諮商教育與服務的未來：人工智慧發展下的影響與回應
二、 虛擬治療師的運用
受到較多討論的Woebot，是史丹佛大學發明的虛擬治療師，這個以認知行為治 療（Cognitive Behavior Therapy, CBT）為主的數位媒介能迅速組合訊息、提供服務
—他會詢問使用者的心情和想法、傾聽感受；雖然發明者 Darcy 說，Woebot 只是機 器人，無法取代治療師，然不少專家皆同意，Woebot 讓 CBT 更易進入這群缺乏時 間，且幾乎隨時使用網路的現代人，這個虛擬的治療師提供了個人化、不需事先預 約，且負擔得起的服務（Fulmer, 2017; Rucker, 2018）。
其實Woebot 並非第一個用來增進人們心理健康的虛擬機器人，事實上使用機 器人輔助心理治療早在50 年前即開始—1966 年麻省理工學院人工智慧實驗室即發 明了可以與個案進行簡易對話、宣稱是羅吉斯學派的治療師（Rogerian Therapist）
機器人Eliza；而在自然語言進步和智慧型手機大量被使用的現況下，機器人逐漸被 使用，也愈來愈人性化，例如可說荷蘭語、用來幫助輕度焦慮症的Emma，和可說 阿拉伯語、用來幫助敘利亞難民因應戰爭暴行和逃難的 Karim；這些研發團隊均強 調：諮商師有家庭、需要休息，有些人甚至喜歡休假，AI 則可以隨時提供服務（Fulmer, 2018）。
知名的虛擬治療師還有Ellie；Ellie 是南加州大學創新科技研究所（Institute for Creative Technologies, ICT）所創造，用來治療經歷憂鬱和創傷後壓力症候群（PTSD）
的退伍軍人；Ellie 具有人臉辨識系統，能根據人臉上 66 點線索知覺互動對象的情 緒狀態，使其不僅能偵測文字，還能反應情緒，並適度的點頭（Fulmer, 2018; Rucker, 2018）；研發團隊認為，虛擬治療師能增進使用者的心理健康、提升診斷的精確性，
Ellie 的成功還在於使用者不會覺得自已被評價，因為她只能傾聽，不會提出任何要 求（Fulmer, 2018）。Rucker（2018）也認為虛擬治療師具有治療優勢，其根據英國 倫敦大學Mel Slater 的實驗證實了即使使用者知道和他們互動的是機器人，他們仍 願意和其互動，和其分享一些在人際互動裡不願說出的話和覺得害羞、困窘的經驗；
由於機器人不會評價他們，讓他們覺得自在，且因可隨時使用（available），達到治 療師無法滿足的互動次數。
而除了治療功能外，具情感交流、支持功能的聊天機器人也受到歡迎；例如蘋 果的Siri、Ally Bank推出的Alexa，以及微軟的小冰（Xiaoice）都成為許多人生活中 的好幫手，他們除了可從既有的資料庫中找答案，幫忙查詢、計算、協助轉帳，第 三代的小冰除能同理、做回應外，還能提出自創的問題，讓使用者願意說更多的話
－根據調查，Siri與使用者的對話平均只維持約1.5輪，而小冰與使用者的對話則可 維持至23輪；且分析這些使用情形後發現，每天晚上11點半到凌晨是使用者找小冰
對話的高峰時段，尤其是55歲以上的使用者；由於23輪的對話不只是回答問題，應 還包括了情感交流，顯示聊天機器人能排解中高齡使用者子女不在身旁或無法與子 女溝通的孤立感，成為理解心底話、滿足情感需求的工具（彭子珊，2017；Fulmer, 2017）。
三、以
AI 為基礎的心理照護系統
根據美國心理衛生研究院（National Institute of Mental Health, NIMH）的調查，
