負責任評估人工智慧於精神健康
arXiv - Computers and SocietyHiba Arnaout, Anmol Goel, H. Andrew Schwartz, Steffen T. Eberhardt, Dana Atzil-Slonim, Gavin Doherty, Brian Schwartz, Wolfgang Lutz, Tim Althoff, Munmun De Choudhury, Hamidreza Jamalabadi, Raj Sanjay Shah, Flor Miriam Plaza-del-Arco, Dirk Hovy, Maria Liakata, Iryna Gurevych
提出跨領域框架與分類法，重構 AI 精神健康工具評估，強調臨床、社會與公平三重維度。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
跨領域評估框架將臨床、社會與公平三重維度結合，提供完整評估藍圖。
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此框架突破單一指標限制，促使評估者同時考量診斷準確度、治療適用性與使用者社會背景，提升工具實際效益與可接受度。
AI 重點 2
將 AI 精神健康支援劃分為評估、介入與資訊綜合三類，並針對各類設計專屬風險與評估需求。
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分類法幫助開發者與臨床人員快速辨識工具功能與潛在危害，並制定相應的安全測試與倫理審查流程，降低實務落地風險。
核心研究發現
- 1
發現 135 篇文獻普遍依賴通用指標，未能衡量臨床有效性、治療適切性或使用者體驗。
- 2
研究顯示精神健康專業人員參與度低，導致評估缺乏臨床專業視角。
- 3
安全性與公平性議題被忽視，評估缺乏針對風險與偏見的考量。
對教育工作者的啟發
實務工作者應依此框架設計評估指標，納入臨床有效性、治療適切性與使用者體驗三項核心；同時邀請精神健康專家參與評估流程，確保安全與公平性；利用提出的分類法針對不同 AI 支援類型制定專屬測試與倫理審查，提升工具落地成功率。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Responsible Evaluation of AI for Mental Health
- 作者：
- Hiba Arnaout, Anmol Goel, H. Andrew Schwartz, Steffen T. Eberhardt, Dana Atzil-Slonim, Gavin Doherty, Brian Schwartz, Wolfgang Lutz, Tim Althoff, Munmun De Choudhury, Hamidreza Jamalabadi, Raj Sanjay Shah, Flor Miriam Plaza-del-Arco, Dirk Hovy, Maria Liakata, Iryna Gurevych
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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