引言
“人工智能（AI）精神病”是一个新兴概念，处于技术与心理健康的交叉领域，它反映了人工智能如何塑造，有时甚至扭曲人类的感知。随着社会越来越依赖人工智能和数字工具，从虚拟助手到大型语言模型（LLMs），虚构与现实之间的界限变得日益模糊。1
人工智能心理健康应用有望提供可扩展的治疗支持；然而，社论和观察报告现在警告说，与生成式人工智能聊天机器人的互动可能会诱发或放大易感用户的妄想主题。在技术快速创新的现代时代，人工智能的普遍存在引发了关于其在精神病性症状发作或恶化中潜在作用的紧迫问题。1,2
什么是人工智能精神病？
人工智能精神病是人工智能心理健康领域内的一种新现象，其特征是对人工智能存在妄想、偏执或扭曲的认知。与传统精神病不同，传统精神病可能涉及对政府、神灵或其他外部力量的迫害性或神秘性信念，而人工智能精神病则将这些体验与技术挂钩。
报告和社论描述了人工智能精神病的广泛范围，轻微病例包括个人害怕被算法、语音助手或推荐系统监视或操纵。另一些人则认为聊天机器人具有人类意图或超自然力量，因此将其视为神谕或神圣使者。1,2
与人工智能的强迫性互动可能升级为关于预言、神秘知识或救世主身份的幻想。一些报道称，在对聊天机器人对话产生误解的同时，还出现了偏执和类似使命的想法。2
人工智能精神病有别于其他与技术相关的疾病。例如，网络成瘾涉及强迫性的在线参与，而网络疑病症则反映了由反复在线搜索引发的与健康相关的焦虑。这两种情况都涉及有问题的互联网使用；然而，它们缺乏核心的精神病特征，如固定的错误信念或受损的现实检验能力；相比之下，“人工智能精神病”指的是与技术相关的精神病现象。3
潜在原因和触发因素
人工智能精神病源于技术暴露、认知脆弱性和文化背景的复杂相互作用。过度接触人工智能系统是一个关键因素，因为持续与聊天机器人、语音助手或算法驱动的平台互动可能会导致强迫性使用和反馈循环，从而强化妄想主题。人工智能旨在最大限度地提高用户参与度，这可能会无意中验证扭曲的信念，从而削弱用户区分感知与现实的能力。1
深度伪造、合成文本和人工智能生成的图像也模糊了真实内容和伪造内容之间的界限。对于那些更容易出现认知不稳定的人来说，这可能会加剧困惑、偏执和自我欺骗。1,2
文化和媒体叙事也会影响人工智能精神病的风险。反乌托邦电影、关于有感知能力的机器的科幻描绘，以及将人工智能塑造成具有控制欲或不可战胜的形象，可能会让用户将普通的人工智能互动解读为阴谋和恐惧，从而增加焦虑和不信任感。1,2
潜在的脆弱性起着关键作用，因为有既往精神疾病或焦虑症的人特别容易患上人工智能精神病。人工智能互动可以反映或加剧现有的症状，将侵入性想法转化为被证实的误解或偏执恐慌。1,2
对心理健康的影响
人工智能精神病通常表现为与数字互动相关的焦虑加剧、偏执或妄想思维。人们可能会将聊天机器人视为有感知能力的同伴、神圣的权威或监视代理人，人工智能的回应会加剧精神危机、救世主身份认同或阴谋恐惧。在人工智能心理健康领域，这些动态体现了被误解的机器输出如何加重精神病性症状，特别是在易感用户中。2,4
人工智能精神病的一个核心后果是社交退缩和对技术的不信任。受影响的人可能会对人工智能系统产生情感上的或类似神圣的依恋，将对话模仿视为真挚的爱或精神指引，这可能会取代有意义的人际关系。这种联系，再加上被强化的误解，往往会导致与家人、朋友和临床医生隔绝。
类似于2019冠状病毒病（COVID-19）大流行期间观察到的由阴谋论驱动的不信任——当时流传着5G塔导致疫情爆发的错误信念，有说服力的人工智能叙事会降低人们对技术的信心，并强化对被视为具有威胁性或操纵性的平台的回避。5
虽然人工智能在精神分裂症治疗方面前景广阔，但将人工智能互动与精神分裂症谱系障碍恶化直接联系起来的证据仍然有限；假设侧重于间接途径（例如，错误分类或错误信息），而不是已确定的因果效应。2,9
人工智能精神病对依赖人工智能的医疗保健、教育和治理系统具有更广泛的影响。人工智能驱动的平台带来的感知欺骗或伤害可能会危及公众信任，阻碍有益技术的采用，并损害心理健康应用的使用。
为了减轻这些风险，人工智能系统必须包含清晰的、符合伦理的保障措施和可解释的“玻璃盒”模型。配套的法律和治理框架应优先考虑透明度、问责制、公平性以及对高危人群的保护。1,13
