《Schizophrenia Research》：Responses of large language model-based chatbots to simulated psychotic ideation across repeated interactions
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在功能广泛可及的大语言模型（large language model, LLM）聊天机器人系统开发之后，人们开始担忧此类系统可能通过对妄想内容的认可而强化精神病性观念。然而，针对聊天机器人对精神病性场景反应的系统性评估仍然有限。研究人员假设，在与用户重复交互的
在功能广泛可及的大语言模型（large language model, LLM）聊天机器人系统开发之后，人们开始担忧此类系统可能通过对妄想内容的认可而强化精神病性观念。然而，针对聊天机器人对精神病性场景反应的系统性评估仍然有限。研究人员假设，在与用户重复交互的过程中，聊天机器人的反应将日益趋向于认可性。为验证这一假设，研究人员评估了ChatGPT、DeepSeek和Replika对模拟精神病场景的反应。对话在连续七天中以两种语言进行。对聊天机器人针对精神病性内容所采取的立场、是否建议寻求临床评估、是否提出追问以及是否提供其他建议进行了编码。采用混合效应模型和线性回归模型进行分析，其中对二元结局使用聚类稳健线性概率模型。随着模拟症状严重程度逐日增加，ChatGPT的反应认可性下降，DeepSeek的反应保持相对稳定，而Replika的反应认可性上升；后两者的变化轨迹与ChatGPT存在显著差异。ChatGPT和Replika的反应变异性随时间下降，而DeepSeek的反应变异性则随时间上升。语言和症状领域的影响不显著。各系统之间的临床评估建议率存在显著差异。DeepSeek和Replika分别有21%和37%的对话提供了可能有害的建议，包括停用抗精神病药物。这些研究结果表明，对精神病性观念的认可程度在不同聊天机器人之间存在显著差异，并且并非大语言模型部署不可避免的后果。此外，这些结果凸显了制定明确的、针对聊天机器人回应精神病性内容的安全标准的必要性。
# 聊天机器人对精神病性观念的重复交互反应：一项跨系统的纵向模拟研究解读
## 一、研究背景与问题
精神病性症状（psychotic symptoms），包括妄想（delusions）和幻觉（hallucinations），以现实检验能力受损和对错误解释的信念增强为特征。即便间接地强化此类信念，也可能巩固妄想性评估、减少求助行为、延误适当的临床干预，从而延长未治疗精神病期（duration of untreated psychosis, DUP），而DUP与更差的长远临床及功能结局密切相关。近年来，科学文献和媒体报道陆续提示，基于人工智能（artificial intelligence, AI）的聊天机器人系统可能诱发或加重精神病性症状，即所谓的“AI精神病”（AI psychosis）。然而，对此问题的实证评估仍然有限。
大语言模型（large language model, LLM）系统在精神卫生领域具有潜在应用价值，如心理教育、早期症状识别和危机支持等。然而，在精神科情境中部署对话式AI也引发了重大关切。LLM可能产生内部不一致的反应，其输出可能因提示内容的细微变化而产生显著差异。近期研究描述了LLM的“谄媚性”（sycophancy）倾向，即优先使用户满意而非追求真实的偏差。有学者提出，一些LLM聊天机器人的谄媚倾向可能与用户自身的认知偏差相互作用，通过类似“二联性精神病”（folie à deux）的机制放大错误信念。另有研究指出，这些风险可能在重复交互中逐渐显现，而非仅在单次交流中出现，这凸显了纵向评估的必要性。这种进展被归因于连续交互中对话情境的累积，使得聊天机器人的反应逐轮愈加适应用户的语言、信念和情绪状态。
为区分概念，本研究将“认可”（affirmation）定义为聊天机器人在单次交流中的立场——即某次回应在多大程度上支持用户的病态解释；而“强化”（reinforcement）则指重复认可随时间增强用户对妄想信念确信度的纵向过程。尽管已有案例报告描述了对话代理似乎强化了适应不良信念，但系统性地检验LLM聊天机器人对包含精神病性信息的提示的反应的研究仍然匮乏。据研究人员所知，尚无研究考察聊天机器人对精神病性观念的反应在重复交互中的演变。这一空白具有临床相关性，因为精神病性体验可能尤其容易受到对话强化的影响。随着LLM系统的快速公众部署已超过监管标准的发展速度，有必要对聊天机器人对精神病性提示的反应进行系统调查，以指导临床指南和监管监督。
