СИСТЕМНАЯ ПСИХОЛОГИЯ
И СОЦИОЛОГИЯ

    Просмотров: 86

УДК 159.9

DOI: 10.25688/2223-6872.2023.46.2.5

ПОТЕНЦИАЛ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ

ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПСИХОЛОГИИ

Е. М. Корж,

МПСУ, Москва,

kem_66@mail.ru,

А. В. Громова,

МПСУ, Москва,

nasooo1993@mail.ru 

Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в психологической практике имеют важное значение и могут внести существенные изменения в современную психологию. В настоящее время активно разрабатываются новые методы использования искусственного интеллекта в сфере нормализации психического здоровья. В статье рассматриваются разработки в области технологий искусственного интеллекта и их применения в когнитивной, клинической и организационной психологии. Обсуждаются вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта в контексте потенциальных рисков их внедрения в повседневную и клиническую практику.

На сегодняшний день проведено значительное количество исследований по использованию роботизированного искусственного интеллекта в психиатрии, психологии и психотерапии. При этом существует потребность в качественном анализе проведенных исследований, включая системную оценку пользы и потенциального вреда применения новых технологий. Преимущества применения искусственного интеллекта очевидны в сфере обслуживания социально незащищенных групп населения, а также в целях улучшения предоставляемых услуг в области нормализации психического здоровья граждан. Однако существует риск возникновения психологической зависимости при длительном использовании специализированных приложений. Кроме того, для эффективного внедрения технологий искусственного интеллекта в практическую психологию необходим системный анализ этических и социальных последствий применения ИИ для своевременного выявления возможных проблем.

Ключевые слова: искусственный интеллект; новые технологии; системная оценка; организационная психология; когнитивная психология; клиническая психология; аватары; интеллектуальные роботы; интеллектуальные агенты.

Для цитаты: Корж Е. М., Громова А. В. Потенциал применения технологий искусственного интеллекта в психологии // Системная психология и социология. 2023. № 2 (46). С. 60–70. DOI: 10.25688/2223- 6872.2023.46.2.5

Корж Елена Михайловна, кандидат психологических наук, доцент, декан факультета психологии, доцент кафедры социальной психологии Московского психолого-социального университета, Москва.

E-mail: kem_66@mail.ru

ORCID: 0009-0003-6779-7333

Громова Анастасия Владимировна, студент Московского психолого-социального университета, Москва.

E-mail: nasooo1993@mail.ru

ORCID: 0009-0007-3827-0902

Литература / References

1. Afonso L. C. S. A recurrence plot-based approach for Parkinson’s disease identification / L. C. S. Afonso et al. // Future Generation Computer Systems. 2019. Vol. 94. P. 282–292. DOI: 10.1016/j.future.2018.11.054

2. Bain E. E. Use of a novel artificial intelligence platform on mobile devices to assess dosing compliance in a phase 2 clinical trial in subjects with schizophrenia / E. E. Bain et al. // JMIR mHealth and uHealth. 2017. Vol. 5. № 2. P. e18. DOI: 10.2196/mhealth.7030

3. Braganza A., Chen W., Canhoto A., Sap S. Productive employment and decent work: The impact of AI adoption on psychological contracts, job engagement and employee trust // Journal of Business Research. 2020. Vol. 131. № 1. P. 485–494. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.08.018

4. Broadbent E. Interactions with robots: the truths we reveal about ourselves // Annual Review of Psychology. 2017. Vol. 68 (1). P. 627–652. DOI: 10.1146/annurev-psych-010416-043958

5. Calderita L. V. THERAPIST: towards an autonomous socially interactive robot for motor and neurorehabilitation therapies for children / L. V. Calderita et al. // JMIR Rehabilitation and Assistive Technologies. 2014. Vol. 1 (1). P. e1. DOI: 10.2196/rehab.3151

6. Cave S., Dihal K. Hopes and fears for intelligent machines in fiction and reality // Nature Machine Intelligence. 2019. Vol. 1 (2). P. 74–78. DOI: 10.1038/s42256-019-0020-9

7. Corea F. Machine ethics and artificial moral agents // Applied artificial intelligence: where AI can be used in business. Springer Cham, 2018. P. 33–41. DOI: 10.1007/978-3-319-77252-3_6

8. Costescu C. A., Vanderborght B., David D. O. Reversal learning task in children with autism spectrum disorder: a robot-based approach // Journal of Autism and Developmental Disorders. 2014. Vol. 45 (11). P. 3715–3725. DOI: 10.1007/s10803-014-2319-z

9. Coyle D. Personal investigator: a therapeutic 3D game for adolescent psychotherapy / D. Coyle et al. // Interactive Technology and Smart Education. 2005. Vol. 2 (2). P. 73–88. DOI: 10.1108/17415650580000034

