Can LLMs identify and repair ruptures? Comparison between clinician practices and LLM behaviors

Препринт на arXiv (2026). В сценарном эмпирическом исследовании сравнивалось, как три языковые модели и 22 эксперта распознают и разрешают разрывы терапевтического альянса в 21 разговоре о психическом здоровье. В распознавании модели опирались на явные языковые признаки внутри отдельных реплик, тогда как эксперты учитывали неявную, отношенческую и контекстную информацию всего разговора. В разрешении модели чаще давали директивные, сценарные ответы, а эксперты — процессные: валидацию, открытое исследование, психообразование. Модели лучше совпадали с заданными метками в распознавании, но не в разрешении, где эксперты оценили ответы моделей лишь как умеренно эффективные, с ограничениями по времени, глубине и чувствительности к контексту.

В статье «Кто теперь думает о клиенте вместе с терапевтом?» работа показывает, где ИИ сегодня сильнее (опознание явных признаков разрыва) и где слабее (выбор момента, глубина, учёт контекста при восстановлении), и конкретизирует вопрос о том, кто думает о клиенте вместе с терапевтом. Это препринт на подготовленных сценариях, а не исследование реальной терапии.