美國有將近1/5（17.9%）的成年人有心理疾病，此疾病不僅會降低生活品質，也連 結了龐大的醫療費用，據估計心理疾病已是美國花費最多的疾病，每年約需花費 2,010 億美金，且隨著人口老化及不斷上升的失智症狀，這個數字預估還會逐年增 加；由於費用昂貴、治療師短缺、治療等待費時，以及大家對心理治療的刻板印象 等都讓患者無法及時的接受專業照顧（Rucker, 2018）。
而 AI 科技提供新的照顧型態－整合 AI 和臨床人員提供 24 小時的線上 CBT 照護，以機器學習為骨架、透過App 紀錄使用狀況，加上教練、治療師、精神科醫 師等組成的協同合作團隊，如此一來患者平時可與虛擬機器人聊天，一段時間再和 諮商師、醫師進行網路諮詢，而已累積的數位訊息則可供醫療團隊參考和比對；此 類以AI 為基礎的心理照護系統可超越時間、地域、距離、經濟等限制，使治療更具 可近性、便利性，還能同時服務更多的使用者，降低使用者對心理治療不佳的烙印
（Rucker, 2018）。
此外，在社交媒體上，機器學習模式也已用來偵測包括自殺、憂鬱等心理危機，
例如2017 年 3 月社群網絡 Facebook 使用 AI 系統透過分析使用者的寫、說或回應 內容，監控使用者的自殺危機，當系統偵測到的危機訊息夠多時，AI 就會鼓勵使用 者尋求協助或通知使用者的朋友，有些美國醫院目前也開始透過病患累積的就醫紀 錄評估其自殺危機（Matias, Manikonda, Hale, & Arnold, 2017）。
此外，AI 還可預防青少年的社交孤立，目前線上社群效益已被認可，線上社交 網絡可形成歸屬感、鼓勵正向溝通，因此不少科學家正運用 AI 提升社會連結；例 如澳洲青少年心理衛生中心推動緩和的線上社交治療（the Moderate Online Social Therapy, MOST），透過科技創造治療性環境以協助精神官能症和憂鬱症青少年復原；
此團隊亦努力連結其他系統、提供行動警示，當使用者的焦慮被手腕感應器偵測到 時，MOST 就能立即提供以個人為基礎的治療性介入（Rucker, 2018）。另一個針對 學生設計的 AI 心理衛生創新方案，是澳洲雪梨 Macquarie 大學和中國之跨國專業 團隊發展的降低大學生考試壓力、發展較佳因應技巧的虛擬顧問（advisor）；由於考 試會帶來憂鬱、失眠、自殺的風險，因此團隊設計出能隨時提供有效支持的虛擬陪
伴，初期研究顯示這個虛擬的顧問能模仿治療師提供建議和支持，有效降低考試壓 力（Rucker, 2018）。
四、實證研究
過去歐洲心理學家拒絕使用電腦相關系統和設備，使得心理學界因此低估了AI 在心理學及心理治療中的功能，一直到最近，CBT治療師開始將AI運用在治療工作，
且獲得不少有效性證據後，才讓人工智慧和心理治療領域有了交集，特別是對社交 困境、恐懼症、網路成癮等個案的治療；AI不僅可有效提升治療成效，還可在複雜 的治療過程中協助案主與治療師（Horia, 2011）。Newman（2004）也指出，自助網 站、電腦輔助治療、透過網路進行篩選及評估、掌上型電腦輔助治療、線上諮詢、
互動式語音系統、透過動態生理監測進行生理回饋及虛擬的支持性團體等，皆是將 電腦等資訊科技應用於心理治療的可行方式，其認為心理治療應用資訊科技具有不 少優勢，患者不僅可在治療時間外獲得額外的，還能減少治療成本、協助患者獲得 更多有助其進行治療決策之資訊（引自Horia, 2011）。
