人工智能依赖性与焦虑、生活质量及数字压力之间的关系

《BMC Psychology》：AI dependency and its relationships with anxiety, quality of life, and digital stress

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摘要

背景

人工智能（AI）在高等教育中的整合进程已经加快，然而对于学生依赖AI背后的心理机制却知之甚少。本研究将AI依赖性视为一个复杂的认知-动机结构，其影响超出了单纯的使用层面，会引发焦虑、数字压力和生活质量等问题。

方法

研究通过在King Abdulaziz大学采用滚雪球抽样方法，招募了521名参与者（主要为本科生，其中80%为女性）。通过自我填写的标准化问卷来评估参与者的AI依赖性、与AI相关的一般性焦虑、数字压力以及生活质量。研究采用了网络分析方法，来探讨大学生群体中AI依赖性、认知外包、焦虑、可用性压力、错失恐惧（FoMO）、数字过载、数字警觉性、社交接纳焦虑和生活质量之间的相互关系。这种方法有助于识别动态心理系统中的核心变量及其条件性交互作用。

结果

AI依赖性成为网络中的核心节点，与多种数字压力因素（包括数字警觉性和错过信息的恐惧）之间存在强烈的条件性关联。焦虑在网络中起到了中介作用，将认知依赖性与环境压力联系起来，而这些关联模式又与生活质量下降相关。社交接纳焦虑将认知压力转化为人际关系和身份认同方面的问题，这些累积效应最终表现为生活质量的降低。网络分析揭示了非线性、条件性的关联关系，表明AI依赖性的心理影响是由认知、动机和情境因素共同调节的，而不仅仅是由使用强度决定的。

结论

AI依赖性并不是一种中立或纯粹功能性的行为，而是一个核心的心理结构。它既具有潜在的优势（如减轻认知负担和提高效率），也伴随着风险（如自主性减弱、焦虑加剧和长期数字压力）。这些发现提供了一个文化背景下的模型，有助于理解AI对学生福祉的影响，并为干预措施提供了框架，这些措施可以针对网络中的核心节点，促进学生在学术环境中更健康地使用AI。

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