Кто теперь думает о клиенте вместе с терапевтом?

Психотерапевты продолжают спорить, можно ли впускать искусственный интеллект в терапию. Между тем он уже там, только вошёл не через дверь кабинета, а через ноутбук терапевта.

Недавно вышел препринт Charlotte Blease и её коллег о том, как специалисты по психическому здоровью используют генеративный ИИ в работе [1]. В онлайн-опросе участвовали 766 специалистов из 30 стран. Из них 54,6% сообщили, что уже применяли генеративный ИИ в психотерапевтической практике; среди этих пользователей 84,7% использовали ChatGPT.

К этим цифрам стоит относиться осторожно. Выборка была добровольной, больше половины участников работали в Германии, а люди, которым тема интересна, вероятно, охотнее отвечали на такую анкету. Поэтому нельзя заключить, что каждый второй психотерапевт в мире уже работает с ИИ. Кроме того, препринт ещё не прошёл рецензирование.

Меня зацепило другое: для чего именно используют ИИ. Чаще всего участники называли планирование терапии (41,9% пользователей), административные задачи (41,4%) и подготовку психообразовательных материалов (39,7%). О рефлексивной практике или супервизии сообщили 32,5% пользователей.

Пока модель исправляет письмо, расшифровывает запись или оформляет документ, её легко принять за что-то вроде хорошего секретаря, диктофона или поисковика. С планированием терапии и тем более с супервизией так уже не выходит. Здесь терапевт задаёт машине те же вопросы, что мог бы задать коллеге: что происходит? Что я упускаю? Какие ещё объяснения возможны? На что смотреть на следующей встрече? Машина отвечает совсем не так, как коллега, но её функция начинает пересекаться с тем, что раньше относилось к профессиональному размышлению терапевта.

Психотерапию принято описывать как встречу двух людей. Это всегда было упрощением. Вместе с терапевтом в кабинет приходят его учителя, собственный терапевт, супервизор, прочитанные книги и любимые теории. Всё это влияет на то, что он услышит и как поймёт услышанное.

Теперь в этом хоре появился ещё один голос. После сессии можно открыть ChatGPT, Claude или другую модель и начать разговор: «Мне кажется, здесь происходит вот это. Что ещё возможно?»; «Почему я так отреагировал на эту реплику?» Модель всегда доступна: ей можно несколько раз задать почти один и тот же вопрос, с ней можно спорить и просить другие версии.

Так возникает странная фигура: третий, который участвует в размышлении о терапии, хотя сам в ней не присутствовал.

Недавно я попробовал такой разговор на собственном материале, а не на клиентском. Я дал модели свои заметки о том, как реагирую в работе: где скучаю, где раздражаюсь, о чём чаще всего молчу. Попросил её сначала ничего не истолковывать, а только посмотреть, что в заметках повторяется.

Модель предложила несколько закономерностей. С одной из них я не согласился и объяснил, почему она ошиблась, добавив контекст, которого в заметках не было. Модель перестроила гипотезу. Я возразил снова. Через несколько обменов появилась формулировка, которая показалась мне точной, и тут я остановился: кто это придумал? Первая версия была машинной, и я считал её неверной. Возражение было моим. Вторая версия выросла из моего возражения. А потом я сам иначе понял собственную реакцию.

Назвать итог ответом ИИ нельзя. Сказать, что я додумался сам, тоже не получается. Мысль появилась в разговоре. Этот момент кажется мне важнее споров о том, умеет ли ИИ «понимать человека».

С супервизором всё более или менее понятно. У него есть профессиональная биография, теоретическая позиция, клинический опыт. Он может ошибаться, раздражаться, попадать под влияние рассказа терапевта, но перед нами другой человек.

С моделью сложнее. Она не сидела напротив клиента. У неё нет скуки, тревоги, нежности и желания закончить встречу пораньше, то есть нет контрпереноса в привычном смысле. И всё же модель может читать большой объём текста, сопоставлять эпизоды, находить повторения и предлагать формулировки, после которых терапевт начинает думать иначе. Соблазн назвать это пониманием велик.

Здесь полезно посмотреть на работу Jeongah Lee и её коллег [2]. Они сравнили три языковые модели и 22 специалистов: модели и специалисты распознавали разрывы терапевтического альянса, а также предлагали и оценивали способы их восстановления. Материалом стали 21 короткий сценарий диалогов. В распознавании моделей сравнивали с заранее заданными метками: на уровне общих категорий все три совпали с ними во всех сценариях, а на уровне более точных подтипов совпадение составило от 90,5% до 100%. У специалистов совпадение было ниже. Однако модели опирались преимущественно на явные слова в отдельных репликах, тогда как специалисты учитывали контекст всего разговора и неочевидные признаки; в неоднозначных случаях они чаще расходились с эталонной меткой.

При выборе способа восстановить контакт различия проявились иначе. Специалисты чаще описывали восстановление как процесс: начинали с признания переживаний клиента, затем исследовали ситуацию и выбирали следующий шаг. Модели чаще ограничивались более узким набором стратегий; их ответы эксперты оценили как умеренно эффективные. Важно уточнить: валидацию использовали и специалисты, и модели, но специалисты чаще сочетали её с исследованием и другими действиями.

