ОБЗОР МЕЖДУНАРОДНОГО ОПЫТА ИНТЕГРАЦИИ ЧАТ-БОТОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРАКТИКУ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИ ЗАВИСИМОСТЯХ - Akhatova, Sanam; Tapalova , Olga; Кенжетаева, Роза; Sukhjit , Singh (Вестник КазНПУ имени Абая. Серия: Психология, 2025)
Глобальный рост числа случаев зависимостей — как связанных с употреблением психоактивных веществ, так и поведенческих — подчёркивает необходимость масштабируемых, доступных и научно обоснованных психологических интервенций. Традиционные формы консультирования и реабилитации нередко оказываются недостаточными для обеспечения своевременной поддержки, непрерывности терапии и достаточного охвата клиентами. Цель данного исследования — проанализировать и систематизировать международные работы, посвящённые интеграции чат-ботов на основе искусственного интеллекта (ИИ) в практику психологической помощи при зависимостях. Поиск литературы осуществлялся в базах данных PubMed, Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2017 по 2025 годы с использованием заранее определённых ключевых слов. Включение исследований проводилось по критерию наличия эмпирических данных или валидированных терапевтических моделей, связанных с чат-ботами, применяемыми при химических и поведенческих зависимостях. Были проанализированы шесть репрезентативных моделей: Woebot/W-SUDs, Tess, Chatbot-Assisted Therapy (CAT) для лечения зависимости от метамфетамина, Quin для отказа от курения, симуляционная LLM-система ChatThero, а также крупный систематический обзор, задающий направления дальнейших исследований. Результаты анализа показали, что интервенции с использованием чат-ботов являются реализуемыми и приемлемыми для лиц с химическими и поведенческими зависимостями. Среди зафиксированных эффектов — снижение интенсивности влечения, улучшение эмоциональной саморегуляции и повышение вовлеченности в терапевтический процесс. Модель CAT продемонстрировала клинически значимое улучшение по данным токсикологических анализов и показателям удержания в программе, тогда как Quin и ChatThero проявили высокую степень адаптации к принципам мотивационного интервьюирования и профилактики рецидивов. Полученные данные свидетельствуют о том, что системы диалогового взаимодействия, основанные на ИИ, могут эффективно дополнять традиционную психотерапию, обеспечивая непрерывную поддержку и способствуя самоуправлению поведением. Для дальнейшего развития направления необходимы исследования, направленные на подтверждение долгосрочных клинических результатов, обеспечение этического контроля и адаптацию вмешательств к разнообразным культурным и языковым контекстам.