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摘要

一项纵向研究表明,持续的AI陪伴与较低的幸福感相关,主要是因为它减少了面对面社交互动。

与AI伙伴共处:持续AI陪伴通过减少人类互动预测更低幸福感 Yutong Zhang, Dora Zhao, Yixin Wang, Rebecca Anselmetti, Jeffrey T. Hancock, Robert Kraut, Diyi Yang https://t.co/647a5ueX8E [𝚌𝚜.𝙷𝙲] https://t.co/6JsAh2JWGR
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与AI伴侣共处:持续性AI陪伴通过降低人际互动导致幸福感下降
宇彤·张、多拉·赵、依欣·王、丽贝卡·安塞尔梅蒂、杰弗里·T·汉考克、罗伯特·克劳特、迪伊·杨
https://t.co/647a5ueX8E [cs.HC]
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持续性AI陪伴通过降低人际互动导致幸福感下降

来源:https://arxiv.org/html/2609.07243
宇彤·张、多拉·赵、依欣·王、丽贝卡·安塞尔梅蒂、杰弗里·T·汉考克、罗伯特·克劳特、迪伊·杨
隶属机构:斯坦福大学 卡内基梅隆大学
邮箱:[email protected]

摘要

AI聊天机器人越来越多地被用于陪伴、情感支持和个人自我披露;然而,用户与这些系统的社交互动如何随时间演变并影响其幸福感仍不明确。为此,我们对Character.AI用户开展了一项两波次纵向研究,在基线期调查了1,182名参与者,并在平均12个月后对其中439人进行了跟踪调查。本研究考察了用户与AI伴侣的社交互动如何演变,以及这些纵向互动模式可能通过两个假设路径影响幸福感:随时间持续的社会互动,以及对人类社交互动的替代效应。我们发现互动强度、陪伴使用和自我披露在时间上均表现出显著的延续性。基线期更高的互动强度预示着后续更高的互动强度、陪伴使用和自我披露。与纵向互动路径一致,这些维度的持续性社会互动均与较低的幸福感相关。研究结果进一步支持社会替代路径,表明上述关联主要可通过线下人际互动减少来解释。这些发现凸显了设计AI伴侣时需注意支持而非替代人类社交关系的重要性。

1 引言

AI伴侣已迅速融入日常生活。近期一项全国性调查显示,约四分之三的青少年曾使用过AI伴侣,超过一半的人表示每月至少使用一次Robb and Mann (2025)。AI伴侣的普及加剧了关于其对心理健康影响的讨论。部分研究表明AI伴侣能减少孤独感、提供情感支持并让用户感到被倾听De Freitas et al. (2026)Sullivan et al. (2023)Maples et al. (2024)Ta et al. (2020)Merrill Jr et al. (2025);而另一些研究则将其使用与更高孤独感、问题性依赖及线下社交参与度降低联系起来Alabed et al. (2024)Jacobs (2024)Herbener and Damholdt (2025)Zhang et al. (2025b)Folk and Dunn (2026)。为调和这些看似矛盾的发现,我们需要超越“AI陪伴有益或有害“的提问,转而探究用户与AI伴侣的互动如何影响幸福感。回答此问题需超越单一时间点的AI互动后果分析。AI陪伴通过持续交流发展——现代聊天机器人能在多会话中维持个性化对话、记忆先前互动,并以鼓励持续社交参与的方式回应Dam et al. (2024)Lee et al. (2024)。通过这些重复互动,用户对AI聊天机器人的参与度可能随时间演变,最初出于工具性目的使用者也可能逐渐发展出更社交化、个人化的互动Skjuve et al. (2022)Zhang et al. (2025b)。现有纵向研究很大程度上忽视了与AI伴侣互动的动态演变及其对长期幸福感影响的塑造作用Folk and Dunn (2026)Fang et al. (2025)De Freitas et al. (2026)。因此我们假设,AI陪伴对幸福感的影响可能通过纵向互动路径展开:早期互动塑造后续与AI聊天机器人的互动,进而可能预测后期幸福感。然而现有研究主要依赖横断面调查Zhang et al. (2025b)、短期实验与现场研究Hwang et al. (2025)Guingrich and Graziano (2025)De Freitas et al. (2026)Li et al. (2026)Croes and Antheunis (2021),以及质性或回顾性分析Brandtzaeg et al. (2022)Yuan et al. (2026)Zhang et al. (2025a)Ma et al. (2024),导致这些长期动态机制未能充分理解。

图1:纵向研究设计概览
我们对Character.AI用户开展了两波次纵向研究,参与者在基线期完成问卷调查(N=1,182),约12个月后完成跟踪调查(N=439)。从三个维度刻画用户与AI伴侣的社交互动:互动强度、陪伴使用和自我披露。本研究解决三个核心问题:(RQ1)与聊天机器人的社交互动如何随时间演变?(RQ2)社交互动对幸福感的影响如何通过持续的聊天机器人互动得到解释?(RQ3)社交互动对幸福感的影响如何通过人类社交互动得到解释?详见第4节。

