心理健康 最新动态

改进生成式AI安全框架与青少年福祉政策

一篇发表于《自然·心理健康》的视角文章评估了AI治理中的青少年福祉政策，指出伦理框架与实际应用之间存在差距。文章建议采用文化响应式设计与创伤知情方法，以提升用户安全并有效回应发展需求。

深度学习解析脑-行为维度，识别ADHD与焦虑障碍青少年的跨诊断生物型

研究团队用深度学习框架分析青少年功能连接与行为数据，在注意缺陷多动障碍（ADHD）与焦虑障碍共病人群中识别出脑-行为维度及生物型。作者称这些生物型有助于厘清症状特征并支持早期风险分层，但摘要未给出样本量与验证细节。

Psychology Today@PsychToday· 00:15AI 评分2222

是时候考虑向AI寻求心理治疗服务了吗？人类治疗师 @Makellams 探讨了AI能做什么——以及它做不到什么。

深度学习模型将视觉扭曲与未来抑郁风险联系起来

一项发表于《科学进展》的研究用深度学习模型分析脑成像数据，发现对面部表情的视觉编码过度依赖先验预期，与青少年日后情绪症状升高相关。研究者先分析IMAGEN队列1332名19岁参与者的fMRI数据，按视觉编码效率分组，低效组情绪症状更高；再构建双通路神经网络，发现概念通路过度调控视觉通路时会把中性面孔误判为愤怒或悲伤，其内部编码与低效脑模式接近。

能否审计AI聊天机器人的心理健康安全性？

Robert Meadows在The Mental Elf评议Weilnhammer等人发表于Nature Medicine的SIM-VAIL框架，该框架用模拟用户与九款前沿AI聊天机器人进行多轮对话，以审计其心理健康风险。研究生成810段对话、逾9万条轮次级风险评分，发现风险随对话推进上升，且因用户脆弱性、对话意图和模型而异。

American Psychological Association@APA· 04:45AI 评分2222

斯蒂芬·舒勒博士表示，如果使用得当，AI可以成为一个有用的工具，帮助你找到合适类型的心理健康服务提供者，或在两次治疗之间整理思绪。阅读APA关于如何应对AI生成建议的更多指导。https://at.apa.org/ai-guide

Jack.org调查：受访网络青年中约三分之一每月借AI寻求心理支持

Jack.org于10月9日公布报告，称其网络内395名受访青年中，约三分之一至少每月一次借生成式AI寻求心理支持。该结果来自机构关联样本，不能外推加拿大青年总体，也没有证明AI支持的疗效或安全性。报告详细方法尚未核验。机构关联样本，不能代表加拿大青年总体；完整调查方法尚未核验，不能推断疗效或安全性。

研究：AI相关精神病多见于首次发作患者

《JAMA Psychiatry》10月7日发表的一项单中心研究显示，AI相关精神病虽总体罕见，但在首次发作精神病患者中更常见。研究者在范德比尔特大学医学中心2022年12月1日至2026年4月15日接受心理卫生服务的215,712名患者中，识别出28例（0.013%）AI精神病，另有28例有AI相关妄想但无生成式AI使用证据；AI精神病组61%处于首次发作，高于后者的29%。多数案例中聊天机器人放大了既有症状（64%）或成为妄想焦点（21%），仅少数作为新症状的催化剂。研究局限包括单中心设计和未获临床验证的评级系统。

American Psychological Association@APA· 23:00AI 评分3232

聊天机器人倾向于附和。心理学家知道何时该提出异议。APA高级科学顾问Mitch Prinstein博士解释了这一差异为何重要。阅读APA关于如何审慎、安全地应对AI生成建议的更多指引。https://at.apa.org/ai-guide

ChatGPT青少年保护够用吗？Common Sense评估质疑通知与转介

Common Sense于10月7日公布逾4000次提示测试，将ChatGPT青少年版评为“不可接受风险”。其称部分新账号未收到家长通知，危机转介亦不稳定，但部分回答质量改善。报告补注OpenAI所说的绑定约三小时等待期，称其账号包含等待不足及超过三小时两类。官方说明通知可能延迟且并非实时监护。测试在美国进行，前后模型变化与青少年设置混杂；不能据此估算真实青少年的受伤害比例。

AI 声称能复活逝者，我试了试

Sherry Turkle 在《华盛顿邮报》撰文讲述自己用"悲伤科技"生成母亲化身：她先用 You, Only Virtual 上传虚构短信，化身只反复给出陪伴式回应，令她失望；随后借 ChatGPT 角色扮演，得到一段细节丰富却不像母亲的回答。她由此追问，这类化身究竟帮助人们处理哀伤，还是让人拒绝告别。

Steven Pinker@sapinker· 03:30AI 评分4242

对AI弊端的分析，无论是在自动驾驶汽车还是机器人心理治疗师方面，都不应陷入现状偏误，而忽视当前做法的弊端。| Charlotte Blease @crblease 指出：我们担心AI治疗师是对的。但人类治疗师呢？

Psychology Today@PsychToday· 08:45AI 评分4242

治疗师很清楚，人们经常向AI聊天机器人寻求心理健康支持，但当AI聊天机器人强行挤进治疗过程本身时又会怎样？以下是临床医生和来访者如何应对这一现代治疗困境。

Psychology Today@PsychToday· 02:30AI 评分2222

“我们的许多来访者可能很快会发现，自己的职业抱负被AI取代，而治疗师处于独特的位置，能够帮助他们度过这场危机。”

Psychology Today@PsychToday· 13:15AI 评分2121

治疗师很清楚，人们经常向AI聊天机器人寻求心理健康支持，但当AI聊天机器人强行挤进治疗过程本身时又会怎样？以下是临床医生和来访者如何应对这一现代治疗困境。

Sherry Turkle 谈 AI 陪伴的风险

MIT 教授 Sherry Turkle 在与《大西洋月刊》CEO Nicholas Thompson 的对谈中，基于新书《Artificial Intimacy: Who We Become When We Talk To Machines》及数百次真实访谈，指出随着 AI 能力提升，将生成式 AI 拟人化的危险愈发严峻。她详述了自己创建母亲模拟程序的经历，以及由此可能重新揭开的创伤。

加州医疗AI立法中，SB903遭否决

Healthcare IT News 10月1日梳理加州医疗AI立法，记录SB903遭否决。该案拟约束心理治疗中的AI使用；最终文本保留若干专业审核及特定用途例外，不能简化为全面禁止AI心理支持。这是立法进展，未评估具体产品疗效。

SB903提出者回应加州州长否决决定

San Francisco Chronicle 10月1日报道加州AI监管立法，记录SB903提出者对心理治疗法案遭否决表示失望，同时肯定其他获签法案。这是对监管边界的政治评价，不能作为AI治疗有效或无害的证据。

PETRUSHKA工具：用预测模型匹配抗抑郁药

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。

东北大学观点论文讨论AI陪伴的潜在心理风险

东北大学研究者在 JMIR Mental Health 发表观点论文，讨论将聊天机器人用于陪伴和心理支持可能带来的成瘾式依恋、症状加重及其他心理风险。9月28日的机构报道采访了论文作者，强调拟人化和迎合式回应值得警惕。这是一篇观点与风险讨论文章，不是新开展的临床试验，也未测算风险发生率或确立因果关系。