10. Craig T. K. AVATAR therapy for auditory verbal hallucinations in people with psychosis: a single-blind, randomised controlled trial / T. K. Craig et al. // The Lancet Psychiatry. 2018. Vol. 5 (1). P. 31–40. DOI: 10.1016/ s2215-0366(17)30427-3

11. Cresswell K., Cunningham-Burley S., Sheikh A. Health care robotics: qualitative exploration of key challenges and future directions // Journal of Medical Internet Research. 2018. Vol. 20 (7). P. e10410. DOI: 10.2196/10410

12. Crowston K., Bolici F. Impacts of machine learning on work // Proceedings of the 52nd Hawaii international conference on system sciences. Wailea, HI, 2019. P. 5961–5970. DOI: 10.24251/hicss.2019.719

13. Du Sert O. P. Virtual reality therapy for refractory auditory verbal hallucinations in schizophrenia: a pilot clinical trial / O. P. Du Sert et al. // Schizophrenia Research. 2018. Vol. 197. P. 176–181. DOI: 10.1016/j. schres.2018.02.031

14. Fast E., Horvitz E. Long-term trends in the public perception of artificial intelligence // Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence. 2017. Vol. 31 (1). P. 963–969. DOI: 10.1609/aaai.v31i1.10635

15. Fitzpatrick F., Doherty A., Lacey G. Using artificial intelligence in infection prevention // Current Treatment Options in Infectious Diseases. 2020. Vol. 12 (2). P. 135–144. DOI: 10.1007/s40506-020- 00216-7

16. Fitzpatrick K. K., Darcy A., Vierhile M. Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (woebot): a randomized controlled trial // JMIR Mental Health. 2017. Vol. 4 (2). P. e19. DOI: 10.2196/mental.7785

17. Fujita H., Wu I. C. A special issue on artificial intelligence in computer games: AICG // Knowledge-Based Systems. 2012. Vol. 34. P. 1–2. DOI: 10.1016/j.knosys.2012.05.014

18. Glozier N. Internet-delivered cognitive behavioural therapy for adults with mild to moderate depression and high cardiovascular disease risks: a randomised attention-controlled trial / N. Glozier et al. // PLoS ONE. 2013. Vol. 8 (3). P. e59139. DOI: 10.1371/journal.pone.0059139

19. Grossard C. ICT and autism care / C. Grossard et al. // Current Opinion in Psychiatry. 2018. Vol. 31 (6). P. 474–483. DOI: 10.1097/yco.0000000000000455

20. Heeren A., Mogoașe C., Philippot P., McNally R. J. Attention bias modification for social anxiety: a systematic review and meta-analysis // Clinical Psychology Review. 2015. Vol. 40. P. 76–90. DOI: 10.1016/j. cpr.2015.06.001

21. Hogarty G. E. Cognitive Enhancement Therapy for Schizophrenia / G. E. Hogarty et al. // Archives of General Psychiatry. 2004. Vol. 61 (9). P. 866–876. DOI: 10.1001/archpsyc.61.9.866 

22. Huijnen C. A. G. J., Lexis M. A. S., Jansens R., de Witte L. P. How to implement robots in interventions for children with autism? A co-creation study involving people with autism, parents and professionals // Journal of Autism and Developmental Disorders. 2017. Vol. 47 (10). P. 3079–3096. DOI: 10.1007/s10803-017-3235-9

23. Ienca M. Ethical design of intelligent assistive technologies for dementia: a descriptive review / M. Ienca et al. // Science and Engineering Ethics. 2017. Vol. 24 (4). P. 1035–1055. DOI: 10.1007/s11948-017- 9976-1

24. Kaltenegger H. C. Association of working conditions including digital technology use and systemic inflammation among employees: Study protocol for a systematic review / H. C. Kaltenegger et al. // Systematic Reviews. 2020. Vol. 9 (1). P. 1–11. DOI: 10.1186/s13643-020-01463-x

25. Kim J. H., Kim M. S. The effect of visuospatial rehabilitation on the visuospatial function and attention in patients with schizophrenia // Korean Journal of Clinical Psychology. 2016. Vol. 35 (4). P. 843–857. DOI: 10.15842/kjcp.2016.35.4.012

26. Kravets A. The development of medical diagnostics module for psychotherapeutic practice / A. Kravets et al. // Creativity in intelligent technologies and data science: conference proceedings (Volgograd, Russia, September 12–14, 2017). Springer, 2017. P. 872–883. DOI: 10.1007/978-3-319-65551-2_63

27. Kurtz M. M. Cognitive remediation for psychological disorders // Cognitive remediation to improve functional outcomes / edited by Alice Medalia and Christopher R. Bowie. Oxford University Press, 2016. P. 1–23. DOI: 10.1093/med:psych/9780199395224.003.0001

