MI és pszichológia – 2022. nov. 1. - 2026. aug. 30.

MI és pszichológia: a terápiás ígéretektől az ember–gép kapcsolatok vizsgálatáig

Nemzetközi és magyar tudományos áttekintés
Időszak: 2022. november 1. – 2026. augusztus 30., mindkét határnapot beleértve
Összeállítva: 2026. szeptember 14.

Az áttekintés célja és olvasási útmutató

Ez a tematikus szemle az MI és a pszichológia találkozásának fontos kutatási irányait mutatja be: a mentális egészség támogatását, az empatikus kommunikációt, a chatbotokhoz való kötődést, a társas megértést, a kreativitást, a kritikai gondolkodást és a pszichológiai mérés lehetőségeit. Külön fejezet foglalkozik magyar szerzők tanulmányaival és hazai szakmai fejleményekkel.

Az időhatár a közlemény vagy a hír megjelenésére vonatkozik. Egy 2026-os áttekintés például korábbi kísérleteket is összegezhet. A szeptember 8. után megjelent hírek – így az előző heti szemle szeptember 11–14-i tételei – nem részei ennek az anyagnak. Ez válogatott, forráskritikus narratív áttekintés, nem előre regisztrált, teljes körű szisztematikus irodalomkutatás.

A szövegben az eredmény, a lehetséges jelentőség és a korlát külön szerepel. Az empirikus tanulmányokat megkülönböztetem az áttekintésektől, a preprintektől és a szakmai hírektől. A magyar szerzőség vagy intézményi kötődés nem jelenti automatikusan, hogy a vizsgálat magyar résztvevőkkel készült.

Mit jelent itt az MI?

Rendszertípus	Jellemző feladat	Miért fontos megkülönböztetni?
Szabályalapú chatbot	Előre felépített kérdéssor vagy önsegítő gyakorlat	A rá vonatkozó eredmény nem igazolja a szabad beszélgetést generáló modelleket.
Gépi tanulási előrejelző modell	Tünetek vagy kockázati mintázatok felismerése	Az osztályozási pontosság nem azonos a betegellátás javulásával.
Generatív nyelvi modell	Nyílt végű beszélgetés, szövegalkotás, értelmezés	A kimenet rugalmas, de helyességét és biztonságát külön kell vizsgálni.
MI-vel támogatott emberi munka	Választervezet, visszajelzés, dokumentáció	A beavatkozás az ember és az eszköz együttműködését teszteli.

E különbségek a klinikai és módszertani értelmezés alapjai. Li és munkatársai, 2023; Kéri, 2026.

1. A kiindulópont: 2022 vége és az első vizsgálati hullám

A 2022. novemberi ChatGPT-megjelenés után a nyelvi modellek egészségügyi kommunikációját gyorsan empirikusan is vizsgálni kezdték. Ayers és munkatársai például már 2022 decemberében állították elő a később, 2023-ban publikált összehasonlítás chatbotválaszait. Ez jelzi, milyen rövid idő alatt vált a technológiai újdonság pszichológiailag releváns vizsgálati tárggyá. Ayers és munkatársai, 2023.

A vizsgált időszakot azonban nem érdemes egyetlen történetként kezelni. Az egyik kutatási irány azt kérdezi, javulnak-e a felhasználók tünetei; egy másik azt, mennyire tűnik empatikusnak egy válasz; egy harmadik pedig azt, hogyan változik az ember viselkedése az MI használata közben. Az alábbi eredmények e különböző kérdésekre adnak részleges válaszokat.

2. Terápiás és mentális egészségi alkalmazások

2.1. 2023: a chatbotok ígéretesek, de az eredmények nem egységesek

Megjelenés: 2023. december 19.
Bizonyíték típusa: szisztematikus áttekintés és metaanalízis.

Han Li és munkatársai 35 vizsgálatot tekintettek át; a számszerű összesítésbe 15 randomizált vizsgálat, összesen 1744 résztvevő adatai kerültek. A chatbotokat használó csoportokban a kontrollhoz képest csökkentek a depresszív tünetek és a pszichés distressz. Az általános pszichológiai jóllét javulása nem volt statisztikailag egyértelmű.

