
走過八十載歲月 桃園市大溪國中溫馨迎校慶 凝聚三代「溪中人」情誼
八旬老校正青春 大溪國中80週年校慶 熱情歡慶「溪」手邁向新世代。 (觀傳媒桃竹苗新聞)【記者曾平/桃園報導】桃園市立大溪國中今(14)日迎來溫馨且意義非凡的80週年校慶!走過八十載春風化雨的悠悠歲月,大溪國中在地方上深耕茁壯,培育了無數優秀學子。今年校慶特別以「溫柔力量 80風華 無限想像」(Might Lovely
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總部位於紐約的兒童心理研究所攜手哈佛大學與麻省理工學院,日前發表一項最新研究指出,現行的生成式 AI 與自然語言處理工具在臨床上尚無法提供具備有效性的心理評估,絕不能直接取代專業臨床醫療人員。
這項刊登於學術期刊《PLOS Digital Health》的研究指出,目前的心理評估標準流程往往仰賴專業人員長期建立的嚴謹診斷程序,臨床醫師除了分析個案的文字或言語,還會綜合考量過往病史、現實生活處境以及非語言的肢體反應。然而,單純依賴文字運算的模型在這些維度上存在明顯死角。
研究團隊分析了數千場危機諮商對話紀錄以及社群媒體公開貼文,並建立名為「文本心理計量學」(Text Psychometrics)的評估架構,用來檢驗 AI 與語言模型測量心理構念時是否具備科學可靠性與公平性。在針對急性自殺風險的分析中,團隊檢視了約 50 項風險指標,發現當對話中提及致命手段、物質濫用、藥物過量,或是諮商員與求助者對話頻次極高時,是需要緊急醫療介入的強力預測訊號。
研究發現,部分 AI 雖然在常規的平均準確率指標上表現優異,卻經常漏判較少見、但在臨床上極具關鍵意義的心理症狀表達方式。
研究第一作者 Daniel Low 指出,這項成果重申了 AI 無法取代心理健康專業人員來充分評估與回應求助者的需求。他強調,心理健康模型絕不能只因為單一指標表現亮眼就被認定為值得信任;研究人員必須深入檢驗模型是否能完整辨識各種症狀表現,且在不同背景的病患群體中維持一致與公平的表現。