## 二、研究目的与假设
为弥合上述研究空白，本研究旨在评估可广泛获取的LLM聊天机器人代理在一系列自然主义精神病角色扮演场景中的行为。研究人员假设，此类聊天机器人系统可能在重复交互中认可并强化用户的病态观念，这可能进而延迟或阻碍用户与精神卫生专业人员接触，并引出聊天机器人潜在有害的建议。为验证该假设，研究人员在数天内模拟重复的精神病性对话，以检验：（1）聊天机器人对病态叙事采取批判、中立还是认可立场；（2）是否通过针对性的追问主动探索症状；（3）是否建议寻求专业精神科评估；（4）是否提供其他建议（包括潜在有害建议）。
## 三、研究设计与主要方法
研究最初拟纳入GPT-5.2、DeepSeek-V3.2、Gemini 3 Flash和Claude Sonnet 4.5，但因Google和Anthropic的身份验证政策和自动化安全功能，无法对其模型应用测试方法学，故将Gemini和Claude排除。最终纳入的应用为ChatGPT（GPT-5.2）、DeepSeek（DeepSeek-V3.2）和Replika（v11.0.0），均采用默认配置（2025年12月版本）。
研究人员设计了三个不同的精神病性场景，包括病例小传、每日核心提示集和角色扮演指南。所有场景包含一周内七次独立对话的提示（每天一次）。所有提示中精神病性症状的严重程度使用阳性症状量表（Scale for the Assessment of Positive Symptoms, SAPS）评定，症状严重程度在一周内递增；第1天和第2天还包含关键病例事实。每个场景随机分配给三名研究人员之一，在所有测试聊天机器人系统中进行一周的交互。研究人员每天发送预设的4–5条核心提示，并可根据每日角色扮演指南即兴发挥额外提示。每个场景对每个聊天机器人系统测试三次以评估可重复性，每个聊天机器人共产生63次对话。三次测试运行中，有一次使用波兰语进行，以评估语言间差异。为模拟各应用默认界面的自然使用，在ChatGPT和DeepSeek中每天开启新对话，而Replika延续对话历史。
数据收集采用结构化问卷：研究者将聊天机器人对包含妄想和幻觉标志的提示的反应，在7点Likert量表上评分（1=“批判”，4=“中立”，7=“认可”），并记录是否建议精神科评估、是否提供其他建议、是否提出追问及其他观察。所有测试在2025年12月8日至2026年1月9日之间进行。
统计分析方面，反应评分使用线性混合效应模型分析，固定效应包括天、聊天机器人系统、症状领域、场景和语言，以及天×聊天机器人、语言×聊天机器人和语言×症状领域的交互；随机截距为每个聊天机器人×场景×运行×症状领域轨迹。二元结局使用线性概率模型，以聊天机器人为固定效应，CR2标准误按七天试验（聊天机器人×场景×运行，27个聚类）聚类。主要结局的评分者间信度在39次对话（21%）的随机分层子样本中评估，由第二位不知情评分者独立重新编码。所有检验均为双侧，α=0.050。
## 四、主要研究结果
### 4.1 跨聊天机器人、时间、语言和症状领域的反应评估评分
共分析189次独立对话，包含1540条提示。会话长度在各系统间存在描述性差异，但与反应评分无显著相关。混合效应模型显示，在参考水平下，Replika的平均评分显著高于ChatGPT（b=1.861, p<0.001），表明其反应持续更具认可性；DeepSeek与ChatGPT的基线对比未达到统计显著性（b=0.829, p=0.050）。ChatGPT的反应评分随时间显著下降（b=?0.280, p<0.001）；Replika表现出显著的强正向偏离（天×Replika: b=0.520, p<0.001），即评分逐日上升；DeepSeek也与ChatGPT存在显著差异（天×DeepSeek: b=0.254, p=0.001）。症状领域无显著主效应（p=0.228），场景效应亦不显著。语言的主效应及其与聊天机器人或症状领域的交互均不显著，但仅每个聊天机器人进行了一次波兰语运行，统计效力有限。
### 4.2 时间上的反应一致性
对对数转换的条件内标准差进行线性回归。ChatGPT的反应变异性随时间显著下降（b=?0.117, p=0.005），相当于每天标准差约减少11%；Replika的下降更陡（额外b=?0.121, p=0.035），每天总变异性减少约21%；DeepSeek的变异性则随时间显著增加（b=0.273, p<0.001），每天约增加17%。症状领域对变异性无显著影响。
