人工智能辅助的心理健康支持：依恋取向与心理困扰的作用

通用型生成式人工智能模型越来越多地被用作类似社交的助手，这代表了非正式的、由人工智能辅助的求助方式。本研究探讨了成人依恋类型（通过“亲密关系经历-关系结构问卷”进行测量）、心理困扰程度（使用“抑郁焦虑压力量表-21”进行评估）与人们利用通用型生成式人工智能进行心理健康支持之间的关联。在一项针对584名以色列成年用户的非概率样本中，有29.3%的人表示至少一次借助这些模型获得过情感支持、应对建议或心理健康方面的帮助；而在那些表现出严重心理困扰的人群中，这一比例达到了47.0%。这些自我报告的数据反映了人们与这些模型的互动情况，从单次交流到持续使用不等。层次逻辑回归分析表明，心理困扰是使用这些模型的最强相关因素。年龄较小和女性性别被认为是使用这些模型的预测因素。虽然依恋焦虑与使用行为之间存在关联，但一旦将心理困扰因素纳入考量后，这种关联就不再显著了，这一趋势与两种变量之间的共同变异特征一致。而依恋回避则与使用行为呈负相关，但这种关系并不显著。研究结果表明，通用型生成式人工智能是一种易于获取且低门槛的资源，不过，那些处于严重心理困扰状态的人更频繁地使用这些工具。高比例的严重心理困扰用户（47.0%）表明可能存在安全问题，因此有必要对人工智能在提供安全性的同时，其危机应对能力和临床替代性风险进行系统评估。