通过 Prolific 招募参与者，这些参与者需满足特定条件，如年龄在 18 岁以上、处于恋爱关系且有具体关系问题等 。在实验过程中，利用 OpenAI 的 GPT-4o 大语言模型以及 Whisper 的语音转文本算法实现语音交互。研究采用单会话范式，通过多种量表和问卷在干预前、干预后及两周后收集数据，运用两级多层模型和内容分析等方法对数据进行深入分析。
临床结果
参与者借助 Amanda 探讨了各类关系问题，涵盖沟通不畅、缺乏亲密感、财务纠纷等多个方面。研究发现，在特定问题的解决上，成效显著。例如，参与者在与 Amanda 交流后，对问题的困扰程度显著降低（p<0.05），处理冲突的信心大幅提升（p<0.05），沟通能力也得到明显改善（p<0.05），且这些效果在两周后依然持续。然而，在通用关系指标方面，提升效果并不稳定。像关系满意度和建设性沟通能力，在干预后并没有立刻提升，而是在两周后才有显著改善（p<0.05）。而个人幸福感在干预后没有明显变化。
可行性结果
从参与者对聊天机器人的态度来看，虽然他们认为与聊天机器人互动所需的精力比预期少，在干预后对聊天机器人的接受度有所提高，但对其有效性的认知并没有显著改善。不过，参与者对在线干预的看法较为积极，认为其更有帮助和优势，且这种态度在两周后仍有部分保留（p<0.05）。在对 Amanda 的实用性、治疗技能和工作联盟的评价上，参与者给出了较高分数，表明 Amanda 在提供关系支持方面具有一定的可行性。
技术结果
对聊天记录的分析表明，Amanda 在技术方面表现良好。编码人员对其互动质量给予了高度评价，例如在同理心、协作性等方面都获得了高分。虽然偶尔会出现重复回应、上下文感知不足等问题，但并不普遍。与基于文本的版本相比，语音版本的互动中，参与者的回应更长，整体互动时间更短，这意味着语音模式能促进更深入的交流，且避免了文本版本中可能出现的循环问题。不过，语音转文本系统偶尔会出现转录错误，将用户语言转换为威尔士语，但这并未影响对话的流畅性。
研究结论表明，Amanda 的语音模式干预在解决关系特定挑战方面具有一定效果，其临床结果与之前基于文本的研究及认知重评写作任务的结果基本一致。这充分证明了语音模式的可行性，它增强了用户参与度，减少了重复回应，提供了更自然的交互体验。然而，研究也存在一定的局限性，如未随机分组可能导致选择偏差，单会话格式无法评估长期效果，样本为非临床人群限制了研究结果的普遍性等。
尽管如此，这项研究依然具有重要意义。从理论层面来看，它为数字心理健康理论提供了新的证据，表明语音交互可能增强用户参与度和情感共鸣。在实践方面，语音聊天机器人可以作为一种可行的一线干预手段，融入分级护理模式，为那些无法获得面对面治疗的人提供帮助，也可辅助传统治疗，促进治疗过程的延续。但同时，研究也指出，未来需要进一步完善聊天机器人的功能，比如增强上下文感知能力、确保长期用户参与度等。还需关注伦理和隐私问题，制定严格的数据保护政策，以保障用户的安全和权益。未来的研究可以朝着多会话干预、针对临床人群的研究以及不同大语言模型比较等方向展开，进一步挖掘语音聊天机器人在心理健康护理领域的巨大潜力，为更多人提供有效的关系支持和心理健康服务。
