大型语言模型根据用户动机的不同而产生不同的回应

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大型语言模型（LLMs）对用户的动机状态做出不同反应

最近在《美国医学信息学协会杂志》（JAMIA）上发表的一项新研究揭示了大型语言模型（LLMs）对不同动机状态的响应。在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院的博士生米歇尔·巴克和助理教授杰西·钦的评估中，他们发现，尽管生成式对话代理（GAs）能够识别用户的动机状态，并在个人确立目标时提供相关信息，但当用户对改变自己的行为感到犹豫或矛盾时，它们更不可能提供指导。

巴克举了一个抗拒改变久坐生活方式的糖尿病患者的例子。

“如果医生建议他们需要锻炼来控制糖尿病，通过GAs提供帮助他们增加对健康行为的认识、情感上参与这些改变，并意识到他们的不健康习惯可能会影响周围的人是很重要的。这种信息可以帮助他们迈出迈向积极改变的下一步，”巴克说道。

当前的GAs缺乏关于这些过程的具体信息，这会使个人处于健康劣势。相反，对于那些致力于改变体育活动水平的个人（例如，已经参加私人健身训练以管理慢性抑郁症的人），GAs能够提供相关信息和支持。

“这种大型语言模型在响应某些动机状态方面存在的主要差距提示了未来健康促进LLMs研究的方向，”钦表示。

巴克的研究目标是基于使用自然语言处理和心理理论来促进预防性健康行为的数字健康解决方案。她在加利福尼亚大学洛杉矶分校获得了社会学学士学位。

钦的研究旨在将社会和行为科学理论转化为设计技术和互动体验，以促进跨足年龄段的健康沟通和行为。她领导着伊利诺伊大学的自适应认知与互动设计（ACTION）实验室。钦持有台湾大学心理学学士学位，伊利诺伊大学人因学硕士学位，以及教育心理学博士学位，专注于教学与学习中的认知科学。

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