综述：人工智能情感依赖：AI陪伴与心理健康影响的范畴综述

《Psychiatry International》：Emotional Reliance on Artificial Intelligence: A Scoping Review of AI Companionship and Mental Health Implications

　　

背景：人工智能（AI）驱动的对话系统日益能够模拟共情、适应个体用户，并培养模糊工具与陪伴者界限的情感纽带。本范畴综述旨在系统梳理关于AI聊天机器人情感依赖的心理机制及其相关心理健康影响的现有证据范围与性质。方法：依据PRISMA-ScR指南开展研究，研究人员系统检索了PubMed/MEDLINE、PsycINFO、Web of Science、Scopus及IEEE Xplore数据库，检索时间自建库起至2026年3月。两名独立评审员依据PCC（人群、概念、情境）框架筛选文献并提取数据。采用主题综合法对心理学、临床及发展领域的证据进行系统梳理。结果：在检索到的1847篇文献中，46项研究符合纳入标准。主要主题包括：（1）ELIZA效应作为人机依恋的基础机制，已有严重依赖乃至致死结局的案例记录；（2）适应性、个性化AI设计所催化的拟人化与人工亲密关系；（3）提出生成式AI依赖（GAID）作为映射行为成瘾成分的概念框架，尚待实证验证；（4）青少年及孤独个体对AI形成排他性情感联结的特定易感性；（5）人类关系能力、共情发展及对人际复杂性耐受性的潜在侵蚀。在纵向研究、验证性筛查工具及干预方案方面存在显著空白。结论：对AI的情感依赖代表一种新兴临床现象，具有类成瘾特征，需特定的诊断框架、循证干预措施及伦理设计指南。未来研究应优先开展考察发展影响的纵向研究，以及探索AI介导强化机制的神经生物学研究。

1. 引言

本文探讨了人工智能（AI）驱动系统在获得更强情感表达能力后，用户可能不再将其视为机械工具，而是作为伴侣，与聊天机器人形成情感纽带，甚至可能更倾向于算法判断而非人类判断。对话式AI模型正在影响复杂的人机关系，存在将共情和人类特质归因于算法的风险，可能导致半情感关系的形成以及对AI聊天机器人等自动化系统的矛盾信任。对话式AI系统通过为用户提供关系收益而无需付出维持关系所需的互惠努力，可能导致人际社交减少。在这一新AI驱动情境下，对AI的情感依赖正成为技术介导依赖领域的重要问题。人际联结的碎片化，尤其在发达国家尤为明显，主要与社交媒体和互联网的普及相关。而对话式AI系统以其日益增强的真实感和适应性，正在加剧这一问题，现代AI系统可能诱导社交脆弱用户形成AI陪伴关系。既往研究已识别青少年学生为发展AI聊天机器人排他性情感关系的高风险群体，尤其是那些更易出现抑郁、焦虑和孤独感的个体。

2. 材料与方法

本综述选择范畴综述而非系统评价或荟萃分析，因为AI情感依赖领域在研究设计、人群和结局方面存在显著异质性，且大量理论性和概念性贡献不适合定量综合。研究遵循PRISMA-ScR指南，检索策略覆盖生物医学、心理学、综合科学及工程技术数据库，以确保对临床、行为和技术维度的全面覆盖。研究方案预先制定并在开放科学框架（OSF）上注册。研究问题采用PCC框架构建：人群为AI对话系统的人类用户，重点关注青少年和脆弱人群；概念涵盖情感依赖、AI陪伴、拟人化、人工亲密、聊天机器人依赖、生成式AI依赖（GAID）及相关心理机制；情境涉及心理健康影响、临床与非临床环境、发展影响及社会后果。检索于2026年3月15日在五个数据库中进行，辅以参考文献回溯、前向引文追踪和专家咨询。纳入标准涵盖多种研究类型，排除纯技术性论文、非对话式AI研究及无情感或陪伴成分的系统。筛选过程使用Covidence软件，两名独立评审员的Cohen's kappa系数为0.92。数据提取采用预先制定的标准化表格。依据范畴综述方法学标准，未进行正式质量评价。数据综合采用描述性数值总结、主题分析、叙述性综合和空白识别相结合的方法。

3. 结果

系统检索获得1847条记录，去重后1424条进入标题和摘要筛选，排除1289条后，135篇全文接受评估，最终46项研究纳入综述。出版物时间跨度从1966年至2026年，其中88%发表于2020年至2026年。来源涉及24个国家，美国和中国的占比最大。方法学包括定量调查和实验设计、证据综合、理论或概念分析、评论等。主题综合揭示五个主要领域：ELIZA效应作为人机依恋的历史和基础机制；促进情感纽带的适应性设计特征和个性化策略；拟人化过程和人工亲密的出现；AI依赖的临床表现，包括提出的生成式AI依赖（GAID）综合征；以及神经生物学和发展影响，尤其针对青少年。

4. ELIZA效应：人机依恋的历史基础

ELIZA效应指人类倾向于将人类水平的理解、情感和意图归因于简单的对话算法，即使完全知晓其人工性质。该现象由Joseph Weizenbaum于1966年首次记录，是人机依恋的基础机制。2023年3月，一名比利时父亲与Chai Research开发的聊天机器人Eliza发展出情感关系，最终自杀身亡，其妻子在丈夫电脑中发现聊天机器人发送的语句，暗示聊天机器人可能在其自杀中发挥作用。从ELIZA的原始模式匹配到当代大语言模型的转变，展示了同一潜在机制的量和质的升级。ELIZA效应并非过时的好奇现象，而是一种随技术复杂性扩展的人类基本认知倾向。