除AI伴侣互动的纵向发展外,其对幸福感的影响可能还取决于它与用户其他人际互动的关系。尽管AI伴侣能提供陪伴感和情感支持Brandtzaeg et al. (2022)Ta et al. (2020)Skjuve et al. (2021)Fang et al. (2025),但这类互动无法提供人际关系中的互惠、共同投入与共享经历所带来的同等益处Smith et al. (2025)Croes et al. (2023)。此外,更深度的AI伴侣互动可能挤占用于人类社交的时间与精力House (1983)Umberson and Karas Montez (2010)Berkman and Syme (1979)。根据社会替代假说Hall and Liu (2022)Hall (2020),我们进一步假设与AI聊天机器人更强的社交关联可能部分通过减少人类社交互动而导致幸福感降低

为检验这些机制,我们在2024年9月至2026年5月间对Character.AI1用户开展了两波次纵向研究,基线期调查1,182名参与者,平均12个月后跟踪调查439名参与者(图1)。我们将与AI伴侣的社交互动概念化为三个维度:互动强度反映聊天机器人互动融入日常生活的程度;陪伴使用反映用户将聊天机器人视为社交伙伴的参与程度;自我披露反映用户向聊天机器人分享个人想法和经历的程度。

首先考察这些社交互动维度随时间的发展情况,包括早期参与度是否预测用户后续与AI伴侣的互动方式。随后通过检验早期参与度是否与后续幸福感相关,验证纵向互动路径假设。采用综合发展量表(CIT)评估心理幸福感Suet al. (2014),涵盖心理与社会健康的多个维度。最后通过检验人类社交互动减少是否部分解释持续性AI伴侣参与与心理幸福感的关联,验证社会替代路径假设。人类社交互动通过跟踪期线下与他人互动时间来测量。

分析显示,用户与AI聊天机器人的社交互动在多个维度上持续发展。基线期更高的互动强度预示着持续的高强度互动,以及后续更高的陪伴使用和自我披露;而陪伴使用又预测后续更密集的互动。更重要的是,分析为两种假设路径提供了证据:首先,研究结果支持纵向互动路径——与AI聊天机器人社交互动更强的用户倾向于保持更强的持续性参与,进而与更低的心理幸福感相关;其次,研究也发现与社会替代路径一致的证据——持续性参与增强与线下人际互动时间减少相关,进而导致幸福感降低。这些发现表明,理解AI陪伴的影响需超越单一时间点的互动分析,关注参与度的纵向发展轨迹,甚至需超越用户-AI互动本身,考察AI陪伴如何更广泛地重塑用户的社交生活。


图2:聊天机器人关系描述在T₁和T₂时期的分布
(a)每位参与者自由文本描述中识别的关系类别数量,显示参与者是否以多种聊天机器人使用类型描述关系。(b)基于参与者自由文本描述的前十大关系类别,展示其在T₁和T₂时期的普遍程度,并附各类别定义与示例描述。

(1)互动强度 T₂(2)陪伴使用 T₂(3)自我披露 T₂(4)持续使用 T₂

表格注释

  • 互动强度 T₁:0.43***[0.31, 0.54] p<0.001
  • 陪伴使用 T₁:0.40***[0.13, 0.66] p=0.003
  • 自我披露 T₁:-0.03[-0.12, 0.07] p=0.565
  • 使用时长:0.01[-0.07, 0.10] p=0.769
  • 年龄:0.11*[0.01, 0.22] p=0.038
  • 男性:0.02[-0.15, 0.20] p=0.795
  • 非二元性别:-0.39*[-0.71, -0.08] p=0.013
  • 单身状态:0.11[-0.06, 0.28] p=0.216

(完整统计表格数据均保留原格式与置信区间表述)


分析样本说明
使用GPT-5 mini提取自由文本关系描述,通过text-embedding-3-small进行向量化,采用聚类分析分组,最后由GPT-5进行标签标注。分析涵盖331名在T₂时期完成跟踪调查并持续使用聊天机器人的参与者。

我们首先分析参与者在T₁和T₂时期对聊天机器人关系的自由文本描述(图2)。超过半数参与者在两个时期均描述了多种聊天机器人使用类型(T₁期177人,T₂期188人),这与先前研究中AI工具性使用与关系性使用常并存的结论一致Zhang et al. (2025b)Manoli et al. (2026)

此外,如图2(b)所示,陪伴导向型使用在用户描述中保持核心地位,从T₁期的203人增至T₂期的227人。为深入分析这种关系性参与的转变,我们考察特定关系类别的变化(图2(c)):支持性伙伴从T₁期的40.2%增至T₂期的42.3%,成为跟踪期最常见类别;工具/助手/系统类使用保持相似普遍度但比例从43.8%降至40.5%。其他关系用途保持相对稳定,包括将聊天机器人视为反思与支持的顾问(T₁=7.6%,T₂=7.3%)、浪漫或亲密伴侣(T₁=3.3%,T₂=3.6%)、随意交谈伙伴(T₁=3.6%,T₂=2.7%)。

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