Un innovador estudio desarrollado por investigadores de varias universidades, entre ellas la Universidad de Toronto y la de Northwestern, ha explorado la capacidad de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para personalizar narrativas con un enfoque en la salud mental de jóvenes adultos. Las narrativas adaptadas, generadas por estas avanzadas tecnologías, han mostrado ser efectivas en la reducción de pensamientos negativos y en la promoción de la autorreflexión, involucrando a 346 estudiantes a través de distintos contextos.

La metodología del estudio consistió en involucrar a participantes en la descripción de desafíos personales, utilizando sus narraciones para personalizar las historias generadas por los LLM. Estas narrativas fueron luego comparadas con historias previamente escritas por humanos en intervenciones de salud digital mental (DMH). Interesantemente, los participantes percibieron las historias producidas por LLM como superiores en la transmisión de mensajes clave y, en muchos casos, más eficientes que las versiones humanas. Los resultados también sugieren que estas narrativas ayudan a reducir la creencia en pensamientos negativos y promueven un aumento en la reflexión personal.

Además del enfoque en la salud mental, las narrativas generadas por LLM destacan por su flexibilidad. Utilizan inputs proporcionados por los usuarios para adaptar la historia a sus situaciones específicas, lo cual las hace excepcionalmente relevantes y auténticas a los ojos de los participantes. Sin embargo, los investigadores subrayan la importancia de garantizar que estas personalizaciones no comprometan la autenticidad percibida, un desafío que ha sido superado en gran medida, dado que las historias mostraban una autenticidad comparable a las escritas por humanos.

Las implicaciones del estudio podrían extenderse más allá de la intervención en salud mental, abriendo puertas a nuevas formas de interacción en línea donde las narrativas dinámicamente generadas aborden las necesidades individuales de una manera más centrada en el usuario. No obstante, los autores reconocen que para aplicaciones más complejas como el tratamiento del trastorno de estrés postraumático (TEPT) o la ideación suicida, sería necesario involucrar a profesionales capacitados para revisar y supervisar los contenidos generados por los LLM.