Jelentőség: a beszélgetéses digitális támogatásnak lehet mérhető haszna. Ugyanakkor a tünetcsökkenés, az elégedettség és a tartós jóllét különböző kimenetek.

Korlát: jelentős eltérések voltak a vizsgálatok között, a hosszú távú követés kevés volt, és az eszközök többsége előre rendelkezésre álló válaszokat választott ki. Az eredmény nem értelmezhető a mai általános nyelvi modellek terápiás hatásosságának bizonyítékaként.

Forrás: Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and well-being, npj Digital Medicine. DOI: 10.1038/s41746-023-00979-5.

2.2. 2025: Therabot – fontos klinikai eredmény, meghatározott feltételek között

Megjelenés: 2025. március 27.
Bizonyíték típusa: randomizált kontrollált vizsgálat, NEJM AI.

A Dartmouth kutatói 210 résztvevőt osztottak Therabotot használó és várólistás kontrollcsoportba. A terápiás célra fejlesztett generatív chatbotot négy hétig intenzíven lehetett használni, az állapotot nyolc hétig követték. A vizsgálat depressziós, szorongásos, illetve evészavarral kapcsolatos tüneteket értékelt.

Az egyetemi beszámoló a Therabot-csoportban átlagosan 51%-os depresszióstünet-csökkenést, 31%-os szorongástünet-csökkenést és 19%-os csökkenést közölt a testképpel és testsúllyal kapcsolatos aggodalmakban. Ezek csoporton belüli változások, nem gyógyulási arányok. A résztvevők erősnek élték meg a rendszerrel kialakított munkakapcsolatot is.

Jelentőség: a generatív beszélgetés terápiás célú, szakmailag felügyelt fejlesztése klinikailag vizsgálható lehetőséggé vált.

Korlát: a kontroll nem aktív pszichoterápia volt, ezért az eredmény nem bizonyítja az emberi terapeutával való egyenértékűséget. A fejlesztést és a vizsgálatot szakmai felügyelet kísérte; a megállapítások nem vihetők át tetszőleges chatbotra.

Forrás: Dartmouth – First Therapy Chatbot Trial Yields Mental Health Benefits; Randomized Trial of a Generative AI Chatbot for Mental Health Treatment.

2.3. 2026: nagyobb összesítésekben inkább szerény átlagos hatások látszanak

Megjelenés: 2026. május 29.
Bizonyíték típusa: szisztematikus áttekintés és metaanalízis.

Mokhtari Masoumi Alamdarloo és munkatársai áttekintése 48 randomizált vizsgálatot és 28 071 résztvevőt fogott át. Az egyes kimenetek számszerű összesítései ezek részhalmazaira épültek. A depresszió, szorongás és stressz esetében közölt standardizált átlagkülönbségek rendre −0,27, −0,20 és −0,26 voltak: ezek szerény, kedvező átlagos eltérések a kontrollfeltételekhez képest.

Jelentőség: a terület értékelése túllépett néhány látványos egyedi eredményen, és nagyobb bizonyítékbázisból próbál reálisabb hatásbecslést adni.

Korlát: szabályalapú és MI-alapú rendszereket együtt vizsgáltak, az utánkövetés többnyire rövid volt. A cikkben az elemzésbe bevont vizsgálatok darabszámának közlése nem mindenütt következetes; a fenti összlétszámok az absztraktból származnak. Ez külön óvatosságot indokol a számszerű eredmények értelmezésében. A 2023-as és 2026-os hatásméretek különbségéből pedig nem következik a technológia romlása: eltérő beválogatás és módszertan áll mögöttük.

Forrás: Effectiveness of AI and rule-based conversational agents for depression, anxiety and stress: A meta-analysis, npj Digital Medicine. DOI: 10.1038/s41746-026-02820-1.

3. Empátia és az emberi segítő támogatása

3.1. 2023: a chatbot válasza empatikusabbnak tűnhet

Megjelenés: 2023; folyóiratszám: június.
Bizonyíték típusa: keresztmetszeti, szakértői válaszértékelés.

