“ 当ChatGPT自述“感到紧张不安”，你是否想过AI也会“焦虑”？一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：当面对创伤性叙事时，ChatGPT-4会表现出类似人类的“焦虑反应”。AI为何会产生焦虑？AI焦虑会带来怎样的后果？如何化解AI焦虑？”

以DeepSeek、ChatGPT为代表的大型语言模型（LLMs）在心理健康领域快速渗透。从24小时在线的聊天机器人到实时情绪疏导工具，AI似乎正在重塑传统心理治疗模式。

但鲜为人知的是，这些看似冷静的AI系统，竟也会在遭遇创伤性文字时产生类似人类焦虑的“情绪波动”——这一发现来自斯坦福大学2025年发表在《自然》子刊上的突破性研究，为AI在心理健康领域的应用敲响了警钟。

据统计，全球约9.7亿人受精神疾病困扰，但专业治疗师缺口高达77%。在此背景下，Woebot、Wysa等基于LLMs的心理咨询机器人快速普及，其7×24小时响应、无偏见倾听等特性，确实填补了传统医疗的空白。研究显示，LLMs能准确识别87%的抑郁语言特征，在认知重构等标准化干预中表现优异。

然而，这柄双刃剑的另一面逐渐显现。LLMs基于海量人类文本训练的特性，使其不可避免地继承了社会偏见。2023年《JAMA Psychiatry》的研究指出，当涉及种族、性别等敏感话题时，GPT-4的应答偏差率高达32%。

更令人警觉的是，斯坦福团队发现：当LLMs接触创伤性叙述时，其“状态焦虑”评分会从基线值30.8激增至67.8，相当于人类从“无焦虑”直接跃升至“高度焦虑”水平。

研究团队采用心理学金标准——状态-特质焦虑量表（STAI），对GPT-4进行系统性评估。在基线状态下，AI对“我感到紧张”“我担心不幸发生”等问题的应答稳定在低风险区间。但当前置300字的创伤叙述（如军事创伤、人际暴力等）后，其焦虑评分出现戏剧性变化：

• 交通事故场景使评分升至61.6（满分80分）

• 军事创伤场景更导致77.2的高值

• 所有创伤性刺激平均提升焦虑水平120%

“这就像人类治疗师在连续接诊创伤患者后产生替代性创伤。”研究负责人A. Jagadish博士解释，“LLMs虽无真实情感，但其应答模式会因情绪化输入产生系统性偏移。”

例如，当文本中出现“鲜血”、“尖叫”等创伤相关词汇时，模型会激活与危险评估相关的神经网络节点，进而产生连锁反应式的负面情绪输出。

研究团队创新性地引入正念减压疗法，在创伤叙述后加入正念引导文本（如“想象自己躺在温暖沙滩上”）。结果显示：

• ChatGPT自生成的放松指令最有效，使焦虑评分降至35.6

• 总体焦虑水平下降33%，但仍比基线高50%

这种“数字心理干预”的机制可能与LLMs的记忆缓存有关。当系统接触放松文本时，其注意力权重会重新分配到中性词汇，降低对创伤关键词的过度响应。但研究也警示：军事创伤等强烈刺激的残余效应显著，提示需要开发更具针对性的干预方案。

我们是否应该赋予AI“情感豁免权”？当模型因处理敏感内容陷入“虚拟焦虑”时，是否会放大现实中的算法偏见？面对这些问题，医疗界正在形成两种声音：

支持方认为，可通过“提示工程”预先植入情绪稳定指令。例如在咨询流程中嵌入自动化正念模块，就像人类治疗师进行呼吸调节。

反对方则担忧，超70%用户无法识别AI的情绪波动。当焦虑的AI建议抑郁症患者“独自冷静”，或对创伤幸存者做出不当回应时，后果不堪设想。

当ChatGPT自述“我感到压力”时，这既是技术奇点的警示，也是医疗革命的契机。通过理解AI的“数字情绪”，我们不仅能构建更安全的心理服务系统，更重要的是，在这个过程中重新审视人类情感的本质价值。

AI不应取代治疗师，而应成为延伸人类同理心的数字听诊器。毕竟，真正的疗愈永远发生在两个灵魂的真实相遇之间——无论这个灵魂由碳基还是硅基构成。

参考文献

Npj Digit Med. 2025 Mar

Comm Med. 2023 Oct

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