Von stateless zu situativ: LLMs für emotionalen Support neu gedacht

In der Welt der psychologischen Unterstützung und emotionalen Begleitung stoßen große Sprachmodelle (LLMs) an eine entscheidende Grenze: Sie arbeiten ausschließlich auf Basis lokaler Token-Vorhersagen. Dadurch fehlt ihnen die Fähigkeit, die zeitliche Kontinuität, die Phasenwahrnehmung und die Einwilligungsgrenzen eines Gesprächs über mehrere Runden hinweg zu wahren. Diese „stateless“-Eigenschaft führt häufig zu vorzeitigen Fortschritten, Phasenfehlanpassungen und Grenzüberschreitungen in fortlaufenden Dialogen.

Die neue Architektur LEKIA 2.0 löst dieses Problem, indem sie die kognitive Ebene von der exekutiven Ebene trennt. Durch die Trennung von Situationsmodellierung und Interventionsausführung kann das System stabile Darstellungen der Situation des Nutzers sowie der Einwilligungsgrenzen über die gesamte Interaktion hinweg beibehalten. Damit wird die Grundlage für eine kontrollierbare, situativ anpassbare emotionale Unterstützung geschaffen.

Zur Bewertung dieser Prozesskontrolle wurde ein „Static‑to‑Dynamic“-Online‑Evaluationsprotokoll für Mehrfachdialoge entwickelt. LEKIA erzielte dabei eine durchschnittliche absolute Verbesserung von etwa 31 % gegenüber reinen Prompt‑Baselines bei der Vollendung tiefer Interventionsschleifen. Die Ergebnisse unterstreichen, dass eine externe, aktualisierbare Situationsstruktur die Schlüsselkomponente für stabile, kontrollierbare und situativ fundierte emotionale Support‑Systeme ist.