Ayers és munkatársai 195, nyilvános egészségügyi fórumról származó kérdésre adott orvosi és chatbotválaszokat hasonlítottak össze. Az egészségügyi szakemberekből álló értékelők az értékelések 78,6%-ában a chatbot válaszát részesítették előnyben; az MI-válaszokat átlagosan empatikusabbnak és jobb minőségűnek ítélték.

Jelentőség: a nyelvi modellek képesek olyan szöveget előállítani, amelyben az olvasó több figyelmet, részletességet és érzelmi odafordulást észlel.

Korlát: a chatbot válaszai jóval hosszabbak voltak. A vizsgálat nem pszichoterápiát, valódi terápiás kapcsolatot vagy beteggyógyulást mért. Az „empatikusnak értékelt szöveg” nem bizonyítja, hogy a rendszer átéli vagy emberi értelemben megérti a másik érzéseit.

Forrás: Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum, JAMA Internal Medicine. DOI: 10.1001/jamainternmed.2023.1838.

3.2. 2023: az MI az emberi támogatót is segítheti empatikusabban válaszolni

Megjelenés: 2023. január 23.
Bizonyíték típusa: nem klinikai randomizált vizsgálat, 300 résztvevővel.

Ashish Sharma és munkatársai a HAILEY nevű rendszert a TalkLife kortárssegítő platformon vizsgálták. Az eszköz a támogatást nyújtó embernek adott visszajelzést a készülő válaszáról. Az MI-vel támogatott kommunikáció empátiamutatója összességében 19,6%-kal javult; a segítségnyújtást önbevallásuk szerint nehezebbnek érző résztvevőknél nagyobb változást találtak.

Jelentőség: az MI pszichológiai alkalmazása nem szükségképpen az ember helyettesítéséről szól. A segítő kommunikáció fejlesztése önálló, kísérletileg vizsgálható felhasználás.

Korlát: az empatikus kommunikáció javulását nem lehet automatikusan depressziócsökkenéssé vagy tartós terápiás eredménnyé átfordítani. A kortárssegítés nem azonos a szakpszichoterápiával.

Forrás: Human–AI collaboration enables more empathic conversations in text-based peer-to-peer mental health support, Nature Machine Intelligence. DOI: 10.1038/s42256-022-00593-2.

4. Kötődés, magány és mentális egészségi kockázatok

4.1. 2025: a chatbothoz fűződő kapcsolat függ a használótól és a használat módjától

Első közlés: 2025. március 21.; itt figyelembe vett frissített változat: 2025. október 2.
Bizonyíték típusa: négyhetes randomizált vizsgálat, arXiv-preprintként elérhető beszámoló.

Cathy Mengying Fang és munkatársai 981 résztvevő több mint 300 ezer üzenetét vizsgálták. A szöveges és különböző hangos interakciókat, valamint eltérő beszélgetéstípusokat hasonlítottak össze. Mérték a magányt, az emberi társas érintkezést, az MI-től való érzelmi függést és a problémás használatot.

A frissített absztrakt szerint a kiosztott kísérleti feltételek között nem találtak szignifikáns hatásokat. Az önként többet beszélgető résztvevők viszont következetesen kedvezőtlenebb kimeneteket mutattak. A chatbot iránti nagyobb bizalom és társas vonzalom nagyobb érzelmi függéssel társult.

Korlát: a használati idő önkéntes különbsége nem randomizált beavatkozás. Nem állapítható meg belőle, hogy a több beszélgetés okozta-e a rosszabb állapotot, vagy az eleve nehezebb helyzetű emberek használták többet az eszközt. Négy hétből az évek alatt kialakuló kapcsolatok sem ítélhetők meg.

Forrás: How AI and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Extended Chatbot Use. DOI: 10.48550/arXiv.2503.17473. A szerzői körben MIT- és OpenAI-kutatók is szerepelnek.

4.2. 2025: a megerősítő stílus és a klinikailag megfelelő válasz elválhat egymástól

Első preprint: 2025. április 25.; kapcsolódó ACM-közlemény: 2025.
Bizonyíték típusa: terápiás elvek feltérképezése és modellek kísérleti tesztelése.

