文：半斤半
来源：心榜（psytop）
在2019年东京论坛上，马云说：
“在未来，有超过50%的工作将会被人工智能取代。这很可怕，但也令人兴奋。”
究竟什么职业会被取代呢？
BBC基于剑桥大学的数据体系，分析了365种职业未来在英国的“被淘汰概率”：
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电话推销员、打字员、会计以97.6%至99%的概率位列前三甲，超过90%的还有保险业务员、银行职员等。多数第一与第二产业工作，都以60%-80%的概率可能被取代。
解决人类精神健康的心理咨询师/心理医生，有多大可能性被人工智能替代呢？
BBC的答案是0.7%！
可见，在目前专家看来，涉及到人类情感和心理的职业，机器很难胜任。
人们坚信，机器人可能永远都不能理解人类的内心与情感。
真的是这样吗？
接下来，我向大家介绍AI在心理健康领域的应用，回答它能否取代人类，解决心理健康的问题。
01
我们需要AI：
心理健康服务的人才缺口
人工智能在医疗领域的应用已为我们带来了很多福祉，例如，数字医生和护士的应用使诊断和治疗的效力大大提高。
医学专业人员的数字化是下一个发展趋势，特别是在精神健康领域。
据不完全统计，全球有1/4的成年人受到精神障碍的影响，仅抑郁症就折磨着全球约3亿人。
可是，只有少部分人能够获得相应的帮助。
目前我国提供精神健康服务的从业者分三大类：
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精神科医生、心理治疗师和心理咨询师。
精神科医师3.34万人，心理治疗师只有约6000人，能够提供专业心理咨询服务的心理咨询师不到3万人。
根据WHO建议，每千人拥有一个心理咨询师是健康社会的平衡点，按这个估算，中国还需要130万名心理咨询师——这在短时间内很难实现。
而人工智能可以迅速填补这方面的空白。
目前，AI技术最有应用前景的发展方向分别是在以下两个方面：
计算精神病学（Computational Psychiary）；
聊天机器人；
那么问题来了，这两种应用前景，多大程度上能解决精神健康问题？
能解决精神健康服务中哪部分问题？
02
提高诊断与治疗效率的AI：
计算精神病学
在计算精神病学领域（Computational Psychiary），AI有很大的应用前景。
什么是计算精神病学（Computational Psychiary）？
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它是将复杂的算法和大量的数据结合起来，从而提高对精神疾病的诊断和治疗。
首先来看诊断。
心理健康从业者知道，人类对精神疾病的诊断，目前的主流范式是症状学——也就是靠观察，靠表象。
那诊断依据怎么来？
目前，诊断依据是按照专业人员对精神疾病症状的收集、分析和汇总，收录在《精神疾病诊断与统计手册》（DSM）中。
可是靠观察和表象为主要依据的诊断标准，可不一定很靠谱。
2012年人民网一项报道称，在中国，一流精神科医师初诊误诊率达20%，“三流医师”甚至会高达40%。
精神疾病诊断难有两个原因。
首先，由于缺乏生物标记物（例如，感冒是上呼吸道感染），通过观察收集到的症状，在不同的诊断类别中会有所重叠。
比如，情绪低落这一症状，可能在抑郁症、PTSD、精神分裂症等多种障碍中均有体现。
第二，人类的观察容易产生主观性错误。
比如，性格内向的多动症儿童，表现出焦虑、抑郁等，应该与焦虑症和抑郁症等心理疾病相鉴别。
面对这一困境，人工智能的介入就有助于提高诊断率。
弗吉尼亚科技集团（Virginia Tech group）研发的人工智能产品，能将功能性磁共振成像（fMRI）的结果与大量数据相结合，包括心理测量、行为数据、访谈的质性数据以及医生的评估等。
这些数据的结合，会为专家提供充足的诊断依据：
首先，因为有行为大数据的支持，人工智能对症状的观察更全面，不会有选择性忽视一些而重视另一些（人类的观察会有这种偏见）。
其次，fMRI的应用使内在的生理数据得到全面分析。
最后，人工智能可以结合行为和生理数据，做出更充分的判断。
所以，有专家甚至相信，在不久将来AI可以取代人类专家，做出独立诊断。
然后来看治疗。
获得了准确诊断之后，接下来就是对疾病的治疗。
人类治疗精神疾病至少有这四个部分：
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1.用药；
