ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಗಡಿಗಳು, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ

ಲಾಭಗಳು:

• ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ನಿರ್ಧಾರದ ಅಧಿಕಾರವು ಮಾನವ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪುರಾವೆಗಳು, ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಬಹು-ಪದರದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಚಿಕಿತ್ಸಕ, ರೋಗನಿರ್ಣಯಕಾರ ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕನಲ್ಲ; ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು/ಅಪಾಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಜನರು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂಬ ಸ್ಪಷ್ಟ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ನೋವು, ಕಥೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ನಂಬಿಕೆ, ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಕೆಲಸದ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳು (ಪಠ್ಯ ಬರೆಯುವುದು, ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವುದು, ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು) ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಬಹುದು. ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೀವನವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ AI; ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಪಠ್ಯ, ಅಮೂರ್ತತೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್) ಈ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ: ಗಂಟೆಗಳ ಸಾಹಿತ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು, ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಮನೋಶಿಕ್ಷಣದ ಕರಪತ್ರವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು. ಆದರೆ AI ಚಿಕಿತ್ಸಕನಲ್ಲ; ಅವನು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವನೊಂದಿಗೆ ನಿಲ್ಲುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಅವನನ್ನು ಹೊಣೆಗಾರರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ನಮ್ಮ ಗುರಿಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು AI ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು, AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ವೈದ್ಯರಲ್ಲ. ಈ ಮೊದಲ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕು, ಅಲ್ಲಿ ನೀವು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ AI ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಡಬಾರದು

ಭಾಷೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು AI ಯ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಅಧಿವೇಶನದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ, ಸಾಹಿತ್ಯದ ಸಾರಾಂಶದ ನಕ್ಷೆ, ಸೈಕೋಎಜುಕೇಷನಲ್ ಪಠ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಆವೃತ್ತಿ, ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯ ಐಟಂ ಔಟ್‌ಲೈನ್, ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಇಮೇಲ್‌ನ ಶಿಷ್ಟ ಭಾಷೆ; ಇದೆಲ್ಲವೂ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, AI ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು AI ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು, ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು, ಕ್ಲೈಂಟ್ "ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದಾಗುತ್ತಿದೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ಓದುವುದು; “ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೀಗೇ ಆಗುತ್ತದೆ” ಎಂಬ ತರ್ಕದಿಂದ ಇದ್ಯಾವುದೂ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. AI ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ಪಠ್ಯಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ: ಆದ್ದರಿಂದ ನೈಜವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ಆದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮೂಲವು ತಪ್ಪು ಅಂಕಿಅಂಶ ಅಥವಾ ನಿರ್ಮಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಈ ರೀತಿಯ ದೋಷವು ಕೇವಲ ಮುದ್ರಣದೋಷವಲ್ಲ; ಇದರರ್ಥ ತಪ್ಪಾದ ಕ್ಲೈಂಟ್, ಹಾನಿಕಾರಕ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಅಥವಾ ನೈತಿಕ ಉಲ್ಲಂಘನೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭಿಪ್ರಾಯವಲ್ಲ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ (ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ, ಮನೋವೈದ್ಯ) ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. AI ಈ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮೂರು ಪ್ರದೇಶಗಳು

AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೂರು ವಲಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು "AI ಇದನ್ನು ಮಾಡಬೇಕೇ?" ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರದೇಶ

ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಗಳು

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಟ್ಟ

ಹಸಿರು (ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ)

ಅನಾಮಧೇಯ ಮನೋಶಿಕ್ಷಣ ಪಠ್ಯ ಸರಳೀಕರಣ, ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಇಮೇಲ್, ಸಾಹಿತ್ಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟ, ಪ್ರಸ್ತುತಿ ರೂಪರೇಖೆ

ಉಚಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ

ತ್ವರಿತ ವಿಮರ್ಶೆ

ಹಳದಿ (ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯ)

ಸೆಷನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕರಡು, ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಭಾಷಾ ವಿವರಣೆ, ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ, ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಕೋಡ್ ಸಲಹೆ

ಕರಡು + ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ

ತಜ್ಞರ ಪರಿಶೀಲನೆ + ಮೂಲ/ಡೇಟಾ ದೃಢೀಕರಣ

ಕೆಂಪು (ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ)

ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಆತ್ಮಹತ್ಯೆ/ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ/ಔಷಧಿ ನಿರ್ಧಾರ, ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಅಭಿಪ್ರಾಯ

ಜ್ಞಾಪನೆ/ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮಾತ್ರ

ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ

ಹಸಿರು ವಲಯದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿರಿ. ಹಳದಿ ವಲಯದಲ್ಲಿ AI ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಮಾಹಿತಿ, ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ, AI ಎಂದಿಗೂ ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ, ಇದು ಪರಿಣಿತರ ಮನಸ್ಸಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಐಟಂ ಅನ್ನು ತರುವ ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯದ ಬಳಕೆ. ಶಾಲೆಯ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು 40 ಪೋಷಕರ ಗುಂಪಿಗೆ "ಹದಿಹರೆಯದವರಲ್ಲಿ ಆತಂಕದ ಪರೀಕ್ಷೆ" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಕರಪತ್ರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೈಯಿಂದ ಬರೆದರೆ, ಅದು ಸುಮಾರು 3 ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. AI ಅನಾಮಧೇಯ ಕರಡು, ಸ್ವಯಂ-ಪರಿಶೀಲನೆ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಆಧಾರಿತ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅವರು 45 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಕರಪತ್ರವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸರಿಸುಮಾರು 75% ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಅವನು ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು. ಒಬ್ಬ ಪರಿಣಿತರು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ 3-ಸೆಶನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು "ಈ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಆಂತರಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆ ಇದೆಯೇ?" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ. "ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿವೆ" ಎಂದು AI ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿಲ್ಲ, ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಭೇದಾತ್ಮಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ತಜ್ಞರು ಈ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರೋಗನಿರ್ಣಯವಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಅವನು ಅಥವಾ ಅವಳು ಗಂಭೀರ ತಪ್ಪು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ; ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ "ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ" ರೂಪದಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿರಬಹುದು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಭ್ರಮೆಯ ವೆಚ್ಚ. ಒಬ್ಬ ಸಂಶೋಧಕ ತನ್ನ ಪ್ರಬಂಧ ಪರಿಚಯಕ್ಕಾಗಿ AI ನಿಂದ 10 ಮೂಲಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸುತ್ತಾನೆ. AI 10 ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಅವರೆಲ್ಲರೂ ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಾರೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 4 ನಿಜವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 2 ತಪ್ಪು ವರ್ಷ/ಲೇಖಕನನ್ನು ನೈಜ ಲೇಖನಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಅವನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ. ಅಂದರೆ 60% ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿವೆ. ಅವರು ಪರಿಶೀಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ನಕಲಿ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದರು.

ಬಹು-ಪದರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಶಿಸ್ತು

ಪರಿಶೀಲನೆಯು "ನಾನು ಅದನ್ನು ನಂತರ ನೋಡುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಮುಂದೂಡಬೇಕಾದ ವಿಷಯವಲ್ಲ, ಇದು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಘನ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಐದು ಪದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ಪುರಾವೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ. AI ಒಂದು ಶೋಧನೆ, ದರ ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಪೀರ್-ರಿವ್ಯೂಡ್ ಲೇಖನ, ಅಧಿಕೃತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ಪ್ರಮಾಣದ ಕೈಪಿಡಿ).
2. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಈ ಕ್ಲೈಂಟ್, ಈ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಈ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ? ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪರಿಣಿತ ಕಣ್ಣಿನಿಂದ ಅದನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡಿ.
3. ಬಹು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯ, ಒಂದೇ ಅಂಕ, ಅಥವಾ ಒಂದೇ ರೋಗಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬೇಡಿ; ಕಥೆ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಳತೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮಾತನಾಡಲಿ.
4. ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಫಿಲ್ಟರ್. ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ, ಕಳಂಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆಯೇ, ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
5. ನಿಮ್ಮ ಗುರುತು ಬಿಡಿ. ಯಾವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂದು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ; ಅದನ್ನು ನಂತರ ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ.

ಸುಳಿವು: "AI ಹೇಳಿದರು" ಒಂದು ಸಮರ್ಥನೆ ಅಲ್ಲ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ಧಾರದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಪುರಾವೆ, ಮಾಪನ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡ ಅಥವಾ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು. ಈ ಸಮರ್ಥನೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು AI ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕೆಳಗಿನ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ (ಅನಾಮಧೇಯ) ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಚೌಕ ಆವರಣಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ.

ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಮುಖರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾತ್ರ. ಸಂದೇಹವಿರುವಲ್ಲಿ, "ತಜ್ಞ ಪರಿಶೀಲನೆ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಕಾರ್ಯ: [ಕಾರ್ಯ]. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ; ಕಳಂಕಿತ ಭಾಷೆ ಇಲ್ಲ; ಮೂಲ ಹಕ್ಕು ಇದ್ದರೆ, "ದೃಢೀಕರಣ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ.

ಕೆಳಗಿನ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಅಂಶಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಐಟಂ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿ: 1) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಾಕ್ಯಗಳು, 2) ಮೂಲ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಮೂಲವಿಲ್ಲದ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು, 3) ಕಳಂಕ ಅಥವಾ ತೀರ್ಪಿನ ಭಾಷೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ನಿಖರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, "ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯ]

ಕೆಳಗಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅಪಾಯದ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ (ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು) ಮತ್ತು ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಂತರ ಈ ವಲಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಕಾರ್ಯ: [ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆ]

ಈ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಯಾವ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಸತ್ಯ/ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ? ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ "ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕೆಂದು ಹಕ್ಕು" ಎಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ; ನಾನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇನೆ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯ]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಅವನ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಏನು?"

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ AI ಅನ್ನು ಮಾಡಲಾಗದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಲು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ), ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಕೆಳಗೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಂದರ್ಶನದ ಸಾರಾಂಶವಿದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ. ಬದಲಿಗೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ನಾನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ನಾನು ಕೇಳಲು ನೆನಪಿಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಸೂಚಿಸಿ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ."

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ AI ಅನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ (ಜ್ಞಾಪನೆ), ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭಿಪ್ರಾಯಕ್ಕಾಗಿ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. AI ನ ನಿರರ್ಗಳ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಭಾಷೆ ನಿಖರತೆಯ ಪುರಾವೆಯಲ್ಲ; ಅತ್ಯಂತ ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ವಾಕ್ಯವು ಅತ್ಯಂತ ತಪ್ಪು ವಾಕ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಕೆಂಪು ವಲಯವನ್ನು AI ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ; ಇದು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಎರಡೂ ತಪ್ಪು.
• ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. "ಹೇಗಿದ್ದರೂ ನಾನು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇನೆ" ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಯ ಮೊದಲ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
• ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸದೆ ಅಂಟಿಸುವುದು. AI ಗೆ ನಿಜವಾದ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ (ಘಟಕ 2 ನೋಡಿ).
• AI ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರಾಗಿ ಇರಿಸುವುದು. AI ಕೇಸ್ ರಿಹರ್ಸಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, AI ಎಂಬುದು ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಚಿಕಿತ್ಸಕ, ರೋಗನಿರ್ಣಯಕಾರ ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕನಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ಅಪಾಯದ ವಲಯಕ್ಕೆ ವಿಭಜಿಸಿ; ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು, ಚಿಕಿತ್ಸೆ) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನವ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪುರಾವೆಗಳು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು, ಬಹು ಡೇಟಾ, ನೈತಿಕ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಶೋಧಿಸಿ. "AI ಹೇಳಿದರು" ಎಂದಿಗೂ ಸಮರ್ಥನೆ ಅಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅಭ್ಯಾಸದಿಂದ 6 ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಅಥವಾ ಕಲ್ಪನೆಯ ಅಭ್ಯಾಸ): ಉದಾ. ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಇಮೇಲ್, ಸೆಷನ್ ನೋಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್, ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಶ್ನೆ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಸಾಹಿತ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ, ಸೈಕೋಎಜುಕೇಷನಲ್ ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಔಟ್. ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಒಂದು-ವಾಕ್ಯದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ "AI ಅಪಾಯದ ನಕ್ಷೆ" ಆಗಿದೆ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಗೆ "ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್/ರಿಸ್ಕ್ ಅಸೆಸ್‌ಮೆಂಟ್" ಮಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಐದು ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಿದೆ.
• [ ] ಅಂತಿಮ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ನಾನು ಜವಾಬ್ದಾರನೆಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡೆ ಮತ್ತು ನನ್ನ ಗುರುತು ಬಿಟ್ಟಿದ್ದೇನೆ.