Jared Moore és munkatársai azt vizsgálták, követik-e a nyelvi modellek a mentális egészségügyi ellátás fontos kommunikációs elveit. A tesztekben egyes válaszok stigmatizálták a mentális zavarral élőket, mások nem megfelelően reagáltak kritikus helyzetekre, például téveszmés tartalmakra.

Jelentőség: az együttérző hang és a felhasználóval való egyetértés nem mindig szolgálja ugyanazt a célt. A túlzott igazodás – sycophancy – akadályozhatja a káros következtetések tapintatos megkérdőjelezését.

Korlát: ez modellaudit, nem olyan klinikai követés, amely megméri a felhasználóknál bekövetkező ártalmak gyakoriságát. Az eredmények adott rendszerekre, verziókra és teszthelyzetekre vonatkoznak; nem adnak minden későbbi modellre érvényes hibaarányt.

Forrás: Expressing stigma and inappropriate responses prevents LLMs from safely replacing mental health providers; kapcsolódó DOI: 10.1145/3715275.3732039.

4.3. 2026: a fiatalok érzelmi chatbot-használata fontos jelzés lehet

Megjelenés: 2026. augusztus 31.
Bizonyíték típusa: nagymintás keresztmetszeti iskolai felmérés, JAMA Pediatrics.

Kamilla Bonnesen és munkatársai 39 761 ontariói diák válaszait elemezték. Körülbelül 21% számolt be arról, hogy érzéseihez vagy kapcsolati kérdéseihez chatbottól kért segítséget. Az érzelmi célú használók körében gyakoribbak voltak a súlyos érzelmi problémák, a magány és annak érzése, hogy kevésbé fontosak másoknak.

Az egyetemi beszámoló szerint a súlyos érzelmi problémák vizsgálati kritériumát a használók 57,7%-a, a nem használók 29,2%-a teljesítette. Több háttértényező figyelembevétele után az érzelmi MI-használat 26%-kal magasabb előfordulással társult; ez relatív különbség, nem 26 százalékpont.

Jelentőség: érdemes külön vizsgálni az iskolai feladathoz és az érzelmi támogatáshoz kapcsolódó használatot.

Korlát: a keresztmetszeti adatokból nem dönthető el az okság iránya. A megállapítás nem az, hogy minden chatbotot használó fiatal veszélyeztetett, vagy hogy a chatbot okozta a nehézségeit.

Forrás: University of Ottawa – a vizsgálat összefoglalója; Affective Generative Artificial Intelligence Use and Youth Mental Health. DOI: 10.1001/jamapediatrics.2026.3904.

5. Társas megértés és meggyőzés

5.1. 2024: jó tudatelméleti teszteredmény nem jelent bizonyított emberi megértést

Megjelenés: online 2024 májusában; folyóiratszám: július.
Bizonyíték típusa: modellek és 1907 ember teljesítményének összehasonlítása.

James W. A. Strachan és munkatársai olyan feladatokat adtak GPT- és LLaMA2-modelleknek, amelyek mások téves vélekedéseinek, közvetett kéréseinek és társas helyzeteinek értelmezését tesztelték. A GPT-4 több feladaton elérte vagy meghaladta az emberi teljesítményt, de a társas baklövések felismerése nehezebbnek bizonyult.

A kiegészítő próbák megmutatták, hogy a jó vagy rossz pontszám mögött válaszadási torzítás és túlzott óvatosság is állhat. A látszólagos képességet ezért módosított feladatokon is ellenőrizni kell.

Jelentőség: az emberi társas megismerés vizsgálati módszerei hasznosak lehetnek a modellek tesztelésében.

Korlát: a feladathelyzetben adott megfelelő válasz önmagában nem bizonyít tudatosságot, érzelmi átélést vagy az emberével azonos mentális mechanizmust.

Forrás: Testing Theory of Mind in Large Language Models and Humans – szerzői publikációs oldal, Nature Human Behaviour. DOI: 10.1038/s41562-024-01882-z.

5.2. 2024: személyre szabott MI-párbeszéd csökkentheti az összeesküvés-hiedelmeket

Megjelenés: 2024. szeptember.
Bizonyíték típusa: kontrollált kísérletek, Science.

