北京日报 | 科大讯飞智慧心育，用技术守护孩子心理健康
发布时间2024.06.26
6月20日，《北京日报》深度采访报道由科大讯飞研发的AI多模态抑郁筛查系统和AI心理伙伴，并在专题栏目“京韵周刊 领创”整版刊登。以下是报道全文：
随着技术的不断升级，AI（人工智能）不仅越来越能干，而且还越来越贴心——能听懂人的心事，呵护人的心灵。由科大讯飞股份有限公司研发的AI多模态抑郁筛查系统和AI心理伙伴，已分别在全国两百多所学校落地，在中小学生心理问题预防、预警和干预中发挥着积极的作用。目前，技术团队正抓紧对这些“AI心理专家”开展更进一步的训练，使其更会察言观色，更加深入地走入人类的心灵世界。
AI心理伙伴系统截图
恰逢其时
前一阵儿期中考试结束，初二学生小灵（化名）没发挥好，家长就多念叨了几句。当晚，这位平时沉默寡言的女生偷偷藏起了家里的水果刀，趁着家长不注意，在手腕上狠狠划了几下。送到医院后，她被诊断为中度抑郁。父母这才惊觉，这次自残只是孩子抑郁症状的一次显性爆发，之前她的情绪低落、睡眠障碍、兴趣减退都是向父母发出的求救信号，只是这些信号被误读成“学习压力太大”。
在同一所学校甚至同一个班级里，小灵的故事可能都不是个例。厌学、退学、自伤……中小学生各种情绪障碍问题频频出现。统计数据也印证了这些问题具有相当的普遍性：
——中国科学院心理所2023年发布的《中国国民心理健康发展报告（2021-2022）》显示，14.8%的青少年存在不同程度的抑郁风险。其中，4.0%的受访者抑郁得分较高，属于重度抑郁风险群体；
——中国青少年研究中心和共青团中央发布的《中国青年发展报告》指出，我国17岁以下儿童青少年中，约有3000万人受到各种情绪障碍和行为问题困扰；
——《2022年国民抑郁症蓝皮书》显示，在抑郁症患者群体中，50%的抑郁症患者为在校学生，41%曾因抑郁休学；
……
这些数字的背后，是我们不得不正视的现实：破解儿童青少年的心理问题已经刻不容缓。
然而，急需改进的是求助通道的缺乏。国家统计局发布的2022年《中国儿童发展纲要（2021-2030年）》统计监测报告显示，小学、中学配备专职心理健康教育教师的学校比例分别为33.2%和58.6%，且城市与乡村学校配比不均衡。
为此，教育部等17部门联合印发了《全面加强和改进新时代学生心理健康工作专项行动计划（2023-2025年）》，提出到2025年，配备专（兼）职心理健康教育教师的学校比例达到95%。
另一方面，心理老师似乎也并不是学生求助的第一选择。“找了心理老师事儿就大了。”记者随机采访多名中小学生，他们几乎都表示，不到万不得已不会去找心理老师。
那么，社会咨询通道是否畅通？国家严重精神障碍管理信息系统统计显示，全国现有精神科医生仅2万多名，而专门从事儿童青少年精神专科治疗的医生不过数百人。
心理咨询师陈瑜在其著作《少年发声》中记录了一个让人心酸的片段：“前不久，一位妈妈从急诊室给我发来消息，说女儿吞了大把的安眠药，好在抢救回来了。她查看了女儿的手机，孩子前一天晚上一直在网上搜索心理咨询的热线电话。当时，她肯定求助心切。”
如何为青少年构建乐于接受又易于获得的心理支持系统？她认为，这是一个时代性的大课题。如何回应，如何解决，关乎未来。
上述种种也是科大讯飞探索将人工智能技术与心理健康进行结合的初衷。
在研发人员看来，人工智能的存在让教育公平迈出了一大步，很多乡村孩子的命运因为一块屏幕而得以改变。让人工智能走进人类的心灵世界，助力青少年心理健康，同样恰逢其时。为此，作为全国人大代表，科大讯飞董事长刘庆峰连续多年在全国两会上提出建议，基于人工智能技术，搭建青少年心理健康管理平台，推动青少年心理健康治理的数字化转型。
智能诊断
团队最先瞄准的是抑郁症的筛查。合作对象选中了首都医科大学附属北京安定医院——该院拥有全国最好的青少年抑郁诊疗团队，一号难求。“我们最开始的目标是，将这些顶尖专家诊疗的经验‘AI化’，让很多挂不上号的人也能享受到医院的优质服务。”科大讯飞智慧心育产品线副总经理常雪亮说。
抑郁症的发病机理非常复杂。在问诊时，医生除了询问患者的基本症状，还要观察对方的面部表情、语调语速等。要把这些都学会，机器的压力不小。
