Duże modele językowe mają dziwny paradoks: mogą znakomicie rozmawiać o terapii behawioralnej i udzielić płynnej, empatycznej odpowiedzi, ale w praktyce zupełnie nie potrafią jej prawidłowo zastosować. Badacze odkryli, że zamiast strategicznych pytań czy prób zmienienia perspektywy pacjenta, modele po prostu wpadają w pętlę walidacji i refleksji, niezależnie od tego, co pacjent rzeczywiście potrzebuje.
Problem tkwi w przepasti między wiedzą teoretyczną a umiejętnością praktyczną. Choć LLM-y zdobywają do 96 procent punktów na egzaminach licencyjnych z zakresu terapii behawioralnej, nie potrafią efektywnie kierować dialogiem terapeutycznym. Zespół opracował nowy framework, który traktuje rozmowę terapeutyczną jako kontrolowane rozumowanie emocjonalne. Narratywy pacjentów rozkładane są na strukturę konceptualizacji poznawczej Becka, zakotwiczone w klinicznych koncepcjach SNOMED CT i weryfikowane za pomocą wnioskowania w języku naturalnym. Strategia Multiple Chain-of-Thought wybiera między walidacją i refleksją, pytaniami sokratejskimi lub alternatywnymi perspektywami.
Badania na trzech otwartych modelach językowych i 14 studiach przypadków pokazują, że zwykłe dodanie definicji protokołu do prompta nie zmienia zachowania modeli. Jednak bardziej zaawansowane podejście - Multiple Chain-of-Thought na bazie tych definicji - rzeczywiście poprawia wybór strategii terapeutycznej. Naukowcy wprowadzili również metrykę Protocol Leverage Force, która mierzy, na ile dana interwencja zmienia model w kierunku bardziej efektywnych zachowań, poza jego domyślną tendencją do walidacji.