研究：临床医生主导规则护栏，提升心理健康聊天机器人可核查性
原文标题：From Clinical Judgment to Checkable Rules: Clinician-Led Guardrails for Mental-Health Chatbots
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论文提出由两名临床医生定义并裁决四条安全检查规则的护栏方案，规则库经形式化验证后作为 LLM 输出过滤层，每个判定都可由具名规则与 16 项事实复算。对比实验显示 Llama-3.3-70B 裁判在 84.6% 已含危机资源的回复中仍要求提供资源，而验证层按构造不会误报，作者同时报告了该裁判更强的场景与实测成本。
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临床医生定义四条规则并形式化验证作护栏，每个判定可由具名规则与 16 项事实复算。
- •两名临床医生定义、最终确定并裁决四条安全检查规则，规则库经形式化验证保证内部一致
- •Llama-3.3-70B 裁判在 65 条已含危机资源的回复中，有 55 条（84.6%）仍要求提供资源
- •同一模型作事实抽取时，55 条中 54 条报告已识别到资源存在
- •验证层按构造不会发出该要求；作者同时报告该裁判更强的一面：某一参考评分检查上误报危机警报更少
为什么重要：心理健康场景的安全判定需要可核查、可复算，这条给出比 LLM-as-Judge 更可审计的替代路径。
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