Large Language Models in Mental Health Support
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2024-08-19
Department
Major/Subject
Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence
Mcode
SCI3044
Degree programme
Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences
Language
en
Pages
47
Series
Abstract
This thesis explores the integration of Large Language Models (LLMs) into mental health support systems. It examines the evolution of language models, particularly focusing on the capabilities of models like GPT and their applications in mental health through AI-driven tools such as chatbots. The study reviews existing literature to assess the efficacy, user experiences, and the ethical, privacy, and legal considerations associated with deploying LLMs in mental health contexts. Findings indicate that LLMs can enhance accessibility and immediacy in mental health support, showing potential to alleviate symptoms of anxiety and depression. However, the effectiveness varies depending on design and implementation. The thesis underscores significant ethical and privacy concerns, including data security and consent issues, and calls for clearer regulations. It also highlights the need for long-term studies and comprehensive frameworks to navigate these challenges. The study concludes that while LLMs hold promise in revolutionizing mental health support, ongoing research is essential to ensure their responsible and beneficial application.Tämä opinnäytetyö tutkii suurten kielimallien integrointia mielenterveystukijärjestelmiin. Se tarkastelee kielimallien kehitystä keskittyen erityisesti GPT kaltaisten mallien kykyihin ja niiden soveltamiseen mielenterveydessä tekoälypohjaisten työkalujen, kuten chatbottien, avulla. Tutkimus käy läpi olemassa olevaa kirjallisuutta arvioidakseen kielimallien tehokkuutta, käyttäjäkokemuksia sekä eettisiä, yksityisyys- ja oikeudellisia näkökohtia mielenterveyskontekstissa. Tulokset osoittavat, että kielimallit voivat parantaa mielenterveystuen saavutettavuutta ja välittömyyttä, ja niillä on potentiaalia lievittää ahdistuksen ja masennuksen oireita. Tehokkuus kuitenkin vaihtelee suunnittelun ja toteutuksen mukaan. Opinnäytetyö korostaa merkittäviä eettisiä ja yksityisyydensuojan huolenaiheita, kuten tietoturva- ja suostumusasioita, ja vaatii selkeämpiä säädöksiä. Se myös painottaa pitkäaikaisten tutkimusten ja kattavien kehysten tarvetta näiden haasteiden hallitsemiseksi. Tutkimus päättää, että vaikka kielimalleilla on lupausta mullistaa mielenterveystuki, jatkuva tutkimus on välttämätöntä niiden vastuullisen ja hyödyllisen soveltamisen varmistamiseksi.Description
Supervisor
Jung, AlexanderThesis advisor
Jung, AlexanderKeywords
large language model, transformer, mental health, GPT