대규모 언어 모델(LLM), 추론 모델 및 에이전트 AI 접근 방식의 급속한 발전과 함께 전 세계적으로 정신 건강 위기가 심화되고 있으며, 수요 증가에도 불구하고 특히 취약 계층에 대한 전문적인 지원 접근성은 부족합니다. 이는 AI가 인간 주도의 개입을 보완하여 확장 가능하고 상황에 맞는 지원을 제공하면서 이 민감한 영역에서 인간과의 연결을 유지할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. 본 논문에서는 인간 중심 접근 방식을 사용하여 AI가 인간 상호 작용을 대체하는 것이 아니라 지원하도록 하면서, 피어 지원, 자가 치유 개입, 사전 예방적 모니터링 및 데이터 기반 통찰력에 대한 다양한 AI 응용 프로그램을 탐구합니다. 그러나 정신 건강 분야에서 AI를 배포하는 데는 윤리적 우려, 투명성, 개인 정보 보호 위험 및 과도한 의존 위험과 같은 과제가 있습니다. 본 논문에서는 AI가 인간 제공자를 대체하지 않고 지원하는 하이브리드 에코시스템을 제안하고 책임감 있는 배포 및 평가를 강조합니다. 또한 이러한 AI 응용 프로그램의 일부 초기 연구 및 결과를 제시합니다. 마지막으로, 윤리적이고 문화적으로 민감한 지침을 준수하면서 AI로 향상된 개입을 개선하기 위한 미래 연구 방향을 제시합니다.
