Jongeren met een lagere sociaal economische positie lopen 2 tot 3 keer meer risico op psychische problemen. Chatbots met kunstmatige intelligentie (AI) kunnen dienen als gepersonaliseerde ondersteuning voor hun ontwikkeling en sociale participatie. Er is echter een gebrek aan kennis over het co-creëren van AI-gebaseerde interventies voor de geestelijke gezondheid voor en met deze doelgroep. We co-creëren een ethisch legitiem Large Language Model (LLM)-prototype in de vorm van een digitale gezondheid assistent. Dit kan jongeren ondersteunen bij gezond gedrag en essentiële vaardigheden, en cruciale kennis bieden over inclusieve mensgerichte AI voor de geestelijke gezondheid van jongeren. 

Kan kunstmatige intelligentie (AI) jongeren helpen bij het omgaan met de uitdagingen van het leven, met name op het gebied van mentaal welzijn? Ons project beoogt te begrijpen hoe we het potentieel van AI, met name Large Language Models (LLM’s), kunnen benutten om het welzijn van adolescenten te ondersteunen. 

De doelstellingen van dit project waren: 

1. de specifieke welzijnsbehoeften van gemarginaliseerde adolescenten (12-25 jaar) identificeren die deelnemen aan professioneel jeugdwerk, en hun AI-wensen en -ervaringen identificeren. 
2. een eerste co-creatie LLM-prototype-assistent produceren die adolescenten kan ondersteunen bij gezond gedrag en essentiële vaardigheden met behulp van ethisch legitieme overtuigingskracht. 

We gebruikten co-creatieonderzoek om de waarden en behoeften van adolescenten te begrijpen en co-creëerden een prototype van een digitale assistent. We maakten gebruik van het nieuw ontwikkelde open-source Erasmian Large Language Model (ELM). ELM beschermt privacy en arbeidspraktijken, is gebaseerd op gemeenschaps-brede participatie en biedt meer onderwijs- en onderzoeksmogelijkheden dan commercieel beschikbare LLM’s zoals ChatGPT. 

Workshops en verwachtingen  

Er werden 6 workshops gehouden met 10-20 adolescenten. De eerste workshop richtte zich op het co-creëren van scenario’s voor potentiële AI-oplossingen, terwijl de tweede workshop bestond uit het testen en evalueren van deze scenario’s. De sessies vonden plaats in drie jongerengemeenschappen rond Delft, Rotterdam en Naaldwijk. We beoordeelden hun comfort met AI, voorkeursonderwerpen voor gesprekken en hun vaardigheden in verschillende scenario’s. Deze kwalitatieve inzichten vormden de basis voor de ontwikkeling van AI-onderwijs voor adolescenten en ethisch verantwoorde toepassingen van AI voor het mentaal welzijn van jongeren, wat leidde tot de creatie van het eerste prototype. 

Het projectteam bouwde sterke partnerschappen op met jongerenorganisaties en overtrof de verwachtingen bij het werven van jonge deelnemers. Ook studenten en maatschappelijke organisaties kregen aanzienlijke interesse en steun. Gedurende dit proces werden waardevolle inzichten in participatief onderzoek verkregen en werd ons begrip van effectieve samenwerking en betrokkenheid met jongeren vergroot. 

Voorlopige resultaten: 

• Jongeren staan ​​sceptisch tegenover het gebruik van AI-gebaseerde chatbots voor hun mentaal welzijn. Ze zagen deze als praktische hulpmiddelen om informatie te vinden of nieuwe vaardigheden te leren. Woorden als irritant, repetitief en gebrek aan emotionele intelligentie kwamen naar voren bij de beschrijving ervan. Ze hadden een duidelijke voorkeur voor interactie met echte mensen. Ze zagen apps voor mentale gezondheid (met) of zonder chatbots als de meest noodzakelijke in tijden van sociale conflicten, eenzaamheid, financiële stress en zelfontwikkeling. 
• Als een AI-gebaseerde chatbot gebruikt zou worden in een app voor mentaal welzijn, zouden jongeren willen dat de tekst natuurlijk klinkt. Bijvoorbeeld met korte teksten en een consistente toon. De app moet advies geven, aanzetten tot reflectie, hen empoweren en zich aanpassen aan hun persoonlijkheid, hoewel ze terughoudend zijn met het delen van privé-informatie. 

Conclusie 

Op basis van deze input kunnen we ontwerpvereisten ontwikkelen voor de co-creatie van apps, zodat we een product ontwikkelen dat voor hen werkt. Daarnaast voeren we doorlopend gesprekken met ouders, jongerenwerkers en andere jongeren, om zo een alomvattend begrip te creëren van de contexten waarin ondersteuning voor digitaal welzijn het meest nodig is, en van best practices om welzijn te waarborgen via de LLM. Dit zal app-ontwikkelaars in de volgende fasen van het project ondersteunen door het systeemontwerp af te stemmen op de ervaring en de specifieke behoeften van jongeren. Hun input is cruciaal, en jongeren zouden actief moeten samenwerken om de toekomst van AI-ontwikkeling voor geestelijke gezondheid en welzijn vorm te geven.

Follow-up 

Momenteel test en verfijnt het team het eerste prototype van de Digitale Gezondheid assistent door gesprekken tussen adolescenten en AI te verzamelen en interviews met dezelfde adolescenten af ​​te nemen. We schrijven verschillende wetenschappelijke artikelen en zoeken naar financieringsmogelijkheden om extra kosten te dekken. 

Caroline Figueroa ontving de Harkness Fellowships in Health Care Policy and Practice, mede op basis van dit onderzoek, en zal een jaar aan Stanford University doorbrengen om onderzoek naar AI en welzijn voor jongeren voort te zetten. 

Daarnaast gaf promovendus Kathleen Guan, betrokken bij dit project, een presentatie over dit onderwerp op verschillende evenementen, waaronder het Alan Turing Institute in het Verenigd Koninkrijk.