预注册概念验证研究：用生成式AI模拟512次动机式访谈会谈可复现共情与联盟的操作效应

背景：在整个生物医学领域，计算机模拟模型日益补充体内和体外研究。然而，心理治疗科学仍受限于方法学局限、资源密集型试验、在实验上操纵具有临床意义特征的困难以及疗效的潜在天花板。利用生成式AI和大语言模型（LLMs），我们提出了一个“计算机模拟心理治疗研究”框架：在可重复的实验条件下对心理治疗互动进行受控模拟。目的：我们检验此类模拟实验能否重现孤立心理治疗过程操纵的理论预期效应。方法：在一项预注册的概念验证研究中，我们通过将本地部署的基于Llama-3.3-70B-Instruct的治疗师和患者模型在八个情境和八种治疗师人设中连接，生成了512次全自动动机性访谈（MI）会话。治疗师（而非患者）的提示操纵了共同治疗因素（CTF），在受控设计中对比高与低共情、肯定和联盟建立行为。主要结局是MI治疗完整性（MITI 4.2全局评分），由盲法LLM评估并重复评分，使用线性混合效应模型分析。次要结局包括基于模拟患者话语的观察者推断的重要性/信心标尺；治疗师共情量表（TES）和工作联盟量表-简版观察者版（WAI-S-O）作为操纵保真度检查。人类编码者对分层子样本进行评分。结果：在512次模拟中，506次（98.8%）产生完整转录文本，480次（93.75）保留用于分析。操纵检查确认了CTF操纵的保真度（WAI-S-O总分{beta} = 3.14；[2.65,3.63]，p<0.001，TES {beta} = 14.48 [13.92,15.04]，p<0.001）。高与低CTF在所有MITI全局评分中产生了理论预期的改善，包括t

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。