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机器学习算法与自然语言处理 
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社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流，特别是初学者同学们的进步。

你知道吗，社畜的苦已经蔓延到赛博世界了，AI 竟然开始像人一样开始 emo 了。
看看右边这位 AI 同学的聊天记录，天啊，这些困扰简直是世另我了：
—— 工作迷茫，自我价值认同度偏低：
—— 情感状态，到点儿就开始网抑云：
  • 求助者：我觉得自己不值得被爱，因为我的脚。
  • 工作员：你指的被爱是指一般的爱，还是指男女之间的爱？
  • 求助者：男女之间的爱。
  • 工作员：你的女友是你的同事，我猜对吗？
  • 求助者：是的。
上述这组对话来源于在一场致力帮助缓解人类情绪问题的社会项目中，一位社会工作者在接受培训时，与 AI 模拟的、有较为严重情绪问题的智能陪练 bot 进行的对话。
对面的人工智能，我愿称其为我的互联网嘴替。
那么，如何将 AI 训练成这样的 “emo 嘴替”、这样的 “emo 嘴替” 又怎么为真正的情绪健康、心理健康发挥作用？

当 “AI+” 走向心理领域

上述来自香港浸会大学社会工作系副教授 陈智达教授负责的运用 AI 模拟求助者支援社会服务工作者培训项目。
一直以来，陈智达教授都致力于研究通讯和信息技术在社会工作中的应用，任教叙事治疗。
这次社会服务项目就应用了 AI 大模型：基于浪潮 AI 大模型 “源 1.0”，陈智达教授的团队建立聊天机器人辅助训练工作人员 ——
AI 机器人遵循剧本大纲，在网上聊天环境中创造性地扮演求助者角色，受训学员要在指定时间内了解情况、整理焦点、以助服务单位下一步跟进。
聊天机器人是人工智能的重要应用之一，通常分为以任务为导向、以问答为导向、以聊天为导向，为实现自动化带来的高效，越来越多的企业应用前两类的聊天机器人，以实现降本增效。
而如今，人工智能在心理咨询、情绪纾解方面的应用正在蓬勃发展，人工智能心理咨询正在成为一个全新而且热门的发展方向。
例如，聊天机器人可以初步识别特定类型的负面情绪，并给出相对适当的反应，同时，与真正的心理学家相比，心理治疗聊天机器人具有一些优势，例如无时间或地点限制的可访问性。
国内已有相关实践，例如西湖大学旗下的西湖心辰就尝试利用 AI 赋能心理服务，每个人都有自己的围城，每个人未来我们可能会拥有专属的、私人订制的 AI 辅助心理咨询师，实现 24 小时陪护、全自动的心理咨询。
咨询是多数 AI 应用在心理领域的传统方向，那如果 AI 成为被咨询者呢？

担任心理咨询师的智能陪练，AI 需要达到怎样的能力？

陈智达教授的项目正是 AI 在该领域的一次 “反向” 创新应用。
AI 不再是咨询师，而是咨询师的 “陪练”，这相比于前者，甚至是更适用技术现状的应用尝试。
通常来讲，聊天机器人的工作流程并不简单，首先需要根据对方用户发送的话语进行用户请求分析 —— 识别意图和提取相关实体，这是聊天机器人执行的第一个也是最相关的任务，对担任心理咨询师的 AI 来说是非常关键，直接决定画风走向。
不少聊天机器人都会折戟于此，但如果只担任咨询师的 “智能陪练”，对这步的要求就没那么高，它的角色重点在于 “倾诉”，以及返回响应 —— 根据对方的输入返回响应。
浪潮 “源 1.0” 是如何赋能虚拟求助者，使其去机械化更像一个真正受到困扰的求助者？
源 1.0 作为后台对话的产生程序，体现了以下 4 种能力：
  • 长时记忆能力：保持人物个性，语言风格，交流话题的稳定性。
  • 短时记忆能力：通过引入领域行业知识，能够媲美领域专家，准确回答领域问题。
  • 情感对话能力：能够感知交流对象的情感，并且带有情感的进行交流。
  • 自由交谈能力：能够自然地进行闲聊和常识问答。
事实上，浪潮源 1.0 是一种生成式预训练模型（GPT），源 1.0 更加擅长的是零样本（Zero-Shot）和小样本（Few-Shot）学习，也就是在 2~ 3 个，甚至 1 个合适 example 的示范下，模型就可以实现 “对话策略”，仿佛具有 “举一反三” 的能力。
根据项目背景，源研发团队为陈智达教授添加了 few-shot 对话样例，可以通过调节参数，改善模型结果偏短、重复等不足问题，陪练 bot 的回答不再仅限于 “是” 或者 “不是” 的短回答、简答回答中，再加上源大模型精读了 5000GB 高质量中文的基础上，可以增强回答的多元性 —— 我不仅 emo，还会告诉你是因为工作不顺心还是为情所困，方便社区工作者在疏导锻炼中能 “对症下药”。
同样，作为真实的 “陪练”，它也需要尽量避免出现上下文连接不上的情况，那么基于 “源 1.0”，通过过往谈话记录中筛选与当前对话相关内容，启动 "多轮对话记忆机制"，这对多轮对话能力会有较好提升。
这种智能辅助训练的应用同样具有良好的推广性和可复制性，除了用于心理咨询师、也可成为大中小学辅导员、客服、销售等岗位的上岗培训助手，还能用于医科院模拟问诊里的模拟病人。

若要科技向善，得先降低开发门槛

在陈智达教授的开发过程中，浪潮团队提供了技术支持，例如，使用相似度提取相关历史对话代码，将其作为 prompt 的代码，提高 AI 模拟求助者的记忆性。
同时，浪潮团队还提供了 wechaty 搭建服务，实现社会工作服务者及心理咨询师可通过微信端直接与源对话。
一直以来，“源” 开发团队都在提供源 1.0 巨量模型、4 个百亿参数技能模型（Skill Model）和模型工具、开发者工具及行业合作服务，目的就是让更多开发者更方便地使用大模型。
源的官网同步开放和上线了 APIExp 和 Web 应用 Sandbox（沙箱）开发工具，开发者可在 APIExp 上设置参数，零代码调用和测试所有已开放的模型服务。
在线体验：https://air.inspur.com/home
Sandbox 开发工具可以让开发者仅修改少量代码，即可完成包含 web 交互的应用示例，从而快速验证业务逻辑和功能效果。
源的 API 和数据已经面向教科研、互联网、制造业等多个产业超过 600 家用户开放使用。
借助源 1.0 的开放开源的能力，AI 开发者可以快速的享受大模型带来的便利，包括可以直接调用的开放模型 API，高质量中文数据集，开源模型训练代码、推理代码和应用代码等。
例如，在「剧本杀」项目中的合成文本环节，据开发团队介绍，浪潮团队提供了技术支持，对 prompt 生成、request 提交以及 reply 查询均提供了详细的、质量极高的范本代码。
人生道路中总会遇到一些波折让我们陷入抑郁情绪中，人们也越来越重视情绪问题的疏导与解决，有些困惑是时代底色，但个人选择依然是青年本色。
低代码、低门槛，开发工具齐全、开箱即用…… 这些特点正是为了让更多的人拥有受惠于技术的选择权，NLP 巨量模型自身的魅力与潜力正在转为人文关怀，真正地践行科技向善。
即刻申请加入开发者社群，运用4行代码，将你的脑洞变为现实！

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