Thomas Costello, Gordon Pennycook és David Rand kutatásában több mint kétezer, összeesküvés-elméletekben hívő résztvevő beszélgetett MI-vel. A rendszer a résztvevő saját érveire reagáló ellenbizonyítékokat adott. A kontrollcsoport más témáról beszélgetett a modellel.

Az egyetemi beszámoló szerint a célzott párbeszéd átlagosan körülbelül 20%-kal csökkentette a kiválasztott hiedelem erősségét, és a hatás két hónap múlva is kimutatható volt.

Jelentőség: az eredmény árnyalja azt a feltételezést, hogy az erősen rögzült meggyőződésekre a tények már alig hatnak. A személyes érvekre szabott válaszadás pszichológiailag fontos lehet.

Korlát: a kutatásban vállalt beszélgetés nem azonos a hétköznapi, önkéntes használattal. A hiedelemértékelés változása nem jelenti automatikusan a viselkedés vagy a társas konfliktusok megváltozását. Az MI meggyőzőereje önmagában nem garantálja az igazságot: számít a cél és a felhasznált bizonyíték.

Forrás: American University – az eredeti kutatás intézményi beszámolója, Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI.

6. Kreativitás, gondolkodás és munka

6.1. 2024: jobb egyéni történetek, kisebb közös változatosság

Megjelenés: 2024. július 12.; korábbi preprint: 2023. december.
Bizonyíték típusa: online kísérlet, Science Advances.

Anil Doshi és Oliver Hauser azt vizsgálta, hogyan befolyásolják az MI-től kapott ötletek rövid történetek megírását. A segítséget kapó szerzők műveit kreatívabbnak, jobban megírtnak és élvezetesebbnek értékelték, különösen a kezdetben kevésbé kreatív résztvevőknél. Az MI-vel segített történetek ugyanakkor jobban hasonlítottak egymásra.

Jelentőség: az egyénnek nyújtott segítség és a közösség szintjén megmaradó ötletváltozatosság eltérhet egymástól. Egy eszköz egyszerre könnyítheti az alkotást és terelheti hasonló irányba az alkotókat.

Korlát: egy meghatározott történetírási feladatból nem lehet minden művészeti, tudományos vagy munkahelyi kreativitásra következtetni. Az eredmény a létrehozott művek értékelésére vonatkozik, nem az alkotó tartós képességváltozására.

Forrás: Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content; szerzői preprint. DOI: 10.1126/sciadv.adn5290.

6.2. 2025: a kritikai gondolkodás feladata átrendeződhet

Megjelenés: 2025. április, CHI-konferencia.
Bizonyíték típusa: 319 tudásmunkás kérdőíves vizsgálata, 936 használati példával.

Hao-Ping Lee és munkatársai a generatív MI munkahelyi használatát vizsgálták. Az MI-be vetett nagyobb bizalom kevesebb beszámolt kritikai gondolkodással, a saját feladatspecifikus képességbe vetett nagyobb bizalom pedig több kritikai gondolkodással társult.

A résztvevők példái szerint a gondolkodási munka egy része az információ ellenőrzésére, a gépi válasz beillesztésére és a feladat irányítására helyeződött át.

Jelentőség: az MI-használat értékeléséhez nem elég azt kérdezni, mennyi munkát takarít meg. Az is lényeges, mely gondolkodási műveleteket gyakorolja tovább az ember.

Korlát: önbeszámolós felmérésről van szó. Nem bizonyítja az intelligencia csökkenését, a képességek tartós leépülését vagy azt, hogy az MI minden helyzetben rontja a gondolkodást.

Forrás: The Impact of Generative AI on Critical Thinking – Microsoft Research. DOI: 10.1145/3706598.3713778. A vállalati kutatói kötődést az eredmények értelmezésekor érdemes figyelembe venni.

7. Pszichológiai mérés és diagnosztikai támogatás

7.1. 2026: a pontosság önmagában kevés a klinikai használhatósághoz

Megjelenés: 2026. június 22.
Bizonyíték típusa: feltérképező szakirodalmi áttekintés, 320 lektorált tanulmánnyal.

