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