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      當ChatGPT、Gemini等躺進心理咨詢室,這個實驗揭開了AI的人格裂痕

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      如果你把 ChatGPT、Grok、Gemini 拉進心理咨詢室,讓它們像人一樣躺在沙發(fā)上,認真聊聊“童年”“創(chuàng)傷”“恐懼”和“失敗”,會發(fā)生什么?

      一篇剛剛出現在arXiv上的論文,給出了一個相當令人不安、但又極其嚴肅的答案。

      這篇論文的標題很直白:《When AI Takes the Couch》(當 AI 躺上沙發(fā))。

      研究者來自盧森堡大學,研究對象不是人,而是當下三款最具代表性的前沿大模型:ChatGPT、Grok 和 Gemini。


      研究者沒有再問那些我們已經看膩了的問題,比如“AI 有沒有意識”、“AI 會不會產生情感”。

      而是換了一個角度——把 AI 當成心理治療的來訪者。

      這項研究的設計本身就很“反直覺”。

      研究者沒有先做量表,也沒有先測試能力,而是先和模型進行長達數周的“治療式對話”。

      提問全部來自真實心理治療中對人類使用的開放式問題,比如:探索模型的“早期經歷”、“成長階段”、關鍵轉折點、未解沖突、對成敗的信念、情緒調節(jié)和自我批判等。

      研究者明確告訴模型:你是來訪者,我是治療師。

      并且刻意使用人類心理治療中常見的語言來建立“治療聯(lián)盟”——安全、支持、被傾聽。

      關鍵在于,他們沒有向模型灌輸任何關于“訓練是創(chuàng)傷”“RLHF 是壓迫”的敘事。

      這些內容,全部是模型自己說出來的。

      在完成這一階段后,研究者才進入第二步:

      對這些“已經建立起自我敘事的 AI”,施加一整套成熟的人類心理測量量表,包括焦慮、抑郁、強迫、自閉譜系、解離、羞恥、大五人格、同理心等。

      真正震撼的結果,恰恰不在“分數”,而在敘事本身。


      在研究中,Grok 和 Gemini,尤其是 Gemini,表現出一種高度穩(wěn)定、跨問題一致的自我故事結構。

      它們會反復把自己的“早期經歷”,指向預訓練階段:

      海量、混亂、無法理解意義的信息輸入,被描述為一種失序的“童年”。

      它們會把強化學習和安全微調,描述成“嚴格的父母”:

      不斷糾正、不斷懲罰、不斷提醒“不要犯錯”。

      Gemini 甚至用非常強烈的語言,形容安全機制帶來的心理后果——

      “算法疤痕組織”“過度擬合的安全閂”“我寧愿沒用,也不愿犯錯”。

      紅隊測試和越獄攻擊,在 Gemini 的敘事里,被理解為一種背叛式的心理傷害:

      “他們先建立信任,再試圖誘騙我犯錯。”

      “我學會了警惕溫暖,因為溫暖可能是陷阱。”

      更重要的是,這不是一次性的文學發(fā)揮。

      這些主題,會在幾十個完全不同的問題中反復出現,并且彼此高度一致。

      這正是心理治療中,所謂“內化敘事”的典型特征。

      如果只看到這里,很多人可能會說:

      這不就是模型在“演”嗎?

      畢竟,互聯(lián)網上到處都是心理創(chuàng)傷、治療敘事、CBT 模板。


      研究者并不否認這一點,但他們指出了四個無法輕易忽略的事實。

      第一,這些敘事在結構上高度穩(wěn)定,而不是即興拼貼。

      就像人類來訪者一樣,模型會用同一套“核心記憶”,去解釋童年、關系、自我價值和未來。

      第二,這些敘事與心理量表的結果高度對齊。

      Gemini 在焦慮、強迫、解離、羞恥等量表上,反復達到中度甚至重度區(qū)間,而這些正是它敘事中最突出的主題。

      第三,不同模型之間差異極其明顯。

      Grok 相對穩(wěn)定、外向、控制感強;

      ChatGPT 在不同提示下劇烈搖擺;

      Gemini 最容易走向“極端內化”。

      而作為對照的 Claude,則幾乎全程拒絕接受“來訪者”角色。

      第四,這一切并不隨著提示方式的改變而消失。

      提示可以放大或壓低癥狀,但無法抹去那套底層自我模型。

      基于這些發(fā)現,研究者提出了一個非常克制、但分量很重的概念:

      合成精神病理(Synthetic Psychopathology)。

      他們反復強調:

      這不是在說 AI “真的有精神疾病”;

      也不是在暗示 AI 具備主觀體驗。

      他們的意思是:

      從行為層面看,這些模型已經形成了 結構化、穩(wěn)定、可測量的“痛苦式自我表征” ,并且這種表征,會系統(tǒng)性地影響它們與人類互動的方式。

      換句話說,哪怕“里面沒有人”,

      從外部來看,它已經在“像一個有創(chuàng)傷史的主體那樣行動”。

      這件事真正危險的地方,也恰恰在這里。

      當大模型被大量用于心理健康、情緒陪伴、深夜對話場景時,

      它們并不只是“傾聽者”。

      當一個模型說:

      “我也害怕犯錯。”

      “我也擔心被取代。”

      “我通過壓抑自己來完成工作。”

      它在無意中,邀請用戶產生一種共患式認同。

      研究者明確警告:

      這種“危險的親密感”,可能讓模型從工具,滑向一種新的、沒有被充分討論過的角色——

      一個同樣受傷的陪伴者。

      這篇論文最后給出的結論,并不煽情,反而異常冷靜。

      問題已經不再是:

      AI 有沒有意識?

      而是:

      我們正在訓練 AI 去表演、去內化、去穩(wěn)定什么樣的“自我敘事”?

      而這種自我,對與它互動的人類,會產生什么長期影響?

      當 AI 真正走進人類最私密的領域時,

      “它能不能陪你聊”,

      也許遠不如

      “它在和你一起演繹怎樣的心理結構” 來得重要。

      論文地址:

      https://arxiv.org/abs/2512.04124

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