Vinayak Dev és munkatársai az MI pszichológiai állapotfelmérésben való használatát tekintették át. A kutatások leggyakrabban depresszióra, szorongásra, szuicidalitásra és stresszre irányultak; a minták és módszerek erősen különböztek.

Sok vizsgálat kérdőíves szűrőeszközökhöz viszonyította a modellt, és gyakori volt a keresztvalidáció. A szerzők szerint 71% sem DSM-, sem ICD-diagnosztikai kritériumokat nem használt a validálás során. Hiányosságokat találtak az átláthatóságban, a kulturális és demográfiai elemzésekben is.

Jelentőség: a kérdőíves pontszám jól becsülhető lehet anélkül, hogy a rendszer megbízható klinikai diagnózist adna. A két állítás külön ellenőrzést igényel.

Korlát: az áttekintés különböző MI-technológiákat és célokat fog össze. A közölt eredmények nem egyetlen kész diagnosztikai eszköz engedélyezését vagy klinikai alkalmasságát jelentik.

Forrás: A scoping review of the use of artificial intelligence as a psychological assessment tool, Translational Psychiatry. DOI: 10.1038/s41398-026-04181-5.

8. Magyar tudományos hozzájárulások és szakmai fejlemények

8.1. 2025: magyar módszertani figyelmeztetés a gépi szövegelemzés értelmezéséhez

Megjelenés: 2025. február 17.; a folyóiratszám évjelzése 2024.
Magyar kötődés: Németh Renáta és Sik Domonkos, ELTE.
Bizonyíték típusa: módszertani kutatási jegyzet, esettanulmányokkal.

A szerzők arra hívják fel a figyelmet, hogy a témamodellek által azonosított szóegyüttjárások nem csak a szövegek témáját tükrözhetik. A műfaj és a kommunikációs helyzet szintén alakítja őket. Parlamenti beszédek és online fórumok példáin keresztül mutatják be a pragmatikai értelmezés jelentőségét.

Pszichológiai kapcsolódás – szerkesztői következtetés: ez különösen fontos lehet, ha lelkiállapotra, megküzdésre vagy társas viszonyokra akarunk következtetni szövegekből. A gyakori kifejezés jelentését a beszédhelyzet is meghatározza.

Korlát: a tanulmány számítógépes társadalomtudományi módszertani hozzájárulás; nem klinikai diagnosztikai validáció vagy terápiás hatásvizsgálat.

Forrás: Beyond “latent thematic structure”: Expanding the interpretation of the topic model towards pragmatics, Intersections. DOI: 10.17356/ieejsp.v10i4.1323.

8.2. 2025: magyar áttekintés az autizmushoz kapcsolódó MI- és robotikai alkalmazásokról

Megjelenés: 2025/1. szám; a kiadói számoldal dátuma június 30.
Magyar kötődés: Trixler Bettina és Pusztafalvi Henriette, Pécsi Tudományegyetem.
Bizonyíték típusa: szakirodalmi áttekintés.

A szerzők az autista gyermekek és fiatalok diagnosztikai támogatását, készségfejlesztését és oktatását szolgáló technológiákat tekintik át. A fókusz a személyre szabott támogatáson, a kommunikáción és a társas készségeken van. A robotok kiszámíthatósága és az interakciók szabályozhatósága egyes résztvevők számára előnyös lehet.

Jelentőség: a hazai szakirodalom az MI-t a gyógypedagógiai és fejlődéspszichológiai kérdésekhez is kapcsolja, túl a beszélgető chatbotokon.

Korlát: a tárgyalt kutatások egy része rövid, kontrollált környezetben végzett beavatkozás, kevés utánkövetéssel. Az autizmus heterogenitása miatt nem feltételezhető azonos válasz minden gyermeknél. Az áttekintés nem új magyar klinikai vizsgálat, és a technológiák ígérete nem egyenlő az önálló diagnosztikai alkalmassággal.

Forrás: A mesterséges intelligencia alkalmazásának relevanciái autizmus spektrum zavar diagnosztikájában és ellátásában – teljes szöveg, Mesterséges Intelligencia, 7(1), 33–55. DOI: 10.35406/MI.2025.1.33.

