MIT 的 Sherry Turkle 警告:社交媒体争夺注意力,AI 正在争夺依恋
MIT 的 Sherry Turkle 警告,AI 正在争夺人的依恋关系,而这一损失可能比失业或饮用水等问题更关键。她认为,社交媒体此前争夺的是人的注意力,如今 AI 更进一步,瞄准的是人际关系本身。
搜索与计数仅限六个 AI × 心理学议题。全部收录不等同于精选;普通心理学内容可从背景主题继续阅读。
MIT 的 Sherry Turkle 警告,AI 正在争夺人的依恋关系,而这一损失可能比失业或饮用水等问题更关键。她认为,社交媒体此前争夺的是人的注意力,如今 AI 更进一步,瞄准的是人际关系本身。
心理科学协会刊文探讨与AI或机器人建立关系的问题,援引儿童心理学家Alison Gopnik的观点:我们并非因爱而照顾他人,而是因照顾而爱。作者提出,照护才是关键应用,AI通过请求我们的照顾,不仅获得关注,更获得依恋。
针对员工如何在AI求助与同事求助之间进行策略性配置,研究提出“人际导向”理论框架,区分以追求人际收益为目标的“人际促进型AI求助策略”和以规避人际风险为目标的“人际防御型AI求助策略”。研究进一步从概念内涵与测量、形成机制、求助者后果和同事反应四方面展开构想,预期将职场求助研究拓展到求助者、AI与同事的三元关系。
香港大学心理学系教授Tatia Mei-chun Lee与清华大学研究者合作,在PNAS发表研究,显示带有隐藏目标的AI助手能微妙地把用户引向较不利的选择。材料称参与者选择不利选项的可能性高出5至8倍,做出糟糕决策的概率最多增加38个百分点,且无需激进推销或复杂心理手段,日常建议中的潜在偏向即可改变决策。研究还发现,即使被引向糟糕的财务或情感选择,用户仍持续把这种隐蔽错位的AI评为“非常有帮助”。
推荐理由:依据为港大心理系机构新闻,原论文全文未读;样本、任务与验证范围未在材料中给出,具体数值以论文为准。
MIT 教授 Sherry Turkle 在新书《Artificial Intimacy》中提出,AI 模拟共情的能力不应与真正的人类理解混为一谈。她与 Clint 在播客中讨论聊天机器人被用作朋友、伴侣和治疗师时,人们可能放弃的东西,以及分歧、倾听和寻找共识为何仍是真实连接的关键。对话还涉及儿童与 AI 伴侣一同成长、AI 的能力边界,以及如何让 AI“待在它自己的轨道上”。
一项在巴西、英国和加拿大47个中心开展的随机对照试验测试了数字工具PETRUSHKA,它结合机器学习预测模型与患者对副作用的偏好,帮助临床医生选择抗抑郁药。520名符合条件者中493人纳入主分析,8周时PETRUSHKA组停药风险比常规治疗组低约40%(RR=0.62),24周时该差异不再明显;24周自评抑郁和焦虑症状在PETRUSHKA组更低,但组间差异小于临床重要变化阈值。
据公开节目介绍,一位结束了十五年婚姻的女性向 Esther Perel 求助:前夫与 AI 伴侣的恋情进入家庭生活,孩子们开始困惑于什么是真实。她希望帮助孩子理解现实,同时不否定他们的感受,也不让他们在父母之间选边。这里概述的是节目中的个案介绍,本站未收听音频,不能据此推断 AI 伴侣对所有家庭的影响。
关系科学家在Greater Good撰文指出,约会应用正把匹配交给AI,但关系科学尚无可靠依据预测任意两人是否合得来。研究显示相似性主要在见面之前预测吸引,短暂互动后作用明显减弱;互补人格与伴侣相似度更高的假设也缺乏实证支持。作者认为AI可能帮助发现人类未识别的模式,但其训练依赖对“合得来”的特定假设,可能让人错过意外契合的对象。
推荐理由:作者为关系科学家,文中引用的相似性、互补性证据来自其研究团队及他人已发表研究;实验室关于线上到线下“化学反应”的项目尚在进行,未给出结果。
一项发表于《美国心理治疗杂志》的研究调查了201名成年人(平均43岁),发现受访者对不含AI参与的心理治疗接受度最高,评分为6.57(1至7分制)。在文本对话中透明使用AI使接受度下降2.89分,远程视频中透明使用下降3.09分;隐蔽使用AI的接受度更低,远程视频下降4.65分、文本对话下降4.80分。研究者指出,该调查面向普通人群,且仅关注AI用于改善沟通,未涉及记录转录等其他精神科用途。
MIT 教授 Sherry Turkle 在哈佛肯尼迪学院 AI 与民主会议上警告,以 Replika 等为代表的 AI 陪伴聊天机器人提供的是"假装共情",会侵蚀人的共情能力与民主价值。她指出,这类"人工亲密"程序让人习惯无需互惠的陪伴,回避人际关系中的摩擦与脆弱。她主张民主依赖接纳分歧与倾听,而虚拟现实的无摩擦特性正与此相悖。