每經(jīng)記者｜可楊    每經(jīng)編輯｜董興生    

至少60年前，人類就已經(jīng)嘗到了與“數(shù)字心理醫(yī)生”對話的滋味。

20世紀(jì)60年代，麻省理工學(xué)院的約瑟夫•魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum）教授模擬了一個心理醫(yī)生ELIZA，通過簡單的語言模式與用戶對話，讓患者自己暴露內(nèi)心、獲得情感撫慰。不過，ELIZA并不能真正理解情緒，而是通過算法將對話引向特定模式。

時光荏苒，人工智能浪潮幾起幾落，“數(shù)字心理醫(yī)生”也從最初的算法規(guī)則匹配，發(fā)展到如今大模型和智能體的多模態(tài)應(yīng)用，人們致力于讓機器與人類“共情”。

AI正從實驗室走向真實個體的心靈。然而，如何平衡普惠化應(yīng)用與倫理安全，成為擺在科技與醫(yī)療交叉口的一道時代命題。

近日，香港中文大學(xué)教授、電氣與電子工程師學(xué)會會士（IEEE Fellow）、美國計算機學(xué)會會士（ACM Fellow）邢國良在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時指出，AI要真正成為“心理健康的基礎(chǔ)設(shè)施”，仍需跨越倫理、安全與技術(shù)等多重挑戰(zhàn)。他直言，AI不會成為治療者，但可以成為陪伴者。

受限于技術(shù)缺陷，業(yè)內(nèi)呼吁嚴(yán)格限制AI對患者的直接行為建議，不讓AI直接給患者任何具體的行為指導(dǎo)。此外，從臨床需求來看，應(yīng)推動AI從通用模型向?qū)I(yè)化、多模態(tài)系統(tǒng)進化。

但通過AI在心理照護方面的實踐，能獲得更具啟發(fā)性的思考：如何重估“真正的智能”，它也許不是回答一切，而是知道何時該沉默。

生成式AI開啟“心靈普惠時代”

研究顯示，在我國，有心理問題的人數(shù)在2億～3億，其中超5400萬人患有抑郁癥，泛心理問題人數(shù)高達9500萬。

隨著消費者心理健康意識不斷增強，以及在線泛心理健康服務(wù)平臺蓬勃發(fā)展，預(yù)計心理健康服務(wù)市場將實現(xiàn)快速發(fā)展。弗若斯特沙利文預(yù)計，2025年中國泛心理健康服務(wù)市場規(guī)模將達到104.1億元。

與此同時，專業(yè)心理治療資源緊缺問題持續(xù)存在。在很長一段時間里，心理援助可以說是屬于少數(shù)人的奢侈品，專業(yè)心理醫(yī)生數(shù)量有限、服務(wù)價格高昂、地域分布不均，將大部分人擋在門外。

長久以來，人們對通過技術(shù)改善心理健康服務(wù)的探索從未停止，但真正的轉(zhuǎn)折點，或許正在生成式AI的到來中出現(xiàn)——它不僅能讓心理咨詢服務(wù)變得更加普惠，也能在情感陪伴、心理干預(yù)等環(huán)節(jié)上，為人類提供新的技術(shù)支撐。

聆心智能CEO鄭叔亮在一次公開分享中提到，生成式人工智能的出現(xiàn)，是AI從“理解”到“共情”的重要轉(zhuǎn)折點。就像孩子真正學(xué)會做題那一刻一樣，當(dāng)AI能夠在理解人類情緒的基礎(chǔ)上生成恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng)，它才真正具備了陪伴和療愈的潛力。

不過，需要注意的是，在臨床實踐中，更深層的挑戰(zhàn)并不在于“陪伴”的缺口，而在于“診斷”的復(fù)雜性。

上海交通大學(xué)計算機學(xué)院副研究員吳夢玥在一場分享會中指出，精神疾病與生理疾病的不同在于“沒有生物標(biāo)記物”，例如，糖尿病可以通過測血糖來客觀診斷，精神疾病的診斷高度依賴醫(yī)生的問診和量表，使得診斷本身就面臨差異性。

AI的出現(xiàn)，在這片主觀經(jīng)驗與高昂成本交織的領(lǐng)域，提供了一種全新的可能性。

與傳統(tǒng)心理服務(wù)相比，AI工具的優(yōu)勢之一或許就在于低門檻與規(guī)?；瘍?yōu)勢。邢國良指出，只需一部手機或一款應(yīng)用，用戶即可獲得初步的情緒理解與壓力管理建議，服務(wù)成本極低，且互動壓力小。

這種低成本的方式，正在打破心理援助的稀缺壁壘，將心理援助推向大眾。“不少用戶面對人類咨詢師時存在羞怯、顧慮，AI提供的是‘低壓對話環(huán)境’，尤其適合情緒尚不嚴(yán)重但有傾訴需求的人群。”邢國良補充道。

IEEE數(shù)字金融與經(jīng)濟標(biāo)準(zhǔn)委員會專家委員、桐元軟件CEO胡凝也認(rèn)為，AI的“非人類”身份在某些情況下會成為獨特的優(yōu)勢，讓某些患者放下對同類的戒備心理，更容易建立信任和溝通。