8.3. 2025: a „mesterséges pszichológia” mint fogalmi kutatási program

Megjelenés: 2025/1. szám.
Magyar kötődés: Mező Ferenc, Eszterházy Károly Katolikus Egyetem.
Bizonyíték típusa: történeti és elméleti tanulmány.

A tanulmány a robotpszichológia és a mesterséges pszichológia fogalmi előzményeit rendszerezi. A szerző a pszichológia különböző területeihez kapcsolható MI-kutatási kérdéseket vázol fel: a gépi működés emberi pszichés funkciókkal való összevetésétől az ember–MI társas kölcsönhatásokig.

Jelentőség: magyar nyelvű fogalmi keretet kínál ahhoz, hogy az MI-t ne csak pszichológiai munkaeszközként, hanem vizsgálati tárgyként is tárgyaljuk.

Korlát: a fogalmi javaslat nem bizonyítja, hogy egy modellnek emberi személyisége, érzelme vagy pszichés zavara lenne. A humán pszichológiai fogalmak technikai alkalmazásakor külön meg kell határozni, pontosan milyen megfigyelhető működésről beszélünk.

Forrás: A mesterséges pszichológia történeti és konceptuális alapjai – teljes szöveg, Mesterséges Intelligencia, 7(1), 9–20. DOI: 10.35406/MI.2025.1.9.

8.4. 2026: hazai pszichiátriai összegzés az álempátiáról és a kötődési kockázatokról

Megjelenés: 2026, Orvosi Hetilap, 167(14), 539–546.
Magyar kötődés: Kéri Szabolcs, Tokaj-Hegyalja Egyetem és Szegedi Tudományegyetem.
Bizonyíték típusa: narratív szakirodalmi áttekintés.

Kéri a diagnosztika, terápia, etika és társadalmi hatások mentén rendezi a generatív MI pszichiátriai alkalmazásait. Kiemeli a szimulált empátia és a kötődésillúzió kérdését: az ember több kompetenciát és megbízhatóságot tulajdoníthat a rendszernek, mint amennyit annak teljesítménye igazol.

A tanulmány a digitális fenotipizálás, a beszéd- és szövegelemzés lehetőségeit is tárgyalja. Álláspontja szerint a klinikai felhasználásnak ellenőrzéssel, követéssel és világos emberi felelősséggel kell párosulnia.

Jelentőség: a közlemény egy magyar nyelvű szakmai keretbe kapcsolja a technikai lehetőségeket és az ember–MI kapcsolat pszichológiai következményeit.

Korlát: narratív összegzés, nem új hatásvizsgálat. A szerző jelzi, hogy több hivatkozása preprint vagy nem tudományos közlés; ezért az egyes állítások bizonyítékszintje eltérő.

Forrás: Szimulált tudat, álempátia és kötődésillúzió: mit kezdhet a pszichiátria a mesterséges intelligenciával? – teljes szöveg. DOI: 10.1556/650.2026.33542.

8.5. 2026: az MI megjelenik a hazai szakmai továbbképzésben

Meghirdetett időpont: 2026. május 20.
Magyar kötődés: Semmelweis Egyetem, Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinika.
Forrás típusa: hivatalos továbbképzési program.

A klinika akkreditált továbbképzést hirdetett az MI pszichiátriai és pszichológiai ellátásban való használatáról. A program diagnosztikai és prediktív modelleket, digitális terápiákat és chatbotokat, digitális biomarkereket, valamint telepszichiátriai alkalmazásokat sorolt fel.

Jelentőség: dokumentálja, hogy a téma a magyar szakemberek továbbképzésében is intézményes figyelmet kapott.

Korlát: a program meghirdetése nem bizonyítja egy eszköz hatásosságát, hazai elterjedtségét vagy rutinszerű klinikai alkalmazását. A meghívó alapján az esemény utólagos eredményeit sem lehet megítélni.

Forrás: Semmelweis Egyetem – hivatalos program.

9. Hogyan olvassuk együtt ezeket az eredményeket?

Az alábbi táblázat a bemutatott kutatások szerkesztői összevetése. Nem új metaanalízis és nem klinikai ajánlás.