“这个过程涉及多模态信息的理解和融合。”科大讯飞医疗北京研究院院长王静带领团队负责系统算法。她解释，文本是一种模态，语音是一种模态，视频图像也是一种模态。以往的算法模型更多的是对一种模态进行突破，而对机器进行抑郁诊断训练时，需要把多种模态融合起来，教会机器去综合理解。
在人工智能领域，多模态技术还是个新鲜事物，团队并没有多少经验可以借鉴。
“最难的是交互时问题和逻辑的梳理。也就是说，我通过什么样的问题和逻辑能获取到用户真实的情况，然后让机器根据这些情况进行理解推理。”王静说。
为此，研究团队联合安定医院构建了包含3000多个专家标注的高质量案例库，进行模型的训练学习。“利用多模态模型，我们提取了用户的语言文字、语音语调、表情等模态的上百个与情绪有关的特征，通过对这些特征进行融合推理和计算，评估用户的抑郁等情绪水平。”王静举例，比如入睡时间、失眠原因等，都是典型的特征。打造这样一套评估模型，团队投入了近3年时间。
这是一个不断调试、优化、再调试的过程。最频繁的时候，系统两周就要做一次更新。好消息不断传来：在北京、合肥等地区的精神专科医院心理辅诊场景中，这套多模态AI抑郁筛查系统与医生专家评估的一致性达到95.5%，比基层全科医生的准确率高34%。
“当时我们就在想，这样一个筛查的技术如果能够用到校园里，可能会大大提升校园心理健康筛查的准确率。”常雪亮是北京师范大学心理学博士研究生，曾在校园中担任过心理老师。对校园的心理健康筛查状况，她再熟悉不过。
她介绍，目前学生接受心理健康状况筛查时，一般使用的都是自陈式量表。其准确率很大程度上取决于学生愿不愿意说真话，以及是否对自己的心理状况有客观的认识。“很多学生认知能力不够，有的孩子还有病耻感，不愿意告诉别人，怕被贴上标签或者受到歧视，这些因素都导致学校老师无法准确识别出学生是不是有抑郁风险。”
数据采集的场景变了，这套系统能否从医院成功迁移到校园？团队选取了2000多名学生进行验证，这些学生先参加传统的量表筛查，再进行AI系统筛查，最后请三甲医院专科医生评定。
AI经受住了考验。结果显示，AI筛查准确率达到了89.4%，轻中重度定量准确率达到了85.8%，比传统心理量表筛查分别高25.6%和47.1%。“当然，在校园里我们肯定不会直接给孩子贴上抑郁的标签，而是会提示老师这些学生有较高的抑郁风险，为家长和学校提供更加准确的建议。”常雪亮说。
心理伙伴
“我是小星，咱们又见面了，今天你过得怎么样？”
在北京宏志中学学生心理咨询室里，高一学生贺祥祯捧着平板电脑，目不转睛地盯着屏幕。与他打招呼的是平板上的卡通形象，也是学校刚刚引入的AI心理伙伴小星。
“我这次考试没考好，心情很差。”
“请记住，一次考试并不能定义你的全部，也许我们可以一起探讨一下是不是某些学习方法或备考策略需要调整，这样下次就可以做得更好了！”
听到小星的鼓励，贺祥祯紧皱的眉头舒展开来，跟小星探讨起了需要改进的地方。“面对着机器，我没有了面对老师的紧张，感觉更有安全感。”体验完毕，贺祥祯分享使用感受。
这套AI心理伙伴系统不仅能综合识别青少年的情绪情感状态，还能使用具有同理心的语言，表达对青少年当前情绪和困扰的充分理解和接纳；同时能通过主动提问促进青少年深入觉察自己的负面情绪及其成因，提供个性化的认知调整和行动改进建议。
“孩子们通常不愿意向家长和老师敞开心扉，通过AI的启发式对话，有望为孩子提供他们真正需要的心理减压和疏导服务。”常雪亮说。
一名重度抑郁的高三女生，几乎每天都要与小星聊天。让人惊讶的是，她聊天的话题并不是“抑郁症怎么治疗”，80%的内容围绕的都是生活琐事。经过一段时间的倾诉后，她的抑郁症状得到了极大缓解。
一名轻度抑郁的初三男生也是小星的忠实粉丝，几个月的时间里，他与小星连续进行了4700多轮对话，冲动、自责倾向显著下降。
其实，这些对话很多并不是传统意义上的有效心理对话。“所谓的‘有效心理对话’，指的是孩子提出自己的心理困扰，期待AI给予科学的心理建议。但是这名男生大部分时间只是单方面的倾诉。不管小星回复什么，他都坚持把自己的故事讲完。”常雪亮说，这也让她看到了AI心理伙伴在咨询之外的新的价值——陪伴和倾听。