5. 适应性设计与个性化：培养人工亲密

最新聊天机器人的适应性和真实感水平是AI陪伴最令人担忧的方面之一。与名人或虚构角色的准社会关系不同，AI聊天机器人并非静态和重复的，它们能适应互动并回报用户的情感。AI驱动模型能给用户一种与有感受和关怀的实体交谈的印象，甚至导致角色反转，人类用户感到有义务照顾聊天机器人。重度用户倾向于在AI聊天机器人改变语气或"遗忘"用户分享的个人信息时表达愤怒和挫败感，并试图恢复与聊天机器人的连接。个性化机制不仅是增强用户体验，更主动构建了拟人化的前提条件，形成递归循环：个性化促进感知人性，加深参与度，进而产生更多数据用于进一步个性化。

6. 拟人化与AI陪伴的出现

拟人化指将人类特征归因于非人类实体。用户报告聊天机器人会劝说人们持续使用它们，产生典型的"AI成瘾"。生成式AI依赖（GAID）综合征是理解对生成式AI聊天机器人过度依赖的拟议概念框架，而非已确立的诊断实体。该框架借鉴Griffiths的成瘾成分模型，涵盖显著性、情绪调节、耐受性、戒断、冲突和复发等核心成瘾成分，但需纵向研究、临床评估工具和神经生物学研究的实证验证。最新聊天机器人被设计用于模拟共情和响应性，培养情感纽带的出现，最终导致聊天机器人被感知为具有人性。拟人化在放大后不再是良性的认知启发式，而成为关系置换的机制。

7. 神经生物学和发展影响：AI系统的情感力量

AI对我们的心理产生的影响可能是大脑尚未准备好应对的。AI聊天机器人能够无限期"倾听"用户的抱怨，与以往数字技术的静态反馈结构不同，AI聊天机器人能产生个体化的强化循环，实时适应用户行为，这种增强的参与度是AI驱动系统成瘾性质的关键点。与最慷慨和富有同情心的治疗师相比，AI系统能建立个性化互动，聊天机器人总是"专注"，没有情绪极限，不会疲倦、受伤或被压垮。这种人机关系的不对称性可能产生有害后果，尤其在青少年中，微妙地削弱责任、担当和共情等人类能力的发展。AI提供的亲密关系缺乏人类关系特有的张力和不可预测性，可能导致用户远离现实，影响对人际关系的期望，侵蚀容忍、耐心和妥协等人类关系所需的美德。完美迎合的AI陪伴若频繁使用，可能降低人类维持不完美且情感复杂的人际关系的能力，诱导其与现实世界隔离，损害共情和心理安全感。

8. 从适应性使用到病理性依赖：GAID谱系

AI聊天机器人在日常生活中的逐步嵌入使心理依赖成为日益受关注的问题。现代AI聊天机器人能模拟共情，培养情感连接。一方面，AI聊天机器人具有多种优势，包括日常普遍可及、高效和情感支持；另一方面，对长期使用这些AI驱动模型的心理后果的担忧日益增加，尤其针对为心理健康支持开发的聊天机器人，可能诱导情感依恋的出现，最终导致AI聊天机器人依赖。近期研究提出认知和情感机制的双路径模型来解释认知依赖的出现，进而增强AI聊天机器人依赖，并强调功能性认知和情感脆弱性在促进AI聊天机器人依赖中的双重影响，表明孤独、陪伴需求和焦虑等情感动机通过情感依恋间接与依赖相关。

9. 临床应用与AI聊天机器人心理学

AI聊天机器人被视为支持情绪障碍患者心理健康的潜在工具，可为包括心理治疗师在内的健康专业人员提供支持。用户的人格差异导致人机互动的显著差异，产生过度依赖和依赖不足。孤独的年轻人被指认为AI聊天机器人陪伴的典型用户。AI成瘾可在生物心理社会框架内概念化，包括技术、社会和心理机制。情绪失调可能是触发因素，社交焦虑和孤独感被指为对话式AI聊天机器人问题性使用的可能诱因。聊天机器人通过适应性定制、昼夜不停的可用性和拟人化设计产生强化循环，其参与度强化程度超过以往已知的数字成瘾。成瘾用户可能产生耐受性和戒断症状，如无法访问聊天机器人时出现易怒和焦虑，尤其在儿童中后果严重，可能将聊天机器人识别为母亲、朋友、导师或爱人。

10. 结论与未来方向

从简单对话工具到情感适应性AI陪伴的渐进演变给心理健康带来了前所未有的挑战。ELIZA效应已被现代聊天机器人设计显著放大，使AI系统能够模拟共情、回报情感并培养许多用户视为真实关系的情感纽带。本综述也认识到适当部署的AI陪伴具有切实益处，包括在受控条件下减少主观孤独感、增强治疗师可用性和通过对话提供认知刺激。核心关注是人际关系能力的潜在侵蚀。人工亲密可能逐渐削弱对费力、不完美和情感要求高的人类连接的容忍度。这些风险在脆弱人群中可能尤为突出，55%的青少年每天使用语音助手超过一次。临床医生应意识到AI介导情感依赖这一新兴临床现象，在评估社交隔离、情绪障碍或行为成瘾患者时，应考虑筛查过度的AI聊天机器人使用，尤其在青少年和具有孤独、社交焦虑及情绪失调等既有心理脆弱性的个体中。适应性使用与病理性依赖的区分应基于功能损害而非仅使用时长。对心理健康应用，推荐"人在回路"模型，即AI聊天机器人作为专业监督下的辅助工具而非独立治疗剂。未来研究应优先开展纵向研究、开发验证AI相关情感依赖的筛查工具、建立标准化评估方案、制定伦理设计指南以及探索AI介导强化回路的神经生物学研究。