随着人工智能越来越融入日常生活，研究人员正在探索其在支持心理健康方面的潜力。一项发表在《应用心理学：健康与福祉》上的研究发现，向AI聊天机器人宣泄可以减少愤怒和挫败感等高强度负面情绪。然而，它并不能增强社会支持或减轻孤独感，这突显了这项技术的潜力和局限性。
AI聊天机器人是一种高级软件程序，设计用于进行自然、类人的对话。这些系统通过复杂的语言模型分析用户输入，理解上下文并生成有意义的回应。多年来，技术的进步提高了聊天机器人模仿人类互动的能力。
这项新研究的目的是探讨AI聊天机器人在多大程度上可以复制传统宣泄方法（如写日记或与密友交谈）的心理效益。虽然宣泄已被证明有助于个体处理情绪，但其效果往往取决于收到验证或建设性反馈，而这些通常是人类互动提供的。
“我一直认为，与一个倾听并验证你感受的人谈论你的烦恼是非常令人安慰的。然而，随着各年龄段孤独感的日益普遍，许多人可能缺乏一个值得信赖、不加评判的人来倾诉，”该研究作者、新加坡管理大学心理学博士候选人梅兰·胡（Meilan Hu）说。“同时，AI聊天机器人变得越来越先进，能够提供类人的回应。这让我思考，它们是否可以作为替代选项，帮助个体处理情绪。毕竟，有一个随时可用的支持系统可能会很有用。因此，这项研究为我们提供了一个机会，探讨AI聊天机器人是否可以成为一种实用且有效的方法，减少负面情绪并改善情感福祉。”
为了比较AI辅助宣泄和传统写日记的效果，研究人员招募了150名新加坡的大学生。研究采用了被试内设计，即所有参与者都经历了两种条件。参与者被随机分配到AI辅助宣泄或传统写日记条件下的第一阶段，第二阶段在一周间隔后条件互换，以避免延续效应。
在传统宣泄条件下，参与者被要求在Word文档中写下最近一次重要的烦扰或不便经历，时间为10分钟。在AI辅助宣泄条件下，参与者向一个设计为模拟动态和同理心对话的AI聊天机器人描述他们的负面经历。参与者被指示像发短信给朋友一样与聊天机器人互动，进行来回对话。
在每次宣泄活动完成后，参与者填写了评估负面情绪、感知压力、孤独感和感知社会支持的调查问卷。调查问卷中嵌入了注意力检查，以确保响应的可靠性。
研究发现，与传统写日记相比，向AI聊天机器人宣泄减少了高和中等强度的负面情绪。参与者报告称，在与聊天机器人互动后，他们感到愤怒和挫败感减少。研究人员将此归因于聊天机器人能够提供实时、个性化的回应，这可能帮助参与者感到被验证，并鼓励情绪的开放表达。
“如果你发现自己需要一个倾听者，AI聊天机器人可能是一个可行的选择，”胡告诉PsyPost。“尽管它们可能无法替代从人类互动中获得的深度连接，但我们的研究结果仍表明，向AI聊天机器人宣泄可以有效地缓解愤怒或恐惧等情绪。这使得AI聊天机器人成为提供临时情感缓解的有价值工具，尤其是在你需要有人（或某物）倾诉的时候。”
然而，研究显示，AI辅助宣泄在减少低强度负面情绪（如悲伤）方面与传统写日记没有显著差异。这可能是由于参与者在宣泄过程中倾向于回忆高强度的情感经历，导致低强度情绪受影响较小。
尽管AI辅助宣泄在管理负面情绪方面有效，但它并未改善感知社会支持或减少孤独感。参与者可能意识到，尽管AI聊天机器人具有对话能力，但它并不是一个真正的人。这种意识可能削弱了通常与人类互动带来的社会支持感。
“我相当惊讶地发现，AI聊天机器人并未显著增加用户的感知社会支持或减少他们的孤独感，”胡说。“这可能是因为用户最终意识到他们在与一个无生命实体互动，这可能限制了他们的情感连接感。这突显了一个未来研究的方向，即寻求方法使这些互动更加真实和有意义。”
该研究突显了AI辅助宣泄在减少某些类型负面情绪方面的潜在作用。然而，胡指出，“由于研究的时间框架较短，AI辅助宣泄的长期益处尚未得到探索。未来的研究应探讨AI辅助宣泄的益处是否会随着时间持久。尽管如此，我们的研究结果仍然为理解AI聊天机器人如何成为个体改善整体情感福祉的宝贵工具提供了有意义的第一步。”
未来的研究可以通过纳入更多样化的样本、更长的互动期以及AI与人类支持之间的比较来解决这些限制。探索AI聊天机器人如何参与其他情感过程，如培养感恩或促进自我同情，也可以提供对其潜在益处的更全面理解。
“我希望探索AI聊天机器人如何在其他方面支持人们的生活，例如培养感恩或鼓励自我同情，”胡说。“此外，随着AI聊天机器人被用于更个人化的互动，例如虚拟伴侣甚至浪漫伴侣，我希望了解这些关系的更广泛影响。”
“随着AI越来越多地融入我们的日常生活中，我认为理解这些工具如何负责任地使用和设计以最大化其益处并最小化潜在负面影响至关重要，”胡解释道。“这可能有助于我们更好地理解如何负责任地使用AI并设计它以造福用户。通过这样做，我们可以为一个AI在未来可能继续在我们的生活中扮演更大角色的未来做好准备。”
该研究《AI作为你的盟友：AI辅助宣泄对负面情绪和感知社会支持的影响》由梅兰·胡（Meilan Hu）、Xavier Cheng Wee Chua、Shu Fen Diong、K. T. A. Sandeeshwara Kasturiratna、Nadyanna M. Majeed 和 Andree Hartanto 共同撰写。
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