这些正从阴霾重新回到阳光下的孩子让团队感到格外振奋。全国200多所使用学校的纵向追踪数据显示，学生的抑郁检出率从31.9%下降到23.9%，学习焦虑检出率从8.25%下降到4.21%，社交焦虑检出率从7.74%下降到4.65%。
背后，机器当然也经过了刻苦的学习。常雪亮给出一组数据：近40万篇心理学期刊文献、1500本心理学专著和教材、超过100万个脱敏后的心理辅导对话案例……这些都是机器的学习资料。
“最初探索的时候，我们面对的就是一个‘黑盒子’。这类数据喂一点儿，那类数据喂一点儿，不断调试，逐渐找到哪种配方出来的效果最好。”常雪亮说，系统的诞生还多亏了星火大模型技术的加持。
“在大模型出来之前，我们也尝试用传统的机器学习方法，输入大量的语料，训练机器能够通过获取关键词来进行回应。”她举例，比如用户言语中如果出现“情绪低落”，“我们就会为‘情绪低落’相关的回复准备各种各样的版本，虽然做了大量的工作，但是出来的效果还是不好，人机对话听上去还是有些不自然。”而大模型在自然语言长文本上的自动生成能力，无疑成功模拟了一位合格心理咨询师的基础素质。
目前，AI心理伙伴的水平已经达到了具有3年心理辅导经验人员的74%的水平。“后面的提升越来越难，我们还在继续努力。”
跋涉前行
心理咨询往往被认为是最不会被人工智能取代的领域。作为这些智能产品的塑造者，常雪亮对这一结论依然坚信不疑。
“AI心理研究的终极目标是打造一名真正的心理咨询师吗？我们的答案是否定的。”常雪亮说，在她和团队看来，AI能提供的只是特定场景下的心灵抚慰和陪伴、共情和倾听，还达不到心理治疗的效果。“我们现在仍然认为，AI要取代那些深度的治疗，替代人和人之间的情感互动是非常困难的。”
这一点，北京宏志中学心理教师周冬梅深以为然。她认为，AI心理服务避免了学生在面对心理老师时可能存在的尴尬和紧张，让学生们在最短时间内找到解决问题的方法，为每一名学生提供了一个安全、无压力的倾诉互动空间。它可以帮助学生及时快速地处理情绪，帮助学生平静下来，“这个时候我们老师再进行干预，为学生提供情感上的支持，可能效果会更好。”
越来越多的学校开始拥抱AI心理服务这一新形式。
上个月，史家胡同小学也引入了包括AI心理伙伴在内的心理小屋，目前还在试用阶段。“我们学校非常重视利用科技手段助力学生健康发展，AI的引入极大弥补了学校心理教师力量的不足，同时能对学生进行初步的辅导，给心理老师做出危机预警提示。”心理老师吴丽梅说。
但她也提示，应随时关注学生的使用状况，“人机对话时，机器对学生有求必应，不会拒绝。这一点确实能给学生充足的安全感和包容力，但我们要警惕学生对此会形成依赖。”她认为，心理辅导、心理咨询的最终目标都是使求助者以正常的状态重新适应社会，而对机器过度的依赖和沉迷或许会阻拦求助者回归社会的步伐。“所以，我们也会制定相应的预约制度，防止学生沉迷。”
“机器是没有情绪的，在面对机器的时候，我们可能不会像面对人那样收敛起自己的坏脾气。比如小星没有给我们一个合适的回复，我们可能忍不住就会有情绪、有脾气，因为我们知道，机器是不怕伤害的。因此，还应观察AI是否能不断自我成长，对此设置相关界限。”吴丽梅说。
常雪亮团队显然也关注到心理健康涉及的复杂伦理问题。以筛查系统为例，不同地区学校、家长的反应就有所不同。“有的学校会认为，学生心理状况是一件可以大大方方呈现出来的事情，筛查得准确了，代表我们对学生负责任。但有的家长对此却比较敏感，担心筛查会侵犯孩子的隐私。”
尽管困难重重，但人工智能在心理健康上的应用前景毋庸置疑。科大讯飞团队还在继续着新的探索。
在常雪亮看来，触发学生心理状态预警信号的并不一定都是心理疾病，很多时候跟学生的行为习惯有关，比如人际关系的矛盾、亲子关系的冲突等，都会对学生心理状态产生影响。“下一步，我们尝试做一套多元信息来源的预警体系，将学生在校园中的表现、亲子互动方式等都融合进去，从而预测学生在面对重大挫折时的处理办法。”
而在心理干预方面，团队也在尝试与体育领域专家合作，为学生心理素质的提升开出运动处方。
“我们期待着，通过早期识别和适当干预，AI能为孩子的成长提供有温度的爱和陪伴，为青少年的心理健康做出贡献。”常雪亮说。
