РОЗРОБКА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ МОБІЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПСИХОЛОГІЧНОЇ ПІДТРИМКИ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Abstract

Психічне здоров’я населення є однією з ключових проблем сучасності, що загострюється в умовах інформаційного навантаження, економічної нестабільності та соціальних потрясінь. Наслідком стає зростання кількості випадків тривожних розладів, депресивних станів та емоційного вигорання. Водночас доступ до кваліфікованої психологічної допомоги залишається обмеженим через дефіцит фахівців, високу вартість терапії та стійку соціальну стигму. Мобільні застосунки на основі великих мовних моделей (Large Language Models, LLM) розглядаються як потенційний засіб часткового усунення цього розриву. Втім, безпосереднє використання LLM у сфері психічного здоров’я супроводжується низкою серйозних викликів: ризик генерації небезпечних або клінічно некоректних відповідей, некоректна реакція на сигнали кризи, компрометація чутливих даних користувача та відсутність зв’язку з науково обґрунтованими психотерапевтичними підходами. У статті розглянуто архітектурні принципи побудови мобільної системи психологічної підтримки на основі генеративних моделей, що дозволяють мінімізувати зазначені ризики. Авторами запропоновано багаторівневу архітектуру, у якій генеративна модель поєднується з підсистемою виявлення кризових сигналів, базою знань когнітивно-поведінкової терапії та модулем локального шифрованого зберігання даних. Проаналізовано принципи інженерії підказок, що забезпечують формування емпатичних, безпечних та клінічно релевантних відповідей моделі. Виконано порівняльне експериментальне оцінювання чотирьох конфігурацій системи – базова модель, модель із контекстною інструкцією, модель з ретриверною підтримкою бази знань та запропонована інтегрована система – на наборі з 200 діалогових сценаріїв групою з восьми незалежних експертів. Оцінювання здійснювалося за чотирма критеріями: емпатія, безпека, релевантність та задоволеність користувача. Результати засвідчили, що інтегрований підхід забезпечує приріст експертної оцінки на 20–30 % порівняно з базовим використанням генеративної моделі, з найбільшим приростом за критерієм безпеки у кризових сценаріях. Сформульовано рекомендації щодо застосування запропонованих архітектурних принципів у виробничих проєктах цифрового психічного здоров’я. Окреслено перспективні напрями подальших досліджень: використання моделей безпосередньо на пристрої, мультимодальна аналітика настрою та неперервна верифікація безпеки.