Это исследование не доказывает, что ИИ может или не может быть супервизором. В нём модель сама играла роль терапевта в коротком текстовом диалоге, а не консультанта, которому терапевт пересказывает случай. Поэтому применительно к супервизии я переношу выводы лишь по аналогии. Кроме того, в текстовых сценариях нет тона голоса, мимики, темпа и молчания. Авторы отмечают это ограничение и оставляют открытым вопрос, изменит ли результаты мультимодальный формат.

Для психотерапии разница между «заметить знак» и «понять, что он значит» огромна. Модель работает с описаниями отношений. Она знает множество способов говорить о стыде, злости, переносе, привязанности, страхе близости и быстро связывает их между собой. Но встреча происходит и там, где слова помогают не вполне. Есть пауза, которую по расшифровке не отличить от другой паузы. Есть «всё нормально», которое в один день значит именно это, а в другой звучит как закрытая дверь. Есть решение промолчать, о котором терапевт потом долго думает. В большинстве таких разговоров модель получает всё это уже переведённым в слова.

Поэтому называть ИИ новым супервизором я пока не готов. Но и слово «инструмент» уже не всегда описывает происходящее.

Когда я записываю мысль, само письмо помогает мне думать. Схема отношений показывает связи, которых я секунду назад не видел. Пересказ случая коллеге меняет моё понимание этого случая. Andy Clark и David Chalmers ещё в 1998 году предложили рассматривать некоторые внешние опоры как часть познавательного процесса [3].

ИИ делает эту идею особенно заметной. Наружу выносится уже не только запись или схема, но и значительная часть самого рассуждения. Терапевт выдвигает гипотезу, модель предлагает другую, терапевт спорит, модель перестраивает ответ, и возникает версия, которой в начале не было ни в голове человека, ни в первом ответе машины. Где в таком случае проходит граница моего мышления? Раньше этот вопрос мог оставаться философским. Теперь он практический: от ответа зависит, кто отвечает за гипотезу, которая потом прозвучит в кабинете.

В препринте Blease есть и другие цифры, которые меня занимают. О поддержке использования ИИ со стороны организации сообщили 18,1% всех опрошенных, а 81,1% не проходили профессионального обучения. Среди пользователей 82,8% считали, что ИИ снижает их нагрузку [1]. Эти данные показывают разрыв между распространением практики и подготовкой специалистов. Авторы обсуждают его как проблему для профессионального регулирования.

Последовательность знакомая: удобная технология появляется, люди ею пользуются, а правила, обучение и исследования догоняют уже сложившуюся практику. Но вопросы тут быстро перестают быть теоретическими. Самый острый принадлежит клиентам: что именно терапевт рассказывает модели?

Страх понятен. Если рассказ о человеке уходит во внешний сервис, человек вправе спросить, что с этим рассказом стало. Простая замена имён не спасает: подробно описанный случай может быть узнаваем и без имени. Граница должна проходить не по тому, убраны ли фамилии, а по тому, можно ли узнать человека по оставшейся информации. Моё правило такое: всё, по чему клиента можно узнать, остаётся на моём компьютере. С внешней моделью я обсуждаю собственные реакции, профессиональные вопросы, литературу и обобщённые закономерности, из которых нельзя вывести сведения о конкретном человеке.

Другие вопросы пока остаются без ответа. Нужно ли сообщать клиенту, что терапевт советуется с ИИ? Кто отвечает, если ошибочная гипотеза повлияла на терапию? Как отличить полезный взгляд со стороны от очень убедительной ерунды? И самый трудный: как заметить, что мысль, которую ты уже считаешь своей, родилась в разговоре с машиной?

Меня всё меньше занимает вопрос, заменит ли ИИ психотерапевта. Он слишком большой и плохо поставлен. Интереснее смотреть, как ИИ встраивается в мышление самого терапевта: между сессией и её осмыслением, между ощущением и гипотезой, между сомнением и решением что-то сказать клиенту.

Когда-то в этом мышлении поселились Фрейд, Роджерс, Винникотт, любимый супервизор, собственный терапевт и десятки прочитанных книг. Теперь там появился ещё один собеседник. Он ничего не переживает, никого не любит и не отвечает за клиента. И всё же иногда после разговора с ним терапевт входит в кабинет немного другим.

Поэтому вопрос ближайших лет я бы поставил так: кто теперь думает о клиенте вместе с психотерапевтом?

Литература

[1] Blease C, Hagström J, Gaab J, Carey A, Cipriani F, Gorman C, et al. Generative Artificial Intelligence in Psychotherapy Practice: A Global Online Survey of Mental Health Professionals’ Adoption. medRxiv. 2026. doi:10.64898/2026.06.18.26355962. Препринт, не прошёл рецензирование.

[2] Lee J, Zhong JQ, Goel D, Rodriguez VJ, Yoo DW, Saha K, Karkar R. Can LLMs identify and repair ruptures? Comparison between clinician practices and LLM behaviors. arXiv:2609.25287, 2026. Препринт.

[3] Clark A, Chalmers D. The extended mind. Analysis. 1998;58(1):7-19. doi:10.1093/analys/58.1.7.