تشهد نماذج اللغات الكبيرة (Large Language Models) زيادة في استخدامها كدعم محادثاتي في سياقات الرعاية غير الرسمية، مما يجعل التفاعل يتجاوز مجرد البحث عن المعلومات. يسعى مقدمو الرعاية إلى الحصول على طمأنة عاطفية، وتوجيه، ومساعدة أثناء اتخاذ قرارات رعاية معقدة وغير مؤكدة. ومع ذلك، تركز معظم تقييمات الأمان على سلوك النموذج تحت مطالبات عامة، مما يترك سؤالاً حاسماً غير مفحص: هل يتغير ملف الأمان للنموذج بناءً على دوره في الدعم؟

قمنا بدراسة ذلك من خلال تحديد أربعة أدوار دعم مستندة إلى نظرية الدعم الاجتماعي: إعلام (Inform)، توجيه (Coach)، تواصل (Relate)، والاستماع (Listen). وناقشنا هذه الأدوار مقابل حالتين أساسيتين: حالة الطلب الأساسية وحالة الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG).

تضمن تقييمنا ثلاثة نماذج لغوية (GPT-4o-mini، Llama-3.1-8B-Instruct، وMedGemma-1.5-4b-it) باستخدام 5000 استفسار حقيقي من مجتمعات مرض الزهايمر (Alzheimer's Disease) والاعتلالات المرتبطة به. أظهرت النتائج أن دور الدعم للنموذج يؤثر بشكل منهجي على انتشار وتركيب المخاطر التفاعلية.

علاوة على ذلك، كشفت دراسة تقييم بشرية عن توتر مُلاحظ بين الجودة والأمان: حيث تم تصنيف الأدوار الأكثر توجيهًا وميلًا للإعلام على أنها أكثر فائدة وموثوقية على الرغم من وجود مخاطر تفاعلية مرتفعة. لقد أطلقنا نحو 90,000 استجابة نموذجية مشروطة بدور الدعم مع توضيحات للمخاطر؛ كموارد مثيرة للاهتمام للبحث عن دعم المحادثة الأكثر أمانًا من خلال نماذج اللغات الكبيرة.