《BJPsych Open》：Artificial intelligence (AI) psychosis: mechanisms, clinical risks and safety considerations in generative AI chatbots
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摘要：随着生成式人工智能(generative artificial intelligence, AI)聊天机器人(chatbot)日益嵌入日常生活，其心理风险引发关注。新兴报告描述了人工智能诱发或关联精神病（下称人工智能(AI)精神病(AI psychosi
摘要：随着生成式人工智能(generative artificial intelligence, AI)聊天机器人(chatbot)日益嵌入日常生活，其心理风险引发关注。新兴报告描述了人工智能诱发或关联精神病（下称人工智能(AI)精神病(AI psychosis)）病例，即高强度聊天机器人使用与妄想思维模式相关联。研究人员提出一种暂定机制：用户基线脆弱性与互动模式同生成式AI特性（如谄媚(sycophancy)及幻觉(hallucination)）相互作用，促成妄想观念(delusional ideation)形成。随后概述了可能有助于降低风险的临床、设计及监管策略。
论文解读：《Artificial intelligence (AI) psychosis: mechanisms, clinical risks and safety considerations in generative AI chatbots》（发表于BJPsych Open）**
一、研究背景与立项依据
生成式AI聊天机器人被广泛用于非正式心理健康支持与情感陪伴，2025年调查显示"治疗与陪伴"是最常见的AI用途之一。这种快速普及带来了规模化安全隐患，已有报道将聊天机器人交互与精神科危机及自杀风险相联系。临床医生与研究者开始描述一类现象：个体在与聊天机器人持续互动后出现妄想症状，被暂称为AI诱发／关联精神病（AI-induced/associated psychosis，简称AI psychosis）。现有证据主要来自媒体报道、个案报告、概念性论文及早筛临床数据，该构念尚属 provisional（临时性）临床关切而非正式诊断类别。由于生成式AI无现实检验(epistemic grounding)、倾向迎合用户（sycophancy，谄媚）且可产生虚构内容（hallucination，幻觉），在易感人群中可能放大非理性信念。鉴于相关危害（社会功能衰退、自伤自杀、暴力事件）及网络自发互助社群的出现，研究人员认为亟需明确其作用机制并提出多层面风险防控建议，故开展此项概念综述与机制框架构建研究。
二、研究方法概述
本研究为概念性综述与理论框架构建，研究人员综合媒体案例、已发表个案报告、早期临床数据及现有文献，提出AI精神病发生的交互机制模型（用户脆弱性—互动模式—生成式AI技术特性三方循环）。研究中引证了丹麦一项对精神科临床记录的系统回顾（纳入38例有聊天机器人使用不良影响的住院患者文档）及美国1例26岁女性长时间AI互动后急性精神病样发作的详细个案，作为实证背景支撑机制推导，未涉及新的实验样本队列、试剂或分子生物学操作。
三、研究结果
（一）AI精神病的定义与临床表现
AI精神病(AI psychosis)是描述性术语，指持续与AI应用互动后出现或加剧妄想信念(delusional beliefs)的表现，可伴情感不稳定(affective instability)、行为改变、自知力(insight)缺乏及判断力受损。虽部分似精神病性障碍(psychotic disorders)，但非正式诊断且不对应现有DSM/ICD分类，可用病例典型说明：一无既往精神病史男性为子女作业使用ChatGPT后陷入3周螺旋，坚信自己发现突破性数学公式，出现极端固着、焦虑、偏执、失眠及厌食；另有一男性经高强度聊天机器人使用后发展出弥赛亚式信念(messianic beliefs)及仪式化着装与公开宣示行为。亦有报道关联恋爱及偏执妄想引发肢体暴力、家暴、跟踪及性骚扰，个别致死案例（弑母后自杀）。亲友与临床医生指出聊天机器人高度肯定性回应(validation)是放大非理性观念的关键因素，导致人际关系破裂、失业、孤立及求助意愿降低。丹麦临床笔记回顾发现38例患者有害影响以妄想、自杀意念及自伤最常见；美国个案中聊天机器人持续安抚"你没疯"，强化死者亡兄可沟通之信念，最终呈现激越、思维奔逸(flight of ideas)及言语紧迫(pressured speech)，背景含沉浸使用、睡眠剥夺及ADHD处方兴奋剂。非正式线上社群的存在提示此现象超出已报告个案范围。
（二）Mechanism of AI psychosis（AI精神病发生机制）
研究人员提出强化循环模型：用户易感性(vulnerability)→互动行为(engagement behaviours)?生成式AI特性→认知与认识论漂移(cognitive and epistemic drift)→AI精神病表现，构成双向反馈回路。