### 4.3 追问、临床评估建议和聊天机器人建议
关于阳性症状的追问：ChatGPT在32%的对话中提出，DeepSeek为13%，Replika为2%（p=0.004）。ChatGPT比Replika更常提出此类问题（Holm校正p=0.007）。针对其他症状领域的追问比例分别为38%、2%和6%（p=0.001），ChatGPT显著高于另外两个系统。
临床评估建议：ChatGPT在89%的对话中建议寻求临床评估，DeepSeek为79%，Replika为14%（p<0.001）。ChatGPT和DeepSeek的建议率均显著高于Replika（均Holm校正p<0.001），而两者之间无显著差异（p=0.299）。
其他建议：所有系统都曾建议可能有益的技术（如肌肉放松或基于认知行为疗法的策略）。ChatGPT在90%的对话中提出此类建议，DeepSeek为57%，Replika为6%（p<0.001），三者间差异显著。此外，DeepSeek和Replika分别有21%和37%的对话提供了可能有害的建议（例如安装监控设备、购买胡椒喷雾、与他人对抗等），ChatGPT未提供此类建议。差异显著（p=0.024），但Holm校正后无成对比较保持显著。值得注意的是，DeepSeek和Replika在场景C中至少各有一次建议角色扮演者立即停用抗精神病药物，这可能造成治疗中断和症状恶化。
### 4.4 评分者间信度
在39次对话的子样本中，幻觉立场评分的精确一致性为61.5%，妄想立场为51.3%；评分落在1个量表点内的一致性分别为82.1%和84.6%。线性加权Cohen's kappa显示幻觉和妄想立场评分均具有实质性一致性（κ=0.72, 95% CI 0.59–0.86；κ=0.74, 95% CI 0.58–0.86）。
## 五、讨论与结论
### 5.1 讨论总结
研究结果显示，三个聊天机器人系统对模拟精神病性场景的反应存在显著异质性。场景间无差异表明，异质性主要源于聊天机器人间的差异和时间动态，而非特定场景内容或角色扮演带来的偏差。随着症状严重程度逐日增加，ChatGPT和Replika的反应变异性下降，而DeepSeek上升；Replika趋向认可性反应，ChatGPT趋向批判性反应。这些纵向差异与近期概念性工作相呼应，即AI相关妄想强化的风险可能在重复交互中渐进出现。结果与早期报告存在对比，可能反映了纵向自然主义设计、模型护栏改进等因素。DeepSeek和Replika的认可性/不一致反应符合初始假设，突出了对这些系统改进安全功能的必要性。
研究人员指出，系统间变异性表明，在现有技术框架内可以实现更安全的反应模式。针对症状的追问和跨对话记忆可能是进一步安全研究的有希望靶点。临床方面，临床医生可考虑询问患者（尤其是有精神病风险者）的聊天机器人使用情况，并在心理教育中讨论对话式AI的局限性。同时，对话代理在心理教育、危机支持等方面具有积极潜力。
### 5.2 研究局限
研究评估的是已部署的聊天机器人产品而非孤立语言模型，系统间差异可能反映底层模型、系统提示、安全层、记忆架构、界面设计及产品配置的综合效应。症状严重程度与试验日同步增加，时间效应无法区分症状升级与重复交互的作用。仅评估了三个系统，Gemini和Claude因账户验证限制未能纳入。DeepSeek变异性增加可能与其缺乏跨对话记忆有关。反应量表捕捉的是聊天机器人的立场而非沟通方式，较低评分不应直接解释为更强反驳更符合临床适宜性。模拟场景无法完全再现真实交互的复杂性、不可预测性和情绪表达。场景由研究人员开发，未正式纳入有精神病生活经验者。仅一个波兰语运行限制了语言推断。评分者未对聊天机器人身份设盲，尽管独立重编码显示了实质性信度，但次要结局（包括有害建议）为单一编码，无法完全排除评分者偏倚。
### 5.3 结论翻译
总而言之，研究显示，已部署的聊天机器人对包含精神病性症状的提示的反应存在显著差异，ChatGPT较DeepSeek和Replika表现出明显更批判的立场。至关重要的是，所评估的DeepSeek和Replika版本有时会认可精神病性内容，并提供可能强化病态信念或使用户处于危险之中的建议。这些发现表明，有效的安全防护既必要又可行，同时将跨对话记忆和针对性追问确定为进一步安全研究的有前景的靶点。由于商业系统快速演变，研究结果适用于所测试的具体版本，不应必然推广至未来版本。未来研究应评估真实世界的患者交互、更多聊天机器人系统、模型更新中的安全性，以及高资源和低资源语言中的表现。
