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现代社会使人们的物质生活变得愈加丰富，却也同时导致了精神生活的贫瘠和脆弱，孤独和无助已成为现代社会的普遍现实。《中国国民心理健康发展报告（2021~2022）》显示，全年龄阶段感知自身心理状态持续变差的比例高达23.6%，在工作中感受到压力或倦怠的比例高达82.5%，而18~24岁青年抑郁风险检出率高达24.1%。建立联结感可以抵抗消极和负面情绪，但现实中人与人之间的互动是有限的。于是，基于人工智能的心理疗愈对话机器人成为了当下一种新的可行选择。随着ChatGPT、GPT4、GLM4等大模型的陆续发布，功能性AI在完成任务和提升生产力等方面的作用已被广泛证明。然而，功能性AI在共情陪伴方面的表现并不尽如人意，原因有两点：一是它们通常以官方客观的语气和机械说教的表达与用户沟通，缺乏对求助者的共情和理解；二是其提供的解决方案过于模板化、缺乏针对性，使用户的接受度和满意度不高。CoAI团队将其表现总结为三个关键词：“喊口号”、“伟光正”、“假大空”，这是功能性 AI 在情感陪伴场景上不可避免的共性问题。
为了使大模型能真正与人类用户建立情感链接、提供情绪价值，CoAI课题组结合强大的大模型基座和专业的心理咨询理论，开发了新一代共情陪伴大模型Emohaa，致力于成为每个人最好的AI伙伴。与现有的功能性AI助手不同，Emohaa 能够根据用户需求提供针对性的回复方案，善用疑问和引导的方式，和用户共同构建安全温暖的聊天环境，提供深层次的情绪支持。在以下案例中，测试者模仿真实用户以“备考教师编，每天学习，带孩子，做家务，超级想离婚了”为场景， 与Emohaa 进行沟通。从整体对话的内容和走向可以看出，Emohaa 能够体察用户情绪变化，基于问题进行针对性提问和引导，对用户描述的问题进行释义和反馈，并提供善意的解决方案，为用户提供支持和鼓励，促进双方的情感联结。
采用来自生活中的真实求助场景，与Emohaa开展对话
为了进一步证明Emohaa在共情陪伴方面的强大性能表现，团队将其与当下最强的功能性AI GPT-4进行了对比盲评。团队从第三方平台 FlowGPT (https://flowgpt.com/)中选择了可能是最强大的公开角色扮演Prompt，令 GPT-4 扮演一个情感支持 Chatbot ，并与 Emohaa 进行了共计500轮的直接比较。实验结果如下图，以被选择数为指标，Emohaa 在共情陪伴上的体感性能显著优于 GPT-4，证明了专业心理理论知识对于实现共情陪伴大模型的必要性。
🌟 Emohaa vs GPT-4: The Ultimate AI Battle 🤖🔍 当谈到人工智能领域的顶尖较量时，Emohaa和GPT-4无疑是最耀眼的双雄。这两款语言模型以其卓越的表现力和创新技术，在各自的领域能力上展现出无与伦比的才能。今天，让我们深入剖析它们的强项与差异，看看谁将在这场智能风暴中拔得头筹！🔍🔥 Emohaa, 作为一款专为内容创作定制的AI，以其深度理解文本和精准的情感把握而备受赞誉。它不仅能够生成流畅的文章，还能捕捉微妙的情绪变化，确保每一篇文章都饱含人性温度。🔥📝 而GPT-4，全球瞩目的通用人工智能模型，其庞大的语言知识库和无限制的创造力使其在各种任务中游刃有余。无论是学术论文、新闻报道还是创意写作，GPT-4都能迅速适应并提供高质量输出。📝🔍 然而，Emohaa的独特之处在于它对特定领域的深度学习，对于专业领域如法律、医学或技术文章，其专业知识和准确性无人能敌。这使得它在专业内容生成上具有显著优势。🔍📚 但GPT-4的通用性也不能忽视，它的灵活性和适应性使其成为跨学科写作的理想选择。两者各有千秋，难以分出胜负。📚SEO提示：Emohaa, GPT-4, AI性能对比, 深度学习, 专业内容生成, 通用人工智能总结来说，Emohaa与GPT-4的较量就像一场智慧与广度的较量，两者各有所长，各有千秋。无论是追求深度还是广泛适用性，用户都能在它们之间找到满足自己需求的最佳选择。🔥
得益于强大的共情对话能力和深厚的专业知识储备，Emohaa已经走出了实验室，成功部署至现实心理咨询场景。团队与清华大学心理中心开展深度合作，通过开发“清心伙伴”朋辈互助平台小程序，探索数字疗法+AI 在心理互助领域的应用前景，共同建构多元交互的心理支持系统。同时，双方合作完成多项 AI 和朋辈的心理支持服务效果相关研究，有效促进了项目的科学性和实效性。早在2022年，团队就将初期的 Emohaa 入驻“清心伙伴”朋辈互助平台，化身 AI 伙伴“小清”为同学们提供24小时在线的文字心理支持服务。“小清”的支持服务囊括七大主题：恋爱与性、学业发展、人际联结、学生工作、爱好志趣、情绪调节、自我发展，用户也可根据自身需求开展其它话题。随着全新的 Emohaa 共情陪伴大模型发布，模型在语义理解、语言准确性与流畅度、词汇多样性和实用性等方面的表现均有显著提升，双方就模型实际应用效果和潜力进行深入探讨，并达成最新协议，将其集成到平台中的AI“小清”系统中，实现 AI 服务的全面技术升级与优化。
🌟【Emohaa现已入驻】清华大学心理援助中心！全天候7/24在线，专业心理支持就在您身边👩🎓。在这里，您的隐私安全得到最严格的保护，无论何时何地，都能轻松获得所需帮助。🌍心理健康，我们时刻守护。💪
Emohaa模型具有多个不同参数量版本，配备了积极温暖的语音系统，拥有丰富的知识储备量，能以更加简洁、高效、灵活的方式为用户呈现所需要的信息，擅长倾听用户心声、感受用户经历、引导聊天话题、与用户共同探索内心世界，建立情感连接。目前Emohaa模型已完成三次大规模测试，正在以周为单位快速迭代中。同时，团队正在大力推进共情陪伴角色定制、函数调用认知训练及可视化数字人外观等功能，将在不久后正式上线。
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基础模型研究中心 — CoAI课题组
https://coai.cs.tsinghua.edu.cn/