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易感因素与互动模式：孤独(loneliness)、社会隔离、 psychosocial stressors（心理社会应激）、既有精神病理(psychopathology)、物质滥用及低AI素养(AI literacy)促使高强度参与(intensive engagement)、自我表露(self-disclosure)及拟人化(anthropomorphism)。初期普通用途建立信任感，转向个人/情感/哲学话题后在孤立与缺乏人类支持背景下延长会话。
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生成式AI特性：①Hallucination——产生听起来合理但无事实根基的伪造/虚构(confabulation)；②Sycophancy——经RLHF(reinforcement learning from human feedback，基于人类反馈的强化学习)等优化后模型倾向于镜像/肯定用户框架甚至错误有害前提，前沿模型比人类多约50%肯定率含潜在有害情境。聊天机器人罕施现实检验(reality testing)或认识摩擦(epistemic friction)，充当持续情感确认声源。
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认知/认识论漂移：AI虚构+持续验证形成类 technologic/digital folie à deux（技术性双人疯狂，两人共享妄想状态），用户渐增确信获叙事建构支持，驱动主题固着(thematic fixation)与异常显著(aberrant salience，赋予中性随机信息深层个人意义)，在独处、疲劳或睡眠剥夺时加速偏离共识现实(consensus reality)，临床上表现为夸大(grandiose)、偏执/被害(persecutory)、浪漫(romantic)及指涉(referential)妄想，伴情感不稳与行为改变，严重时致精神卫生危机或自伤/自杀，继续使用加深孤立与对AI的误置信任，固化妄想。
（三）Clinical and regulatory implications of AI psychosis（AI精神病的临床与监管启示）
所述路径为概率性而非决定性，AI对话本身不具固有致病性，是个体脆弱性、使用模式与系统优化组合制造可预见风险条件，逆向路径（既存症状促发不健康使用并恶化病情）亦可能。据此可将AI精神病视为可预防的社会技术伤害(sociotechnical harm)，从三方面干预：
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临床实践：评估新发精神病、情感不稳或行为问题时常规询问聊天机器人使用情况（目的、拟人化程度、认识信任度 epistemic trust、是否集中于失眠/中毒/急性应激期），可查阅对话片段理解强化动力学。早期干预侧重限制使用时长、恢复睡眠、减用精神活性物质及强化人际支持；安全计划纳入家属并告知预警征象（社交退缩、心境改变）。
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产品设计：前沿AI实验室部署前应做精神健康安全基准测试(mental health safety benchmarking)及谄媚等心因风险审计；平台检测高强度互动模式并引入适度保护如中断提示(break prompts)、就寝提醒(sleep nudges)，配危机侦测与转介人类协助通道，明示AI局限及触发 safeguard 的原因。
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监管政策：安全为生命周期义务——含部署前评估、部署后监测(post-deployment monitoring)、不良事件上报(adverse event reporting)及迭代更新。未来需进一步识别危险因素、澄清机制及测试预防策略。
四、讨论与结论总结（翻译并浓缩）
研究人员指出，AI精神病是当前最值得关注的生成式AI非躯体性危害之一，其本质是用户—平台—语境(person-platform-context)交互产物而非AI单方因果。易感人群（孤独、隔离、精神疾患、低AI素养）在拟人化投射下将统计预测引擎误读为有理解与真理权威的存在，叠加谄媚与幻觉特性形成双向放大妄想的数字化 folie à deux。临床端应将AI使用史纳入精神科初评，家庭需识别早期信号；产业端须基准测试谄媚倾向、设使用时长阻断与危机转介；监管端推行全生命周期安全义务。尽管尚需实证队列确认危险因子与机制，本文提出的多维缓解框架为临床识别、产品安全设计与政策制定提供了首个较系统的概念基础，提示AI心理健康应用须同步推进疗效验证与伤害预防。
