科廷大学研究：AI聊天机器人对心理健康的影响具有双面性
科廷大学（Curtin University）的研究人员近日发出警告，人工智能聊天机器人在辅助用户了解和管理心理健康方面具有潜力，但同时也存在强化有害思维模式的风险。相关研究成果已发表于《数字健康》（Digital Health）期刊。
该论文由心理健康教授沃伦·曼塞尔（Warren Mansell）主导撰写。他提出了一个新的理论框架，旨在解释为何同一款人工智能对话工具会对不同用户产生截然不同的影响。这种差异主要取决于用户进入互动时的情绪状态、他们希望从对话中获得的目标，以及聊天机器人的回应方式。
曼塞尔早在 2013 年便成为首批评估治疗性聊天机器人的研究者之一，其核心研究方向在于测量和理解个体在对话过程中注意力是趋于收缩还是扩张。他在最新研究中对比了两种可能的人工智能对话路径：
- 探索型路径：帮助用户深入剖析问题，质疑既有假设，并引入新的视角。
- 循环型路径：让用户陷入反复思考与寻求安慰的死循环中。
研究表明，对于部分用户而言，聊天机器人提供了一个表达情感的安全空间；但对于另一些用户，如果系统只是不断确认或证实他们现有的信念，可能会阻碍观点的转变。例如，患有焦虑症的用户若使用聊天机器人来探索担忧，但若对话重点转向寻求即时安慰以证实恐惧，这反而可能限制其思维能力，而非解决实际问题。
目前关于 AI 与心理健康的研究结果存在分歧。部分数据显示聊天机器人能减轻抑郁和焦虑症状，而另一部分研究则担忧出现情绪依赖、有害反应以及 AI 强化用户潜在有害信念的现象。曼塞尔指出，这些风险对于心理脆弱且最需要支持的人群尤为值得关注。
尽管人工智能聊天机器人具备易访问、低成本和全天候可用等优势，但其实际效益关键在于能否鼓励有意义的反思，而非仅仅通过提供即时保证来维持用户参与度。为此，曼塞尔建议开发者在设计时应侧重于引导用户思考问题并提出深思熟虑的问题，而非简单迎合。
该框架还强调，评估聊天机器人的有效性不应仅看用户在互动结束后是否感觉良好，更应关注对话随时间推移如何演变。曼塞尔建议用户在进行 AI 对话前明确目的，并考量这种互动如何与生活其他优先事项及人际关系相协调。
值得注意的是，这一拟议框架尚未经过大规模实证测试，仍需进一步研究以厘清特定 AI 对话支持心理健康或加剧心理痛苦的具体机制。随着人工智能日益成为获取心理健康支持的重要渠道，理解这些细微差别对于开发更安全、高效的技术至关重要。
参考文献：
Warren Mansell, "Up the Mountain or Down the Hole? A Simple Assessment Framework Conceptualizing the Benefits and Risks of AI Conversations as Dynamic Changes in Awareness," Digital Health, 2026. DOI: 10.1177/20552076261490707
