การประเมินบุคลิกภาพทางจิตวิทยามีหลากหลายวิธี ทั้งแบบการตอบแบบสอบถาม การประเมินผู้อื่น เทคนิคหนึ่งที่นักจิตวิทยาคลินิกจะใช้ในการประเมินบุคลิกภาพของผู้ผิดปกติทางจิต คือ เทคนิคการเล่าเรื่อง (Projective technique) ตัวอย่างของเทคนิคนี้ คือ ภาพหยดหมึกของ Rorschach ที่ดูกำกวม สามารถตีความเป็นวัตถุได้หลากหลายชนิด นักจิตวิทยาคลินิกก็จะแสดงภาพนี้ให้ผู้ตอบ ตอบว่าภาพนี้หมายความว่าอะไร คำตอบบางลักษณะสามารถบ่งชี้ถึงความผิดปกติทางจิตได้ เทคนิคนี้มีมาเกือบ 100 ปีแล้ว นักจิตวิทยาต้องใช้ความเชี่ยวชาญอย่างมากในการแปลความหมาย อย่างไรก็ตาม งานการตีความหมายนี้ สามารถนำ AI มาช่วยเหลือได้แล้ว

นักวิจัยในประเทศบราซิลได้ตีพิมพ์ในปี 2564 แสดงให้เห็นว่าเขาสามารถใช้ AI ในการแปลความหมายคำตอบของแบบทดสอบ Thematic Apperception Test (TAT) แต่เดิมแบบทดสอบนี้จะเป็นภาพขาวดำแสดงให้เห็นเหตุการณ์หนึ่ง เช่น ภาพผู้ชายและผู้หญิงมองไปยังฝั่งตรงข้ามของกันและกัน เป็นต้น ภาพนี้จัดว่าเป็นภาพกำกวมที่สามารถตีความหลากหลายรูปแบบ ผู้ตอบจะต้องอธิบายว่า ภาพที่แสดงเกิดเหตุการณ์อะไรขึ้น อะไรที่เกิดก่อนหน้านี้ แล้วเรื่องนี้จบลงอย่างไร คนในภาพมีความคิดอย่างไร คนในภาพมีความรู้สึกอย่างไร แบบทดสอบนี้จะให้ผู้ตอบตอบทั้งหมด 20 ภาพ โดยปกตินักจิตวิทยาคลินิกจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปประเมินว่าผู้ตอบมีสัญญาณของอาการทางจิตเวชหรือไม่ อย่างไร

ผู้วิจัยได้เก็บข้อมูลจากเมืองเซาเปาโลจำนวน 100 คน โดยนำคำตอบเหล่านี้ที่อยู่ในลักษณะคำพูดไปแปลงเป็นตัวอักษร ข้อมูลตัวอักษรเหล่านี้จะถูกแปลงเป็น 1,000 กลุ่มคำที่ใช้บ่อยในบริบทนี้ ด้วยเทคนิคถุงคำ (Bag-of-Words) ข้อมูลกลุ่มคำเหล่านี้จะถูกไปทำนายผลการประเมินคุณลักษณะของคำอธิบายที่ถูกประเมินด้วยผู้ประเมิน ในด้านต่างๆ เช่น ผู้ตอบสามารถอธิบายภาพได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องขอความช่วยเหลือจากผู้ประเมิน (ทำนายได้ 77%) ผู้ตอบตอบครบถ้วนทุกคำถามหรือไม่ (ทำนายได้ 71%) ลำดับของเนื้อเรื่องถูกต้องหรือไม่ (ทำนายได้ 88%) คุณภาพของเนื้อเรื่อง (ทำนายได้ 81%) อธิบายความรู้สึกของตัวละครได้ดีหรือไม่ (ทำนายได้ 65%) และสิ่งแวดล้อมในเนื้อเรื่องส่งเสริมหรือกดดันตัวละครในภาพ (ทำนายได้ 86%) ด้วยคุณภาพของผลการทำนายที่ค่อนข้างสูง ทำให้นักจิตวิทยาคลินิกสามารถใช้ AI ช่วยเหลือในการประเมินคุณภาพของคำตอบ และทำให้ประเมินบุคลิกภาพของผู้ตอบได้ง่ายขึ้น

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะมีข้อมูลคำตอบจากภาพถึง 20 ภาพ แต่ด้วยขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีจำนวนไม่มาก ส่งผลให้มีโอกาสที่โมเดลในการทำนายบุคลิกภาพจะไม่สามารถขยายผลไปยังกลุ่มตัวอย่างอื่นได้ และเทคนิค AI ด้านภาษาที่ใช้ในงานนี้ยังเป็นเทคนิคที่ค่อนข้างล้าสมัยแล้วของการวิเคราะห์ภาษาตามธรรมชาติ (Natural Language Processing, NLP) ซึ่งปัจจุบันนี้มีเทคนิคที่ได้รับการพัฒนาให้ดีขึ้น เช่น ตัวแปลง (Transformers) ที่มีความเป็นไปได้ที่จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำนายบุคลิกภาพให้สูงยิ่งขึ้น จากหลักฐานเหล่านี้ทำให้เชื่อได้ว่า AI จะเข้ามามีบทบาทอย่างมากในการประเมินบุคลิกภาพแบบเล่าเรื่องในอนาคตได้ของนักจิตวิทยาคลินิก ไม่เพียงเฉพาะ TAT เท่านั้น แต่การประเมินด้วยภาพประเภทอื่น เช่น ภาพหยดหมึกของ Rorschach หรือแบบทดสอบการวาดบุคคล (Draw-a-Person Test) เป็นต้น สามารถได้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ด้วย AI เช่นกัน

การนำไปใช้เชิงปฏิบัติ การประเมินรายบุคคลในทางจิตวิทยาคลินิกเป็นวิธีการที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมาก ใช้เวลาค่อนข้างเยอะในการเก็บข้อมูล และแปลความหมาย การนำ AI มาช่วยในการประเมินบุคลิกภาพรายบุคคลจะสามารถลดภาระงานนักจิตวิทยาคลินิกได้อย่างมาก และการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพจะช่วยสร้างมาตรฐานการประเมินให้กับการประเมินบุคลิกภาพรายบุคคลได้ด้วย ซึ่งแต่เดิมนักจิตวิทยาคลินิกแต่ละคนอาจมีความคิดเห็นต่อคำตอบที่แตกต่างกัน บทความนี้แสดงให้เห็นว่าการส่งเสริมงานวิจัยในด้านนี้เป็นสิ่งที่จำเป็น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของนักจิตวิทยาคลินิก

บริการจาก MindAnalytica สำหรับนักวิจัยทางด้านบุคลิกภาพและจิตวิทยารวมไปถึงการใช้งานในการประเมินบุคคล ทางบริษัทเสนอบริการด้านการพัฒนาระบบ AI ในการแปลความหมายแบบวัดบุคลิกภาพจากการเล่าเรื่องผ่านรูปภาพโดยเฉพาะ ตั้งแต่การเก็บข้อมูล การเทรนโมเดล AI และการแปลผลด้วยหลักสถิติและ data science เพื่อให้ผลการทดสอบบุคลิกภาพมีความแม่นยำ เที่ยงตรง และสะดวกในการใช้งานมากที่สุด