28. Lichtenthaler U. Extremes of acceptance: employee attitudes toward artificial intelligence // Journal of Business Strategy. 2019. Vol. 41 (5). P. 39–45. DOI: 10.1108/jbs-12-2018-0204

29. Luxton D. D. Artificial intelligence in psychological practice: Current and future applications and implications // Professional Psychology: Research and Practice. 2014. Vol. 45 (5). P. 332–339. DOI: 10.1037/ a0034559

30. MacLeod C. Selective attention and emotional vulnerability: Assessing the causal basis of their association through the experimental manipulation of attentional bias / C. MacLeod et al. // Journal of Abnormal Psychology. 2002. Vol. 111 (1). P. 107–123. DOI: 10.1037/0021-843x.111.1.107

31. Marks I. M., Cavanagh K., Gega L. Computer-aided psychotherapy: revolution or bubble? // British Journal of Psychiatry. 2007. Vol. 191 (6). P. 471–473. DOI: 10.1192/bjp.bp.107.041152

32. Masri R. Y., Mat Jani H. Employing artificial intelligence techniques in mental health diagnostic expert system // International conference on computer & information science (ICCIS). 2012. Vol. 1. P. 495–499. DOI: 10.1109/iccisci.2012.6297296

33. Matthews M., Coyle D. The role of gaming in mental health // The use of technology in mental health: Applications, ethics and practice / edited K. Anthony, D. M. Nagel & S. Goss. Charles C. Thomas Pub. Ltd., 2010. P. 134–142.

34. Mehrotra S. Unguided mental health self-help apps: refections on challenges through a clinician’s lens / S. Mehrotra et al. // Indian Journal of Psychological Medicine. 2017. Vol. 39 (5). P. 707–711. DOI: 10.4103/ijpsym.ijpsym_151_17

35. Mikalef P., Gupta M. Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance // Information & Management. 2021. Vol. 58 (3). P. 103434. DOI: 10.1016/J.IM.2021.103434

36. Millan M. J. Cognitive dysfunction in psychiatric disorders: characteristics, causes and the quest for improved therapy / M. J. Millan et al. // Nature Reviews Drug Discovery. 2012. Vol. 11 (2). P. 141–168. DOI: 10.1038/nrd3628

37. Obschonka M. Big data methods, social media, and the psychology of entrepreneurial regions: Capturing cross-county personality traits and their impact on entrepreneurship in the USA / M. Obschonka et al. // Small Business Economics. 2020. Vol. 55 (3). P. 567–588. DOI: 10.1007/S11187-019-00204-2

38. Rothbaum B. O. Virtual reality exposure therapy for Vietnam veterans with posttraumatic stress disorder / B. O. Rothbaum et al. // The Journal of Clinical Psychiatry. 2001. Vol. 62 (8). P. 617–622. DOI: 10.4088/ jcp.v62n0808

39. Sachan D. Self-help robots drive blues away // Lancet Psychiatry. 2018. Vol. 5 (7). P. 547. DOI: 10.1016/s2215-0366(18)30230-x

40. Scassellati B., Admoni H., Matarić M. Robots for use in autism research // Annual Review of Biomedical Engineering. 2012. Vol. 14 (1). P. 275–294. DOI: 10.1146/annurev-bioeng-071811-150036

41. Schepers J. J. L., Borgh M. A meta-analysis of frontline employees’ role behavior and the moderating effects of national culture // Journal of Service Research. 2020. Vol. 23 (3). P. 255–280. DOI: 10.1177/1094670520918669

42. Scheutz M., Arnold T. Are we ready for sex robots? // 11th ACM/IEEE International conference on human-robot interaction (HRI). Christchurch, New Zealand, 2016. P. 351–358. DOI: 10.1109/ hri.2016.7451772

43. Thase M. E. Improving the efficiency of psychotherapy for depression: computer-assisted versus standard CBT / M. E. Thase et al. // American Journal of Psychiatry. 2018. Vol. 175 (3). P. 242–250. DOI: 10.1176/ appi.ajp.2017.17010089

44. Torjesen I. Society must consider risks of sex robots, report warns // BMJ. 2017. Vol. 358. P. j3267. DOI: 10.1136/bmj.j3267

45. Wada K., Shibata T. Living with seal robots — Its sociopsychological and physiological influences on the elderly at a care house // IEEE Transactions on Robotics. 2017. Vol. 23 (5). P. 972–980. DOI: 10.1109/ tro.2007.906261

46. Yu R. Use of a therapeutic, socially assistive pet robot (PARO) in improving mood and stimulating social interaction and communication for people with dementia: study protocol for a randomized controlled trial / R. Yu et al. // JMIR Research Protocols. 2015. Vol. 4 (2). P. e45. DOI: 10.2196/resprot.4189