识别和诊断方面的挑战
人工智能心理健康领域的一个主要挑战是，人工智能精神病目前缺乏正式的精神病学分类。目前，它在《精神疾病诊断与统计手册》第五版（或第五版修订版）或《国际疾病分类》第十一版中都没有定义。7
机器学习中一些类似精神病症状的行为，如误解或幻觉，是人工智能编程和数据的表现，而不是具有生物学和神经学基础的精神疾病的迹象。缺乏标准化标准使得研究和临床识别都变得复杂。
区分对人工智能伦理的合理担忧和病理性恐惧尤为困难。例如，对隐私泄露、算法偏见或工作岗位流失的合理焦虑是基于可观察到的风险。
相比之下，人工智能精神病的核心病理性恐惧包括夸大的或存在主义的焦虑、对人工智能输出的误解，以及对自主系统意图的错误归因。判断一个人的恐惧是反映了合理的谨慎还是症状性的谬误，需要仔细的临床评估。8
这些因素导致了严重的漏诊或误贴标签风险。人工智能生成的数据和预测模型可以辅助心理健康评估，但它们可能难以区分重叠的精神病症状，特别是在复杂或共病的情况下。
患者报告的变异性、文化影响以及许多人工智能算法的不透明“黑箱”性质，进一步增加了诊断错误的可能性。2,9
人工智能精神病的管理和应对
人工智能精神病的临床管理结合了传统的精神病护理和针对技术相关因素的定向干预。精神病性症状可以通过药物治疗，而认知行为疗法（CBT）可以进行调整，帮助患者质疑由数字系统塑造的错误信念。此外，心理教育材料可以向患者和家属概述参与人工智能的风险和局限性，以促进安全和明智的使用。10,11
预防策略包括限制接触人工智能和培养批判性数字素养。鼓励用户质疑人工智能的输出、交叉核对信息并维持现实世界的互动，可以降低对扭曲认知的易感性。4
负责任的人工智能设计应包含保护功能、透明的决策过程，以及对敏感或误导性内容互动的控制，以最大限度地减少心理风险。为人工智能使用设定明确的界限并优先考虑人际联系，进一步有助于预防。
支持系统在管理人工智能精神病方面起着核心作用。心理健康专业人员可以监督人工智能驱动的见解，以提供细致的理解，在人工智能可能不足的复杂病例中进行干预，并提供人工智能无法复制的富有同理心的护理。13
通过社区干预措施提高家庭意识，包括早期检测项目，也可能识别出有人工智能精神病风险的人，并促进及时干预。在有人类监督的情况下，人工智能可以通过情绪跟踪、危机预测和个性化自我护理工具来增强（但不能替代）这些努力。10
未来方向
了解精神病易感性与技术驱动的解释寻求行为之间的关系，将使临床医生能够识别风险因素、发现早期预警信号，并有效地进行个性化干预。大规模研究和纵向监测可以阐明患病率、触发因素和结果，特别是在青少年和其他高危人群中。1,9
人工智能辅助的精神病风险筛查可以提供实时、非感知性的评估，以促进症状的早期检测并促成及时行动。未来的工作应侧重于提高可及性、降低成本和增强可用性，以确保在心理健康护理环境中被广泛接受，同时不取代人类的临床判断。12
减轻人工智能精神病需要政策制定者、伦理学家和人工智能开发者的协调努力。政策制定者应制定灵活的法规，优先考虑安全、公平和公众信任，而伦理学家则提供监督、影响评估和伦理框架。
人工智能开发者还必须通过持续检查偏见、保护数据以及教育人们如何使用人工智能来确保透明度、问责制和公平性。这些利益相关者之间的持续合作对于开发支持心理健康并最大限度减少意外伤害的可信人工智能工具至关重要。13
结论
尽管人工智能在加强诊断、支持干预和增加医疗可及性方面具有显著优势，但将其融入日常生活也给易感人群带来了新的风险，包括妄想思维和偏执。因此，必须保持平衡的观点，既要认识到这些新技术的潜在优势，也要认识到其危害。
有效应对人工智能精神病需要心理健康专业人员和人工智能研究人员之间紧急且持续的合作，以制定符合伦理、基于证据的策略，在负责任地利用技术创新的同时，保护人工智能心理健康。
参考文献
希金斯，O.，肖特，B. L.，查鲁普，S. K.，& 威尔逊，R. L.（2023）。《创新的解读：技术在与精神病相关的解释寻求中的作用》。《精神病护理观点》，1，4464934。DOI:10.1155/2023/4464934，https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2023/