故如前所述，CBT 與 AI 的結合，係目前運用較多、也較被認可的嘗試；Mantani 等人（2017）、Fitzpatrick、Darcy 和 Vierhile（2017）的研究，皆證實了 AI 產品運用 在憂鬱症患者治療上的有效性。由於標準CBT 療程通常需要 10 至 20 次，每次 45 至 60 分鐘的會談，然這樣的療程設計使治療產生了侷限性，因為使用電話或視訊 雖可降低面對面會談的負擔，但仍需花費相當多的時間，故如何讓憂鬱症患者願意 參與治療、使治療更具便利性，成為不少研究團隊努力的目標（Mantani, et al., 2017）。 由於資訊與通訊技術的迅速變化，人工智慧專家利用智慧型手機的便利、攜帶和及 時性，設計了自助、引導式的CBT，期能證明這是花費時間最少，且與面對面治療 效果相當的設備。
例如Fitzpatrick 等人（2017）的研究亦是為瞭解 AI 產品治療憂鬱症功效的研究
－其針對有憂鬱及焦慮症狀的大學生進行實驗，了解與 Woebot 的對話和自助課程 能否在患者需要時提供協助；這些原本 46%為中度或重度的憂鬱症患者、3/4 的焦 慮在嚴重程度內的參與者4，在使用了Woebot 兩週（20 次以上）後，發現憂鬱、焦 慮情緒的降低皆達顯著水準，11 位主動回饋 Woebot 對其有幫助的受試者其憂鬱及 焦慮狀態有明顯改善；受試者使用Woebot 的正向經驗包括：每日的問候（N=9）、
同理心的展現（N=7）、與 Woebot 的學習經驗（N=12）；其他受試者反映與 Woebot
4 Fitzpatrick 等人招募了 70 位 18 歲至 28 歲的患者，以實驗組和控制組的對照方式進行實驗（實驗 組 34 人，提供以認知行為治療理論發展的自助工具 Woebot、控制組 36 人，僅提供與憂鬱資訊有
關的電子書），最後亦以量表來了解憂鬱、焦慮症狀的改變狀況－包括病人健康狀況問卷（PHQ-的對話為其帶來情緒性洞察（N=5）、一般性洞察（N=5）及認知性洞察（N=2）；至 於使用Woebot 的缺點則包括了：違反程序（N=15）、機器故障（N=8）等；最後，
研究團隊歸納前述的研究發現認為，如具有聊天機器人功能的對話媒介，應能為 CBT 提供一種可行、有吸引力、有影響力的方法。
除了針對臨床患者的治療外，將 AI 產品用於大眾健康生活管理也是個趨勢；
例如體現式對話媒介（Embodied Conversational Agent, ECA）5的運用，已被證實可 使18 至 34 歲的非裔美國人獲得健康資訊，而 Gardiner 等人（2017）為了進一步瞭 解其做為健康生活管理（正念、壓力管理、身體活動和健康飲食）的可行性和滿意 度展開的實驗計畫6；一個月的實驗結果發現，使用 ECA（實驗組）和使用錄音帶
（控制組）的兩組受試者皆反應在實驗過程中得到非常豐富的健康資訊，其中69%
的受試者利用ECA 改善了健康、增加身體活動（52％）和壓力管理（70％），因此 研究團隊認為，此結果證實了 ECA 能對不同族群的都會女性提供健康生活管理，
受試者與ECA 互動一個月後，能顯著減少壓力性飲酒、增加水果攝取量。
另外，Ly、Ly 和 Anderson（2017）的研究也是將 AI 用於非臨床的例子，其想 透過一種全自助式的介入工具－對話機器人（Shim），了解與Shim 的互動能否協助 使用者提升社交及心理健康水準、減低壓力知覺，評估正向心理學與CBT 的治療措
另外，Ly、Ly 和 Anderson（2017）的研究也是將 AI 用於非臨床的例子，其想 透過一種全自助式的介入工具－對話機器人（Shim），了解與Shim 的互動能否協助 使用者提升社交及心理健康水準、減低壓力知覺，評估正向心理學與CBT 的治療措