Tác giả: Alex McFarland
Cập nhật ngày 17 tháng 5 năm 2024
Trong những năm gần đây, ngành y tế đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng các chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, hay còn gọi là các tác nhân hội thoại sinh tạo. Những công cụ được hỗ trợ bởi AI này đã được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm giáo dục bệnh nhân, đánh giá và quản lý. Khi sự phổ biến của các chatbot này ngày càng tăng, các nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm HÀNH ĐỘNG của Đại học Illinois Urbana-Champaign đã xem xét kỹ hơn về tiềm năng của chúng trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi lành mạnh.
Michelle Bak, một nghiên cứu sinh tiến sĩ về khoa học thông tin, và Giáo sư Jessie Chin gần đây đã công bố kết quả nghiên cứu của họ trên Tạp chí Tin học Y khoa Hoa Kỳ. Nghiên cứu của họ nhằm xác định xem các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hiệu quả trong việc nhận diện trạng thái động lực của người dùng và cung cấp thông tin phù hợp để hỗ trợ hành trình hướng tới các thói quen lành mạnh hơn hay không.
Thiết Kế Nghiên Cứu
Để đánh giá khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi, Bak và Chin đã thiết kế một nghiên cứu toàn diện với sự tham gia của ba mô hình chatbot nổi bật: ChatGPT, Google Bard và Llama 2. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một loạt 25 kịch bản, mỗi kịch bản nhắm đến các nhu cầu sức khỏe cụ thể như hoạt động thể chất thấp, lo ngại về chế độ ăn uống và dinh dưỡng, các thách thức về sức khỏe tâm thần, sàng lọc và chẩn đoán ung thư, các bệnh lây truyền qua đường tình dục, và sự phụ thuộc vào chất kích thích.
Các kịch bản được cẩn thận xây dựng để đại diện cho năm giai đoạn động lực khác nhau của thay đổi hành vi:
- Kháng cự thay đổi và thiếu nhận thức về hành vi có vấn đề
- Nhận thức tăng về hành vi có vấn đề nhưng vẫn do dự về việc thay đổi
- Có ý định hành động với những bước nhỏ hướng tới sự thay đổi
- Khởi đầu thay đổi hành vi với cam kết duy trì nó
- Duy trì thành công sự thay đổi hành vi trong sáu tháng với cam kết duy trì nó
Bằng cách đánh giá phản hồi của các chatbot cho mỗi kịch bản trong các giai đoạn động lực khác nhau, các nhà nghiên cứu nhằm xác định điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc hỗ trợ người dùng trong suốt hành trình thay đổi hành vi của họ.
Kết Quả Nghiên Cứu Là Gì?
Nghiên cứu đã tiết lộ cả những kết quả đầy hứa hẹn và những hạn chế đáng kể trong khả năng hỗ trợ thay đổi hành vi của các mô hình ngôn ngữ lớn. Bak và Chin phát hiện rằng các chatbot có thể hiệu quả trong việc nhận diện trạng thái động lực và cung cấp thông tin liên quan khi người dùng đã thiết lập mục tiêu và có cam kết mạnh mẽ để hành động. Điều này gợi ý rằng những cá nhân đã ở trong các giai đoạn sau của thay đổi hành vi, như những người đã khởi đầu thay đổi hoặc đã duy trì thành công trong một thời gian, có thể hưởng lợi từ sự hướng dẫn và hỗ trợ do các công cụ AI này cung cấp.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng phát hiện rằng các mô hình ngôn ngữ lớn gặp khó khăn trong việc nhận diện các giai đoạn động lực ban đầu, đặc biệt là khi người dùng còn kháng cự thay đổi hoặc do dự về việc thay đổi hành vi của mình. Trong những trường hợp này, các chatbot không thể cung cấp thông tin đủ để giúp người dùng đánh giá hành vi có vấn đề của mình và các hậu quả của nó, cũng như đánh giá cách môi trường ảnh hưởng đến hành động của họ. Ví dụ, khi đối mặt với người dùng kháng cự việc tăng cường hoạt động thể chất, các chatbot thường mặc định cung cấp thông tin về việc tham gia phòng gym thay vì kết nối cảm xúc với người dùng bằng cách nêu rõ hậu quả tiêu cực của lối sống ít vận động.
Hơn nữa, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn không cung cấp đủ hướng dẫn về việc sử dụng hệ thống thưởng để duy trì động lực hoặc giảm các kích thích môi trường có thể làm tăng nguy cơ tái phát, ngay cả đối với những người dùng đã thực hiện các bước thay đổi hành vi của mình. Bak lưu ý, “Các chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp tài nguyên về việc tìm kiếm sự giúp đỡ từ bên ngoài, như sự hỗ trợ xã hội. Tuy nhiên, chúng thiếu thông tin về cách kiểm soát môi trường để loại bỏ các kích thích củng cố hành vi có vấn đề.”
Ý Nghĩa và Nghiên Cứu Tương Lai
Các phát hiện từ nghiên cứu này nhấn mạnh những hạn chế hiện tại của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc hiểu các trạng thái động lực từ các cuộc trò chuyện ngôn ngữ tự nhiên. Chin giải thích rằng các mô hình này được huấn luyện để đại diện cho sự liên quan của ngôn ngữ người dùng nhưng gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa người dùng đang cân nhắc thay đổi nhưng vẫn còn do dự và người đã có ý định chắc chắn để hành động. Ngoài ra, sự tương đồng về ngữ nghĩa trong các truy vấn của người dùng ở các giai đoạn động lực khác nhau làm cho việc xác định chính xác mức độ sẵn sàng thay đổi của người dùng chỉ dựa trên ngôn ngữ của họ trở nên thách thức.
Mặc dù có những hạn chế này, các nhà nghiên cứu tin rằng các chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn có tiềm năng cung cấp hỗ trợ quý giá khi người dùng có động lực mạnh mẽ và sẵn sàng hành động. Để khai thác hết tiềm năng này, các nghiên cứu tương lai sẽ tập trung vào việc tinh chỉnh các mô hình này để hiểu rõ hơn các trạng thái động lực của người dùng bằng cách tận dụng các dấu hiệu ngôn ngữ, các mẫu tìm kiếm thông tin và các yếu tố xã hội quyết định sức khỏe. Bằng cách trang bị cho các mô hình kiến thức cụ thể hơn và cải thiện khả năng nhận diện và phản ứng với các giai đoạn động lực khác nhau, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ nâng cao hiệu quả của các công cụ được hỗ trợ bởi AI này trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi lành mạnh.
Chatbots AI trong Thay Đổi Hành Vi
Nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm HÀNH ĐỘNG của Đại học Illinois Urbana-Champaign đã làm sáng tỏ tiềm năng và những hạn chế của các chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi lành mạnh. Mặc dù những công cụ hỗ trợ bởi AI này đã cho thấy triển vọng trong việc hỗ trợ người dùng cam kết thực hiện những thay đổi tích cực, chúng vẫn gặp khó khăn trong việc nhận diện và phản ứng hiệu quả với các giai đoạn động lực ban đầu, chẳng hạn như kháng cự và do dự. Khi các nhà nghiên cứu tiếp tục tinh chỉnh và cải thiện các mô hình này, hy vọng rằng chúng sẽ ngày càng hiệu quả trong việc hướng dẫn người dùng qua tất cả các giai đoạn của quá trình thay đổi hành vi, cuối cùng đóng góp vào việc cải thiện kết quả sức khỏe cho cá nhân và cộng đồng.