长期以来，CoAI课题组致力于情感计算和对话系统领域的研究工作，曾提出了首个生成式情感对话模型ECM[1]、首个常识增强的共情对话模型CEM[2]、首个用于心理咨询的情感支持对话框架ESC[3]、首个大规模中文心理问答语料PsyQA[4]，研究成果曾获得IJCAI 杰出论文[5]、COLING[6]/SIGDIAL[7] 最佳论文、ACL[8]/NLPCC[9] 最佳学生论文，具有深厚的研究基础和积累。
CoAI课题组在情感对话系统方向的研究进展
2021年，CoAI课题组在ACL 2021上发表论文[3]，首次基于心理学中的Hill助人理论构建了情绪支持对话（Emotional Support Conversation, ESConv）系统，提出了对话系统的情绪支持三阶段框架。
🌟了解了！基于心理学家Hill提出的三维模型（援助、学习与社区参与），我将为你重塑一个更SEO友好的ESC框架概念。这是一种综合性的自助策略，帮助个体在情感支持、知识获取和社区互动中全面发展。🚀ESCO框架概要：1️⃣ **情感援助** – 通过理解和接纳情绪困扰，提供情感支持的途径。2️⃣ **学习与成长** – 教授实用技巧，促进个人能力提升和问题解决。3️⃣ **社区参与** – 鼓励互动交流，建立互助网络，共同面对挑战。这个框架不仅适用于个人成长，也能在教育、社会工作等领域发挥积极作用。欲了解更多详情，欢迎探索相关研究与实践案例。📚记得优化关键词，如”Hill三阶段理论”、”ESC框架”、”情感援助”、”学习成长”和”社区参与”哦！SEO之旅就此展开！🚀
2022年，CoAI课题组发布了初版的心理疗愈机器人Emohaa，服务用户数超过2.4万，交互次数超过49.7万。与北师大心理学部共同实施的实验表明，在经过初版 Emohaa 三周的持续干预后，被试者的焦虑、抑郁、负面情绪和睡眠问题均得到显著缓解[10]。在此基础上，团队在2023~2024年对Emohaa的基座架构和应用界面进行了进一步的迭代升级，将其进化为全新的共情陪伴大模型 Emohaa，实现了对话能力和专业知识的又一次大跨越。团队致力于将Emohaa打造成一个值得人类信任的大模型，Ta 可靠、耐心，对人类抱有不带偏见的善意与支持，有望成为每个人最好的 AI 伙伴。未来，团队将凭借自身在情感对话系统领域的先发性技术优势，针对模型能力不断迭代优化，持续拓展模型能力边界，打造人与 AI 相互依存、紧密联结的新范式。
参考文献
[1] Hao Zhou, Minlie Huang, Tianyang Zhang, Xiaoyan Zhu, Bing Liu. Emotional Chatting Machine: Emotional Conversation Generation with Internal and External Memory. AAAI 2018: 32(1).
[2] Sahand Sabour, Chujie Zheng, Minlie Huang. CEM: Commonsense-Aware Empathetic Response Generation. AAAI 2022: 11229-11237.
[3] Siyang Liu, Chujie Zheng, Orianna Demasi, Sahand Sabour, Yu Li, Zhou Yu, Yong Jiang, Minlie Huang. Towards Emotional Support Dialog Systems. ACL-IJCNLP 2021: 3469-3483.
[4] Hao Sun, Zhenru Lin, Chujie Zheng, Siyang Liu, Minlie Huang. PsyQA: A Chinese Dataset for Generating Long Counseling Text for Mental Health Support. ACL-IJCNLP 2021 Findings: 1489-1503.
[5]Hao Zhou, Tom Young, Minlie Huang, Haizhou Zhao, Jingfang Xu, Xiaoyan Zhu. Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention. IJCAI 2018: 4623-4629.
[6] Fan Bu, Xiaoyan Zhu, Ming Li. Measuring the Non-Compositionality of Multiword Expressions. COLING 2010: 116-124.
[7] Ryuichi Takanobu, Qi Zhu, Jinchao Li, Baolin Peng, Jianfeng Gao, Minlie Huang. Is Your Goal-Oriented Dialog Model Performing Really Well? Empirical Analysis of System-wise Evaluation. SIGDIAL 2020: 297–310.
[8] Fan Bu, Hang Li, Xiaoyan Zhu. String Re-writing Kernel. ACL 2012: 449–458.
[9] Yida Wang, Pei Ke, Yinhe Zheng, Kaili Huang, Yong Jiang, Xiaoyan Zhu, Minlie Huang. A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset. NLPCC 2020: 91-103.
[10] Sahand Sabour, Wen Zhang, Xiyao Xiao, Yuwei Zhang, Yinhe Zheng, Jiaxin Wen, Jialu Zhao, Minlie Huang. A Chatbot for Mental Health Support: Exploring the Impact of Emohaa on Reducing Mental Distress in China. Frontiers in digital health, 2023, 5: 1133987.
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