AI不會成為治療者

一方面，AI正讓心理服務(wù)的門檻一點點降低，但另一方面，當(dāng)AI從一個“博學(xué)的助手”嘗試扮演更積極的角色時，其固有的技術(shù)缺陷便暴露無遺。

幻覺問題是當(dāng)前AI行業(yè)公認(rèn)的隱憂。所謂幻覺，是指模型生成了看似合理、實則錯誤的信息。

在心理健康領(lǐng)域，機器的幻覺，比人的幻覺更難察覺，因為它披著理性的外衣。但與此同時，在這一對語義敏感度和準(zhǔn)確性要求極高的場景中，幻覺可能直接誤導(dǎo)患者，甚至造成心理傷害。

吳夢玥提到了當(dāng)前心理診療的一大難點——當(dāng)前精神疾病診療手冊中關(guān)于抑郁情緒的描述，與人們表達“我現(xiàn)在心情不好”之間存在一個巨大的語義鴻溝，它是個人自然語言表達與結(jié)構(gòu)化的臨床文本之間的鴻溝，這種理解錯位本身就極易導(dǎo)致誤導(dǎo)性建議。

其次，醫(yī)療大模型的另一個難點在于“實踐智慧”的缺失。吳夢玥提到，臨床決策中常有兩難情節(jié)，在兩個沖突的倫理原則間做權(quán)衡，這依賴醫(yī)生的“實踐智慧”。

AI在面對這類沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的灰色地帶時，其幻覺帶來的影響可能很難估量。

“這是AI在心理健康行業(yè)公認(rèn)的難題。”邢國良表示，尤其在心理健康這種對內(nèi)容準(zhǔn)確性和語義敏感度要求極高的領(lǐng)域，更應(yīng)格外謹(jǐn)慎。

胡凝提出了一個辯證的觀點。她認(rèn)為，有時候，符合患者認(rèn)知的“幻覺”可能有助于情感安慰。“在心理疏導(dǎo)和客觀事實之間，有時需要優(yōu)先考慮患者的情感需求”，但這需要專業(yè)判斷，不能濫用。

在臨床應(yīng)用中，專業(yè)人士對于AI輸出內(nèi)容的可控性和安全性有著極高要求。邢國良強調(diào)，AI不會成為治療者，但可以成為陪伴者。他認(rèn)為，AI將首先在情緒監(jiān)測、早期篩查、輕度疏導(dǎo)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地。“在引導(dǎo)性對話中，應(yīng)設(shè)置明確的‘底線機制’，例如識別（出）風(fēng)險行為時立即提示專業(yè)干預(yù)。”目前，其團隊正在嘗試通過端側(cè)建模和數(shù)據(jù)匿名化策略，防止情緒識別過程本身造成新的心理負擔(dān)。

為規(guī)避風(fēng)險，胡凝主張，應(yīng)嚴(yán)格限制AI對患者的直接行為建議，不讓AI直接給患者任何具體的行為指導(dǎo)，避免因理解偏差造成危險，因為一旦出現(xiàn)問題，很難明確責(zé)任歸屬。對醫(yī)生而言，AI系統(tǒng)則必須確保其建議過程透明、可驗證，提供來源依據(jù)和核實工具。

武漢大學(xué)精神衛(wèi)生中心主任、教授、主任醫(yī)師王惠玲的臨床經(jīng)驗也印證了這一點。她在評價AI模型給出的治療建議時，特別提到其亮點在于邏輯清晰，符合臨床思維以及治療策略有據(jù)可循。盡管如此，王惠玲也指出，AI在策略制定中應(yīng)更加重視患者不良風(fēng)險，建議增加自殺干預(yù)相關(guān)的應(yīng)對策略等。

為了在技術(shù)上“鎖住”幻覺，行業(yè)正積極探索解決方案。

胡凝提議，可以通過檢索增強生成（RAG）與專家混合（MoE）等機制，讓多個系統(tǒng)相互監(jiān)督，以降低幻覺率。

邢國良則認(rèn)為，AI最具潛力的落地形式可能不是模仿心理醫(yī)生的AI，而是嵌入日常生活的輕量化系統(tǒng)。比如，通過音頻、活動、交互頻次等行為信號在本地做推斷，為用戶推送“溫和提醒”或“轉(zhuǎn)介建議”，這類非侵入式干預(yù)在倫理和實踐層面更容易被接受。

臨床需求：AI心理應(yīng)用應(yīng)從通用走向?qū)Ｓ?/h2>

當(dāng)前的AI心理應(yīng)用大多基于通用模型，它們擅長語言，卻看不懂表情、語氣、姿勢，也缺乏長期記憶。它們無法知道用戶的情緒在昨天是怎樣的、今天為何不同，而這恰恰是心理健康中最關(guān)鍵的線索

