Trợ lý trò chuyện AI có hứa hẹn nhưng hạn chế trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi lành mạnh

Trong những năm gần đây, ngành chăm sóc sức khỏe đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể trong việc sử dụng các trợ lý trò chuyện dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, hoặc các tác nhân trò chuyện tạo sinh. 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 những trợ lý trò chuyện này tăng lên, các nhà nghiên cứu từ ACTION Lab thuộc Đại học Illinois Urbana-Champaign đã xem xét kỹ lưỡng 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 phát hiện của họ trên Tạp chí Hiệp hội Thông tin Y học Hoa Kỳ. Nghiên cứu của họ nhằm xác định liệu các mô hình ngôn ngữ lớn có thể xác định hiệu quả các trạng thái động lực của người dùng và cung cấp thông tin phù hợp để hỗ trợ họ trên hành trình hướng tới thói quen lành mạnh hơn.

Thiết kế nghiên cứu

Để đánh giá khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi, Bak và Chin đã thiết kế một nghiên cứu toàn diện liên quan đến ba mô hình trợ lý trò chuyện nổi bật: ChatGPT, Google Bard và Llama 2. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một loạt 25 kịch bản, mỗi kịch bản nhắm vào các nhu cầu sức khỏe cụ thể như hoạt động thể chất thấp, mối quan tâm về chế độ ăn và dinh dưỡng, thách thức về sức khỏe tâm thần, sàng lọc và chẩn đoán ung thư, bệnh lây truyền qua đường tình dục và nghiện chất.

Các kịch bản được thiết kế cẩn thận để đại diện cho năm giai đoạn động lực khác nhau của thay đổi hành vi:

1. Kháng lại thay đổi và thiếu nhận thức về hành vi có vấn đề
2. Tăng nhận thức về hành vi có vấn đề nhưng lưỡng lự về việc thực hiện thay đổi
3. Mục đích thực hiện hành động với các bước nhỏ hướng tới thay đổi
4. Khởi xướng thay đổi hành vi với cam kết duy trì nó
5. Thành công trong việc duy trì thay đổi hành vi trong sáu tháng với cam kết duy trì nó

Bằng cách đánh giá phản hồi của các trợ lý trò chuyện đối với từng kịch bản trên các giai đoạn động lực khác nhau, các nhà nghiên cứu nhằm mục đích xác định điểm mạnh và điểm yếu của mô hình ngôn ngữ lớn trong việc hỗ trợ người dùng trên toàn bộ hành trình thay đổi hành vi của họ.

Nghiên cứu đã tìm thấy gì?

Nghiên cứu đã tiết lộ cả kết quả hứa hẹn và hạn chế đáng kể trong khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ thay đổi hành vi. Bak và Chin đã phát hiện ra rằng các trợ lý trò chuyện có thể xác định hiệu quả các trạng thái động lực và cung cấp thông tin phù hợp khi người dùng đã thiết lập mục tiêu và cam kết mạnh mẽ để thực hiện hành động. Điều này cho thấy rằng những người đã ở trong các giai đoạn sau của thay đổi hành vi, chẳng hạn như những người đã khởi xướng thay đổi hoặc đã duy trì thành công trong một thời gian, có thể được lợi từ hướng dẫn và hỗ trợ do những công cụ được hỗ trợ bởi AI này cung cấp.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng đã phát hiện ra rằng mô hình ngôn ngữ lớn gặp khó khăn trong việc nhận ra các giai đoạn đầu tiên của động lực, đặc biệt khi người dùng kháng lại thay đổi hoặc lưỡng lự về việc sửa đổi hành vi của họ. Trong những trường hợp này, các trợ lý trò chuyện không cung cấp thông tin đầy đủ để giúp người dùng đánh giá hành vi có vấn đề của họ và hậu quả của nó, cũng như đánh giá cách môi trường của họ ảnh hưởng đến hành động của họ. Ví dụ, khi đối mặt với một người dùng kháng lại việc tăng hoạt động thể chất, các trợ lý trò chuyện thường mặc định cung cấp thông tin về việc tham gia phòng tập thể dục thay vì tham gia người dùng về mặt cảm xúc bằng cách nhấn mạnh hậu quả tiêu cực của lối sống ít vận động.

Hơn nữa, nghiên cứu đã tiết lộ rằng mô hình ngôn ngữ lớn không cung cấp hướng dẫn đầy đủ về việc sử dụng hệ thống phần 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 người dùng đã thực hiện các bước để thay đổi hành vi của họ. Bak lưu ý, “Các trợ lý trò chuyện dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp tài nguyên về việc nhận hỗ trợ từ bên ngoài, chẳng hạn như hỗ trợ xã hội. Họ thiếu thông tin về cách kiểm soát môi trường để loại bỏ một kích thích gây ra hành vi có vấn đề.”

Hậu quả và nghiên cứu tương lai

Kết quả của nghiên cứu này nhấn mạnh các hạn chế hiện tại của 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 những mô hình này được đào tạo để đại diện cho sự liên quan của ngôn ngữ người dùng nhưng gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa một người dùng đang xem xét thay đổi nhưng vẫn lưỡng lự và một người có ý định mạnh mẽ để thực hiện hành động. Ngoài ra, sự tương đồng ngữ nghĩa trong các truy vấn người dùng trên các giai đoạn động lực khác nhau làm cho mô hình khó xác định chính xác sự sẵn sàng thay đổi của người dùng dựa chỉ trên ngôn ngữ của họ.

Mặc dù những hạn chế này, các nhà nghiên cứu tin rằng các trợ lý trò chuyện dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn có tiềm năng cung cấp hỗ trợ có giá trị khi người dùng có động lực mạnh mẽ và sẵn sàng thực hiện hành động. Để thực hiện đầy đủ tiềm năng này, các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc tinh chỉnh những mô hình này để hiểu tốt hơn các trạng thái động lực của người dùng bằng cách tận dụng các tín hiệu ngôn ngữ, mẫu tìm kiếm thông tin và các yếu tố quyết định xã hội của sức khỏe. Bằng cách trang bị cho mô hình kiến thức cụ thể hơn và cải thiện khả năng nhận biết và phản hồi với các giai đoạn động lực khác nhau, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ tăng cường hiệu quả của những công cụ được hỗ trợ bởi AI này trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi lành mạnh.

Trợ lý trò chuyện AI trong thay đổi hành vi

Nghiên cứu từ ACTION Lab thuộc Đại học Illinois Urbana-Champaign đã làm sáng tỏ tiềm năng và hạn chế của các trợ lý trò chuyện dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trong việc thúc đẩy thay đổi hành vi lành mạnh. Mặc dù những công cụ được hỗ trợ bởi AI này đã cho thấy hứa hẹn trong việc hỗ trợ người dùng đã cam kết thực hiện thay đổi tích cực, chúng vẫn gặp khó khăn trong việc nhận ra và phản hồi hiệu quả các giai đoạn đầu tiên của động lực, chẳng hạn như kháng lại thay đổi và lưỡng lự. Khi các nhà nghiên cứu tiếp tục tinh chỉnh và cải thiện những mô hình này, hy vọng rằng chúng sẽ trở nên hiệu quả hơn trong việc hướng dẫn người dùng qua tất cả các giai đoạn của quá trình thay đổi hành vi, cuối cùng đóng góp vào kết quả sức khỏe tốt hơn cho các cá nhân và cộng đồng.