Open Access 28 травня 2026

Особливості соціальної перцепції алгоритмізованого психотер

Отримано 09.01.2026
Доопрацьовано 01.05.2026
Прийнято 28.05.2026
Опубліковано 30.06.2026

Анотація

Зростаюча потреба в підтримці ментального здоров’я, а також розвиток технологій штучного інтелекту призвели до популяризації використання великих мовних моделей для отримання психологічної допомоги. Метою цього дослідження було вивчення соціального сприйняття генеративного штучного інтелекту в ролі психотерапевта серед українських користувачів великих мовних моделей. Опитувальник включав соціально-демографічну секцію, а також питання щодо досвіду отримання психологічної допомоги засобами генеративного штучного інтелекту (ШІ). Також застосовувались проективна методика кольорових асоціацій та проективна методика вибору асоціативного зображення з метою виявити, як користувачі послуг алгоритмізованого психотерапевта його сприймають. Фінальна вибірка склала 85 учасників віком між 17 та 54, серед яких 22 чоловіки та 58 жінок. Дослідження показало, що генеративний штучний інтелект в ролі психотерапевта уявляють як спокійного, беземоційного, безстатевого, холодного. Було також встановлено, що алгоритмізований психотерапевт на основі великих мовних моделей одночасно сприймається як цілісна структурована система і як щось загадкове та приховане. Водночас генеративний штучний інтелект у ролі психолога не асоціюється зі злом або обманом, що може свідчити про потенційну вразливість до впевненої помилки та потребує подальшого дослідження. Визначено, що сприйняття генеративного штучного інтелекту не залежить від віку респондентів або їхнього попереднього досвіду отримання професійної психологічної допомоги. Візуальне уявлення про генеративний ШІ навіяне мас-медіа в контексті кольору, проте не в контексті антропоморфізації за умови помірного використання. Результати можуть бути використані психологами, розробниками систем штучного інтелекту та суб’єктами формування державної політики для створення етично обґрунтованих і соціально чутливих інструментів психічного здоров’я на основі ШІ

генеративний штучний інтелект архетипічні образи цифрова психотерапія проєктивні методи антропоморфізація

Використані джерела

  1. Brauner, P., Glawe, F., Liehner, G. L., Vervier, L., & Ziefle, M. (2025). Cultural dimensions of AI perception: Charting expectations, risks, benefits, tradeoffs, and value in Germany and China. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2412.13841.
  2. Brauner, P., Glawe, F., Liehner, G. L., Vervier, L., & Ziefle, M. (2025). Perception gaps in risk, benefit, and value between experts and public challenge socially accepted AI. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2412.01459.
  3. Clarke, A., & Tyler, L.K. (2015). Understanding what we see: How we derive meaning from vision. Trends in Cognitive Sciences, 19(11), 677-687. doi: 10.1016/j.tics.2015.08.008.
  4. Clarke, T., & Costall, A. (2008). The emotional connotations of color: A qualitative investigation. Colour Research and Application, 33(5), 406-410. doi: 10.1002/col.20435.
  5. Guo, Z., Lai, A., Thygesen, J.H., Farrington, J., Keen, T., & Li, K. (2024). Large language models for mental health applications: Systematic review. JMIR Mental Health, 11, article number e57400. doi: 10.2196/57400.
  6. Hawke, L.D., Hou, J., Nguyen, A.T.P, Phi, T., Gibson, J., Ritchie, B., Strudwick, G., Rodak, T., & Gallagher, L. (2025). Digital conversational agents for the mental health of treatment-seeking youth: Scoping review. JMIR Mental Health, 12, article number e77098 doi: 10.2196/77098.
  7. Jonauskaite, D., et al. (2020). Universal patterns in color-emotion associations are further shaped by linguistic and geographic proximity. Psychological Science, 31(10), 1245-1260. doi: 10.1177/0956797620948810.
  8. Jung, C.G. (1990). The archetypes and the collective unconscious (Vol. 9, Part 1). Princeton: Princeton University Press.
  9. Karpyus, V. (2025). ChatGPT dominates AI chatbots: Over 80% of sessions worldwide and over 90% in Ukraine. Retrieved from https://www.itc.ua/ua/novini/chatgpt-dominuye-sered-shi-chatbotiv-ponad-80-seansiv-usviti-ponad-90-v-ukrayini/.
  10. Ladak, A., Wilks, M., Loughnan, S., & Anthis, J.R. (2025). Robots, chatbots, self-driving cars: Perceptions of mind and morality across artificial intelligences. In Proceedings of the 2025 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-19). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3706598.3713130.
  11. Li, H., Zhang, R., Lee, Y.-C., Kraut, R.E., & Mohr, D.C. (2023). Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and well-being. NPJ Digital Medicine, 6, article number 236. doi: 10.1038/s41746-023-00979-5.
  12. Milutina, K., Balashevych, O., & Zarubin, I. (2024). How Ukrainians perceive emotions and colours: An analysis of specific features. Salud, Ciencia y Tecnología – Serie de Conferencias, 3, article number 1224. doi: 10.56294/ sctconf2024.1224.
  13. Naik, A., Thomas, J., Mandawa, T.S., & Reddy, H. (2025). Artificial empathy: AI based mental health. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2506.00081.
  14. Romele, A., & Severo, M. (2025). How effective are depictions of AI? Reflections from an experimental study in science communication. AI and Society, 40(7), 5127-5138. doi: 10.1007/s00146-025-02283-0.
  15. Spytska, L. (2025). The use of artificial intelligence in psychotherapy: Development of intelligent therapeutic systems. BMC Psychology, 13, article number 175. doi: 10.1186/s40359-025-02491-9.
  16. Starovoitenko, O., Sliusarevskyi, M., & Chorna, L. (2025). Mental health: Criteria for evaluation of the digital applications as facilitative tools of public psychoeducation. Insight: The Psychological Dimensions of Society, 13, 485-518. doi: 10.32999/2663-970X/2025-13-20.
  17. The Declaration of Helsinki. (2013). Retrieved from https://www.wma.net/what-we-do/medical-ethics/ declaration-of-helsinki/.
  18. Typtiuk, Yu., & Ivanova, T. (2025). The use of artificial intelligence systems for psychological support under martial law conditions in Ukraine. Journal of Social and Practical Psychology, 6, 171-177. doi: 10.32782/psy2025-6-24.
  19. World Health Organization. (2025). Over a billion people living with mental health conditions – services require urgent scale-up. Retrieved from https://www.who.int/news/item/02-09-2025-over-a-billion-people-livingwith-mental-health-conditions-services-require-urgent-scale-up.
  20. Zao-Sanders, M. (2025). How people are really using generative AI now. Retrieved from https://hbr.org/2025/04/ how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025.
  21. Zhong, W., Luo, J., & Zhang, H. (2024). The therapeutic effectiveness of artificial intelligence-based chatbots in alleviation of depressive and anxiety symptoms in short-course treatments: A systematic review and metaanalysis. Journal of Affective Disorders, 356, 459-469. doi: 10.1016/j.jad.2024.04.057.

ЦИТУВАТИ

Prokopenko, O., Zhydko, M., & Guliy, Yu. (2026). Особливості соціальної перцепції алгоритмізованого психотер. Scientific Studios on Social and Political Psychology, 32(1), 6-16. https://doi.org/10.61727/sssppj/1.2026.06

Введіть пошуковий запит...