A Survey of Current Applications of Large Language Models and Future Prospects_a review of current applica tions and possibiliti-优快云博客

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本文探讨了大规模语言模型（LLM）在心理学领域的应用，包括社交媒体分析、临床护理和社区监测等，强调了模型验证和全面评估的重要性。预测未来通用AI模型将加速心理领域进展，减少劳动力成本，但面临安全、隐私和道德挑战。论文全面回顾了相关文献，展望了心理治疗、应用场景、年龄组和疾病过程的发展方向。

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本文是LLM系列文章，针对《Towards a Psychological Generalist AI: A Survey of Current Applications of Large Language Models and Future Prospects》的翻译。

摘要

鉴于心理问题的巨大社会影响，心理学原理的复杂性凸显了一个重大的社会挑战。弥合理解这些原理与其实际临床和现实应用之间的差距需要严格的探索和熟练的实施。近年来，高度自适应和可重复使用的人工智能（AI）模型的迅速发展已成为释放心理学领域前所未有的能力的一种很有前途的方式。本文强调了这些大规模人工智能模型性能验证的重要性，强调了从不同角度对其验证进行全面评估的必要性。此外，我们回顾了这些扩展的心理学模型的前沿进展和实际实施，重点介绍了跨越社交媒体分析、临床护理见解、警惕的社区监测和心理理论细致入微的探索等领域的关键工作。基于我们的综述，我们预测在这些大规模人工智能模型的驱动下，心理领域的进展将加速。这些未来的通用人工智能模型具有大幅降低劳动力成本和缓解社会压力的潜力。然而，这一前进势头并非没有一系列挑战，尤其是在考虑到医疗仪器和相关应用所需的范式变化和升级时。