Words Caught in the Heart: Simulating Person-Specific Expression for Self-Opaque Clients in Psychotherapy
Pubblicata su AIChronos il · fonte del · Mengxi Xiao, Jingjing Chen, Ziyan Kuang, Jiarong Song, Wenhao Zhao, Zuchen Han
Il framework Pandora simula clienti in psicoterapia aggiornando stati psicologici e relazionali basati sugli interventi del terapeuta. Integra un piano di espressione che combina queste decisioni con pattern linguistici distillati dagli utterances reali del cliente per guidare la realizzazione linguistica. Questo approccio supera le baseline tradizionali evitando risposte troppo chiare rispetto alla comprensione attuale del simulato, riducendo il giudizio 'AI-like'.
- Pandora modella l'espressione psicologica come situata e individuale in risposta alle dinamiche terapeutiche.
- Un separato expression planner fonde le decisioni strategiche con pattern linguistici specifici del cliente per migliorare la coerenza stilistica.
- Il sistema ottiene il punteggio più alto di disclosure-alignment su 115 casi testati rispetto a cinque baseline diverse.
- Lo studio valutativo mostra che Pandora riceve giudizi 'AI-like' solo nel 7.2% dei casi, contro oltre il 43% delle baseline senza pianificazione dell'espressione.
- L'ablazione conferma che la riduzione della similarità espressiva è direttamente collegata all'assenza di un esplicito piano di espressione.
Perché conta. È rilevante per gli sviluppatori perché dimostra l'importanza cruciale del fine-tuning o distillazione dei pattern linguistici specifici (embedding) e dell'espressione planning per evitare che i simulati vengano percepiti come artificiali, un problema comune negli agenti AI locali.
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