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2. 效果评估；
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3. 病程预测；
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4. 预后管理。
人工智能能够帮助人类评估药物的治疗效果，预测疾病的进程，帮助选择最佳的治疗路径。
算法通过挖掘现有的临床试验数据建立统计模型，可以对特定治疗药物作出反应的患者进行前瞻性识别。
应用算法预测特定的抗抑郁药的效果，以获得最佳的成功机会。
03
机器人中的“大白”：
AI可以提供怎样的聊天机器人？
说完在计算精神病学领域的研究，让我们再谈谈能提供咨询和治疗服务的聊天机器人。
你有没有想过拥有一个像《超能陆战队》里大白一样的智能机器人？
他善良贴心，总是能够想尽办法让你开心起来。
聊天机器人就是为你我量身定做的“大白”。
下面向大家介绍两种时下最热门的聊天机器人，他们分别是：
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Chatbot和虚拟咨询师。
目前市面上最火的聊天机器人是Chatbot。
据统计，我国心理疾病人群整体就医率不足10%，形成”患病不看病”的客观现实。
信任感是其中的一个重要问题。
研究显示，来访者对很多素未谋面的咨询师很难产生信任感。
但是面对机器，他们会放松警惕。
即便如此，Chatbot也无法完全替代咨询师所扮演的角色。
比如，机器会在不确定性和模糊性的场景中犯错。
因此，在目前的实践中，还仍需心理咨询师帮助机器优化它的学习系统框架，例如，识别潜在的性别、种族和年龄偏见等。
除了Chatbot，虚拟咨询师是另一种可能。
虚拟咨询师在心理咨询领域的应用可追溯到20世纪60年代。
麻省理工学院人工智能实验室在1966年设计出的伊丽莎（ELIZA），是现代聊天机器人的鼻祖。
随着自然语言处理技术的不断进步，以及智能手机的全面普及，心理健康的虚拟化成为可能。
例如，Facebook开发的计算机程序Woebot，旨在复制患者和咨询师之间的对话。
Woebot会询问你的情绪和想法，试图倾听和了解你，并提供相应的认知行为治疗（CBT）工具。
Woebot的第一个随机对照试验表明，在使用此产品的两周后，参与者的抑郁和焦虑情绪显著降低。
另一个例子，是由南加州大学创意技术研究所（ICT）发起的聊天机器人Ellie，它在治疗抑郁症和创伤后应激障碍的退伍军人颇有疗效。
Ellie将能够检测非语言线索并做出相应的反应，比如：肢体语言、面部表情等。
通过观察病人脸部位置和说话速度，Ellie使用不同算法来确定自己提出的问题、动作和手势。
虽然在科技上已有重大的突破，直至目前为止，虚拟咨询师的综合素质还远不及真人咨询师。
未来如何，让我们拭目以待。
04
0.7%背后的理由
前文所述，心理咨询师/心理医生被AI替代的可能性仅有0.7%。
这是为什么呢？
因为，人工智能还无法在复杂的情况下处理问题。
在未来的精神健康领域，技术含量较低的工作势必会被人工智能所取代，比如，有关疾病和患者信息整合和计算的工作。
但人工智能在复杂的情况下，无法取代人力，例如：
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对患者的精神状态的评估、潜在的暴力行为或是否需要住院等复杂任务。
总之，在精神健康领域，AI能够取代人类的几率很小，但它能够与人类合作，提高工作效率。
与其把人工智能和人类完全对立起来，不如换个角度思考问题：
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人工智能如何优化和提高人在精神健康领域的服务质量？
那么，我们所面对的不仅是机遇，还有挑战。
机遇在于，我们将很快迎来人工智能在心理健康方面的革命，获得高效和高质量的治疗。
挑战在于，如果人工智能建立了心理健康障碍的模型，我们是否也要建立一个“正常”的模型？
如果是的话，如何定义“正常”？
当一种关于“正常”的模型被定义出来时，它会被用作健康的测量工具，还是打压异己手段？
当用人工智能来研究大脑时，我们是否能做到不以牺牲个体的独特性为前提，来维护群体的精神健康？
这些问题都是需要我们思考的。
