대규모 언어 모델(LLM), 추론 모델, 그리고 목적 지향적 AI 접근 방식의 빠른 발전과 함께 전 세계적인 정신 건강 위기가 심화되고 있으며, 수요 증가에도 불구하고 특히 취약 계층에 대한 전문적인 지원 접근성은 부족한 실정입니다. 이는 AI가 인간 주도의 개입을 보완하여 확장 가능하고 맥락을 인식하는 지원을 제공하면서 동시에 이 민감한 영역에서 인간의 연결을 유지할 수 있는 독특한 기회를 제시합니다. 본 논문에서는 인간 중심 접근 방식을 사용하여 AI가 인간의 상호 작용을 대체하는 것이 아니라 지원하도록 하면서, AI를 이용한 동료 지원, 자가 치료 개입, 사전 예방적 모니터링 및 데이터 기반 통찰력 등 다양한 응용 프로그램을 탐구합니다. 그러나 정신 건강 분야에서 AI를 배포하는 데는 윤리적 문제, 투명성, 개인 정보 보호 위험, 과도한 의존 위험과 같은 과제가 있습니다. 따라서 AI가 인간 제공자를 지원하지만 대체하지 않는 하이브리드 생태계를 제안하며, 책임감 있는 배포 및 평가를 강조합니다. 또한 이러한 AI 응용 프로그램의 일부 초기 연구와 결과를 제시하고, 윤리적이고 문화적으로 민감한 지침을 준수하면서 AI 향상된 개입을 개선하기 위한 미래 연구 방향을 제시합니다.