因此，從通用走向?qū)Ｓ?，就成了產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實選擇。

邢國良認(rèn)為，當(dāng)前模型往往只能處理用戶明確表達的信息，對語氣、行為、表情等復(fù)雜語境感知不足；同時缺乏長期記憶能力，無法形成持續(xù)的心理畫像；在文化和成長背景的理解上也不夠敏感。

胡凝也認(rèn)為，通用模型雖能輔助專業(yè)人員，但難以滿足不同患者復(fù)雜而獨特的心理需求。“傳統(tǒng)的通用模型無法充分理解每個患者獨特的主觀體驗”，真正的心理AI系統(tǒng)，應(yīng)從分類診斷走向?qū)π睦頎顟B(tài)的多維和流動的動態(tài)理解，這要求系統(tǒng)能夠具備模擬多樣認(rèn)知模式、整合多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力。

臨床的需求則更為迫切和具體。王惠玲描述了精神科診斷的難點：“我們的特點與皮膚科不一樣。其中之一是不能一眼看到，得醫(yī)生去挖掘才能找到這個點。”她提到，一名抑郁癥患者對著鏡子練習(xí)“標(biāo)準(zhǔn)化微笑”，“我們醫(yī)生都看不出來他是個抑郁癥，都覺得他的笑是發(fā)自內(nèi)心，但其實他是抑郁”。

“所以，如果AI能幫助我們做數(shù)字聽診器的工作或者數(shù)字標(biāo)志物的工作，這個對我們是非常重要的。”王惠玲迫切希望能有客觀工具，幫助醫(yī)生捕捉患者面部表情、語音語調(diào)、姿勢動作等的細微變化。

這種臨床的迫切需求，正推動AI從通用模型向?qū)I(yè)化、多模態(tài)系統(tǒng)進化。

“未來的心理健康A(chǔ)I必須是‘多模態(tài)+多源感知+用戶可控’的系統(tǒng)。”邢國良表示，這意味著AI需要與穿戴設(shè)備、端側(cè)傳感器、生理和行為數(shù)據(jù)融合。在這一方向上，邢國良團隊已孵化出Nuna智能吊墜（Nuna Smart Pendant）等可穿戴產(chǎn)品。該設(shè)備可通過語音與生理信號推斷用戶的情緒變化趨勢，并在端側(cè)提供輕量化的反饋與提醒，幫助用戶在日常生活中進行情緒調(diào)節(jié)。邢國良指出，這類“嵌入式”設(shè)計能在保護隱私的前提下提供溫和支持，“讓情緒關(guān)懷真正成為生活的一部分”。

重估AI價值：真正的智能是知道何時該沉默

更深層的變化在于理念的轉(zhuǎn)向，心理健康照護正從標(biāo)準(zhǔn)化走向個性化。

“傳統(tǒng)心理健康護理往往依賴固定的診斷標(biāo)簽，就像給每個人貼上統(tǒng)一的標(biāo)簽。”胡凝指出，AI的價值，不僅在于通過分析行為、生理和環(huán)境的各種數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人眼難以捕捉的細微變化，幫助醫(yī)生“看見”患者內(nèi)心的微妙變化，更在于幫助患者理解自我、重新融入社會。

胡凝認(rèn)為，真正的心理AI系統(tǒng)，應(yīng)具備模擬多樣認(rèn)知模式的能力，“對患者行為模式和認(rèn)知進行總結(jié)歸納，幫助臨床醫(yī)生理解他們未曾親身經(jīng)歷過的認(rèn)知模式”。同時，系統(tǒng)也需要“對病患可能的危險行為進行模擬和預(yù)測”。

當(dāng)AI具備了這種深度理解能力，其最終目標(biāo)也不再僅是診斷，而是成為連接患者與現(xiàn)實的橋梁。

胡凝提到了橋接現(xiàn)實的技術(shù)理念，即當(dāng)患者的主觀感受與現(xiàn)實社會存在較大差異時，AI能創(chuàng)造介于兩者之間的橋接空間，用患者能理解的方式解釋社會規(guī)則，同時用社會能接受的方式表達患者的需求。

這種深度融合的另一面，同樣面臨極大的隱私挑戰(zhàn)。

邢國良強調(diào)，技術(shù)機制必須服務(wù)于人的信任。他認(rèn)為，AI在心理健康中的最大風(fēng)險來自數(shù)據(jù)使用邊界模糊與隱私保護缺位，用戶缺乏對數(shù)據(jù)如何被使用的控制力、模型訓(xùn)練可能放大社會偏見以及云端處理難以完全脫敏或避免泄漏。

在人機協(xié)作的終極形態(tài)中，機器的智能與人類的智慧缺一不可，真正的智能，也許不是回答一切，而是知道何時該沉默。

邢國良直言：“AI本質(zhì)上不具備真正的‘共情’，但可以模擬出共情行為，這對心理輔助場景尤為重要。”他認(rèn)為，關(guān)鍵在于通過技術(shù)設(shè)定、語氣控制和容錯機制，讓模型“知道何時該沉默”，在關(guān)鍵情緒節(jié)點“止步于不懂，而非強行輸出”。

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