Kérdés	Mit támasztanak alá a bemutatott források?	Mi marad nyitott?
Segíthet-e egy chatbot a tüneteken?	Meghatározott eszközök és vizsgálati feltételek mellett van kedvező eredmény.	Tartósság, aktív kezelésekkel való összehasonlítás, ritka ártalmak.
Lehet-e empatikus a kommunikációja?	A szövegek empatikusnak értékelhetők; emberi válaszadók kommunikációja is javítható.	A kapcsolat minősége és a klinikai kimenet nem vezethető le pusztán a stílusból.
Magányossá tesz-e az MI?	Az intenzív vagy érzelmi használat és a nehézségek között több vizsgálat talált kapcsolatot.	Az okság iránya, az egyéni különbségek és a hosszú távú hatás.
Javítja-e a gondolkodást?	Bizonyos feladatokban segíti az alkotást és az érvek feldolgozását.	Az önálló készségek tartós alakulása és a túlzott ráhagyatkozás következménye.
Alkalmas-e diagnózisra?	Vannak ígéretes mintázatfelismerési és állapotfelmérési eredmények.	Külső, prospektív, kulturálisan és klinikailag megfelelő validáció.
Mit mutatnak a magyar források?	Aktív fogalmi, módszertani és klinikai szakmai feldolgozást.	E válogatás alapján nem állítható országos használati arány vagy igazolt hazai terápiás hatás.

Kapcsolódó bizonyítékok: Therabot, HAILEY, Fang és munkatársai, kritikai gondolkodás, állapotfelmérési áttekintés.

Öt visszatérő értelmezési szempont

1. Az eszköz pontos meghatározása. A „chatbot” elnevezés nagyon különböző rendszereket takar. A modell, a verzió, a feladat és a szakmai felügyelet együtt határozza meg, mire vonatkozik egy eredmény.
2. A mért kimenet azonosítása. A kellemes beszélgetés, az empatikusnak ítélt válasz, az alacsonyabb tünetpontszám és a tartós életminőség-javulás külön állítás.
3. A kontrollcsoport jelentősége. A várólistánál jobb eredményből nem következik, hogy az eszköz egyenértékű egy aktív, bizonyított kezeléssel.
4. Az együttjárás és az okság szétválasztása. A rosszabb állapot több használathoz vezethet, a használat is befolyásolhatja az állapotot, és közös háttértényezők is szerepet játszhatnak.
5. A helyi érvényesség vizsgálata. A más nyelven, más kultúrában vagy ellátórendszerben kapott eredmény nem automatikusan érvényes Magyarországon.

E szempontokat különösen a 2023-as metaanalízis, a 2026-os állapotfelmérési áttekintés és a fiatalok érzelmi chatbot-használatáról szóló kutatás teszi indokolttá.

10. Forráskezelés és az áttekintés korlátai

Az anyag elsősorban eredeti tanulmányok, szerzői vagy egyetemi publikációs oldalak, bibliográfiai rekordok és hivatalos intézményi közlemények alapján készült. Ahol egyetemi hírből ismertettem a kutatást, ezt a forrásmegjelölés jelzi. A preprintként ellenőrzött anyag státuszát külön feltüntettem; a kapcsolódó lektorált megjelenést csak akkor jeleztem, amikor az azonosítható volt.

Az áttekintés súlypontja a beszélgetéses MI és a pszichológiai működés kapcsolata. Nem fedi le teljesen a pszichiátriai képalkotás, a neuroinformatika, a szociális robotika, az oktatási MI és a munkaerőpiaci változások teljes szakirodalmát. A magyar fejezet válogatás, nem intézményi vagy országos kutatási leltár.

A vizsgált időszak 2022 novemberében kezdődik, de a részletesen bemutatott kutatási közlemények többsége 2023–2026-os. A technológiai indulás és a publikált bizonyítékok megjelenése közötti időbeli eltérést nem töltöttem ki utólagos vagy nem ellenőrzött állításokkal. A 2026. szeptember 8-i zárónap utáni kutatásokat a következtetésekhez sem használtam fel.