Szimulált tudat, álempátia és kötődésillúzió: mit kezdhet a pszichiátria a mesterséges intelligenciával? = Simulated consciousness, pseudo-empathy and the illusion of attachment: what can psychiatry do with artificial intelligence?

Kéri, Szabolcs (2026) Szimulált tudat, álempátia és kötődésillúzió: mit kezdhet a pszichiátria a mesterséges intelligenciával? = Simulated consciousness, pseudo-empathy and the illusion of attachment: what can psychiatry do with artificial intelligence? ORVOSI HETILAP, 167 (14). pp. 539-546. ISSN 0030-6002

Preview

Text 650-article-p539.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (270kB) | Preview

Abstract

Az elmúlt évtizedben a mentális zavarok növekvő terhe és az ellátórendszer kapacitáshiánya együttesen felgyorsította a generatív mesterséges intelligencia pszichiátriai alkalmazásának elterjedését. A közlemény narratív irodalmi áttekintés segítségével tisztázza e rendszerek technológiai sajátosságait és tipikus hibamódjait, majd a diagnosztika–terápia–etika–társadalom tengely mentén értékeli a tudományos bizonyítékokat. Áttekinti a digitális fenotipizáláson, klinikai szöveg- és beszédelemzésen, illetve viselhető szenzorokon alapuló orvosi döntéstámogatás lehetőségeit, valamint tárgyalja a protokollalapú és generatív terápiás chatbotok rövid távú hatásairól szóló eredményeket és korlátokat. Kiemelt figyelmet kap a mesterséges intelligenciához kapcsolódó szimulált empátia és kötődésillúzió: a túlzott kompetenciatulajdonítás, a dependencia, a manipuláció és a pszichológiai krízishelyzetekben mutatkozó kiszámíthatatlanság betegbiztonsági kockázatot jelenthet. Az adatvédelem, a torzítás, az auditálhatóság és a szabályozói megfelelés a klinikai integráció előfeltétele. Összességében a generatív mesterséges intelligencia ígéretes kiegészítő eszköz a pszichiátriában, de önálló diagnosztikai vagy terápiás szerepe csak szigorú validációval, folyamatos monitorozással és egyértelmű humán felelősségi lánccal képzelhető el. Orv Hetil. 2026; 167(14): 539–546. | Over the past decade, the burden of mental disorders has grown while services remain capacity-constrained, pushing generative artificial intelligence toward psychiatric practice. This narrative review outlines how large language and multimodal models work and where they fail (hallucinations, goal drift, model drift), then appraises the evidence across diagnosis, therapy, and ethical–social implications. We review decision support based on digital phenotyping, clinical text, speech analysis, and wearable sensors, and summarize short-term findings and limitations of protocol- based and generative therapeutic chatbots. Simulated empathy and the illusion of attachment require special atten- tion: overattributing competence, dependency, manipulation, and unpredictability in crises can undermine patient safety. Clinical integration depends on strong privacy safeguards, bias management, auditability, and regulatory com- pliance. Generative artificial intelligence can be a valuable tool, but diagnostic or therapeutic use should be consid- ered only with strict validation, ongoing monitoring, and clear human accountability.

Actions (login required)

Edit Item