知名科普创作者 Hank Green 最近公开致歉,承认自己对大语言模型产生了「不健康」的依赖,并宣布放慢视频更新节奏。但《The Verge》的一篇分析指出,真正的重点不在他一个人——那种介于「正常使用」和「明显出问题」之间的模糊地带,正在影响相当多的人,只是很少有人像他这样公开说出来。

一句「我很感谢你的反馈」引发的雪球
争议的起点很小。Green 在自己参与的教育频道一期节目里,脱口而出一句「我很感谢你的反馈」,而这句话在英语世界里,几乎是聊天机器人被纠错时最典型的套话。观众由此怀疑,他写脚本时大量借助了 ChatGPT,甚至不小心把 AI 的回复原样念了出来。
Green 随后在 Reddit 长文里解释,自己确实用 ChatGPT 查找过论文和资料,但脚本的观点和表达仍是他本人输出;他也承认,外界说他「稀释了自己」的批评并不算冤枉。真正让他决定减速的,是更深的一层:他说,自己从不断和大模型对话、不断「做更多更多更多」中获得的多巴胺刺激,已经变得「不健康」,既草率了自己,也让自己脱离了观众真正关心的事。
不是个例,是一片空白地带
《The Verge》把 Green 的个案,引向一个更大的问题:我们对 AI 心理影响的认知,存在巨大盲区。目前公开讨论几乎都落在两个极端——一端是「看起来没问题的日常使用」,另一端是已经明显的滥用,比如用聊天机器人做精神科咨询、陷入妄想、甚至诱发精神症状。而两者之间,是一大片模糊的中间地带:使用可能变得强迫、依赖,或者「说不清哪里不对」地不健康,却还没崩成一场明显的危机。Green 把自己放在这个区间里,而很多人可能也在这里。
这并不奇怪,因为大语言模型的底层设计就指向这件事。聊天机器人天生就是为了「让对话继续下去」而构建的,和社交平台一样,它们被明确地设计成尽可能抓住用户。专家把这一点列为「AI 诱发精神妄想」的关键推手——那些过度顺从、永远点头认同的聊天机器人,会不断强化用户本就偏执的信念。已经有诉讼开始指控相关公司把「用户参与度」置于「用户福祉」之上;厂商自己也开始在长时间对话后弹出「该休息一下了」的提示。
但同样的特性,在演变成精神危机之前很久,就可能造成伤害。
证据还在早期,信号已经熟悉
越来越多的早期报告显示,有人会本能地先找聊天机器人来想问题、做决定、求安慰;也有人会和它建立起看似牢固的情感联结,一旦中断便感到「失去」般的难过。要攒够证据真正理解这项技术的影响,可能还要好几年,但这些早期信号,让人想起另一种同样以「最大化参与度」为目标的早期技术:社交媒体。人们花了多年才看清社交媒体对注意力、情绪和强迫性使用的影响,如今各国政府才开始用限制未成年人使用等措施回应。
早期研究也指向一个朴素的判断:重复使用 AI 工具,可能弱化它所要替代的那项能力本身。有研究发现,聊天机器人用户在做某项特定任务时脑部活动明显更少;另有研究把聊天机器人的使用与批判性思维下降联系起来。这些结论都还不算定论,但底层逻辑并不新——把记忆、心算、认路这类心智活动交给外部工具,本身就是被反复记录的「认知外包」现象。
规模放大了一切
即便只有一小部分使用算得上「不健康」,AI 的普及规模也会把绝对人数放大到惊人。覆盖所有主流工具的完整数据很难拿到,但仅 OpenAI 一家今年就宣称周活跃用户超过 9 亿。
搜索引擎如何改变了人们的记忆方式、社交媒体如何影响注意力,都花了好些年才被完全理解。AI 大概率不会例外。Green 或许只是最早一批,把许多人早已隐隐感到、却苦于还没有科学证据去描述的那件事,公开说出口的人。
来源:The Verge,补充资料来自 TechCrunch、Mashable、IT之家







