심리치료 대화에 실제 내담자의 개인 표현 모델링하는 AI 개발

핵심 요약

• 심리치료 내담자들은 자신의 고통을 체계적으로 설명하기 전에 겪으며, 감정·안정감·신뢰도에 따라 표현이 달라진다.
• 기존 LLM 기반 내담자 시뮬레이터들은 임상 사례 기술에 의존해 실제보다 더 명확한 설명을 유도하는 문제가 있다.
• 연구팀은 심리경험이 개인 표현으로 어떻게 구체화되는지 모델링하는 Pandora 프레임워크를 제안했다.
• Pandora는 치료사 개입에 응답해 심리·관계 상태를 업데이트하고, 주관적 평가·귀인을 구성하며, 응답 내용과 전략을 계획한다.
• 별도의 표현 계획 모듈이 이러한 결정들과 내담자 발화에서 추출한 언어 패턴을 결합해 언어 실현을 안내한다.
• 상담·동기강화 면접 데이터셋 4개에서 115사례로 5개 기준 모델과 비교 평가했다.
• Pandora는 표현 유사도와 전체 자기개시 일치도 점수에서 비교 시스템 중 최고 성능을 달성했다.
• 45개 매칭 자기개시 항목을 4명 평가자가 검토한 결과, Pandora는 7.2% 비율로 AI 같은 판정을 받았으나 기준선들은 43.3~67.2%였다.
• 표현 계획을 제거한 절제 실험에서는 표현 유사도가 감소했다.
• 결과는 내담자 시뮬레이션에서 개인 언어 패턴과의 일치도를 높이고 AI 같은 표현을 줄이기 위해 명시적 표현 계획이 필요함을 보여준다.