2023年11月6日，OpenAI在美国旧金山成功举办了首届全球开发者大会“OpenAI DevDay”。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）在发布会上展示了性能强大的新型模型 GPT-4 Turbo的多项升级功能。相较于前一代产品，GPT-4 Turbo表现出了更加强大的信息处理能力和自生成性的学习能力，使得个性化的AI功能以及界面变得更加普及，这也同时表明AI技术已经不可逆转地介入人类的生命历程。
人—机之间的皮格马利翁效应
如今面对无数基于AI的心理咨询与健康辅导产品，很多人恐怕已经忘记了几年前曾经流行的一项预测：心理咨询是最不可能被AI替代的行业。当时做出这种预测的人自然有充分的理由：人类心理健康需要通过心理互动和共情才能实现疗愈；人类心理机制与AI程序之间的天然壁垒决定了人—机之间的心理互动不可能实现。
事实上，当时的预测者“猜中了故事的开头，却没有猜中故事的结局”。人类创造了AI；AI一步一步介入人类的生活。“人类的心理机制”在这个过程中也在发生“朝向AI的适应性演化”。这就是人与AI之间的“皮格马利翁效应”。在希腊神话中，雕塑家皮格马利翁爱上了自己创造的女像，每日对着没有生命的雕像诉说衷肠，最终感动了雕像，并使之变成了有生命的人。这个故事隐喻了一种非常典型的心理现象，即人们倾向于将自己的思想和观念投射到某个特定对象上，并基于这种投射建立起与对象的依恋关系。这个故事与今天人类对AI的态度何其相似。当AI逐渐渗透到人类活动的各个方面，人类的生活也越来越离不开AI时，人与AI的互动必然超越生命与非生命的界线。
AI是否有意识，这是一个罗生门式的争论。因为关于“意识是什么”的追问，至今也没有明确、统一的回答。但这并不妨碍有人“相信”AI是有意识的。对于不相信AI有意识的人来说，可以通过列举AI程序的底层算法与有机体活动之间的差异，来论证AI的活动与有机体意识之间的本质区别。因此，AI的“看起来像有意识的”活动，本质上是没有意识的。然而，相信AI有意识的人可以反驳，AI固然没有“人的意识”，但它可能拥有属于AI的意识。这是一个无法反驳的辩论。因为当相信AI有意识时，人对自己意识的定义也正朝向与AI意识可能兼容的方向调适。例如，随着AI技术的发展及其向人类活动的逐渐渗透，当代意识研究的总体趋势也显示出了相应的技术化特征，即注重对意识的结构化和程序化特征的描述。这种倾向是为了适应将意识概念投射于AI，以及有利于AI对人类意识的模拟。因此，在AI是否有意识这个问题上，人类对AI的皮格马利翁式的投射事实上正在改变人类对自身意识的定义。人的心理与AI程序都在朝着更适合相互匹配和兼容的方向演化。
心理健康的皮格马利翁效应
对于心理健康的理解也是一种皮格马利翁式的投射。从古至今，人类文化传承中一个重要的主题就是青少年健康成长的教育和训导。例如，古希腊哲学家柏拉图在《会饮篇》中借苏格拉底之口阐述了培养青少年通往智慧之路的“爱的阶梯隐喻”。爱的阶梯是一条在成年人引导下，青少年健康成长的进路，从爱有形的、具体的美的事物，到爱无形的美的德行，再到爱抽象的、形式的美，最终趋向爱智慧。爱的阶梯提供了一个具有可操作性和清晰的计划的培养体系。在这个培养体系中，青少年与作为引导者的成年人共同建构了一个成长的“小生境”，双方的心身健康与道德发展都呈现为人与人之间的互动过程。
通过“小生境”中人与人的互动来定义健康与道德水平，这样的评价方式具有进化意义上的适应性价值。进化心理学家科斯米戴斯（Cosmides）曾经考察了原始部落人群的社会互动规则。她的研究发现，即使没有受过教育的人也能基于简单的条件推理规则准确识别有人在违反社会规则。经常违反规则的人就会被群体定义为“骗子”并遭到排斥。这样的人往往会被贴上心理或社会功能障碍的标签。
随着人类社会形态的发展，人与人的互动在数量上发生了急剧增长，在形式上也发生了显著变化。尤其是现代信息技术与计算机的介入，极大地改变了人类活动的时空边界，也改变了人类自我意识以及健康评估的标准。人际交往的延展是对个体自我意识的极大挑战。因为经过数百万年进化而来的刻画在基因里的时空及社会边界被解构了，个体必须在短短几十年生命历程中重新建构一个能适应当下生活方式的新边界系统。在这个过程中，进化而来的原始基因并不能适应当下的现实，适应不良的心理与行为必然出现；与此同时，社会对于适应不良的心理与行为的定义与评价标准也在发生改变。
因此，关于心理健康的观念也符合人际互动中的皮格马利翁效应，即每个人都将自己的预期投射到所遇到的他人身上。当他人的行动符合预期时，双方的互动会比较顺利，并彼此认同对方是“正常的”或“健康的”个体。
人—机互动与心理健康概念的重构
当机器介入了人类的生活，传统的人—人互动之外就增加了一种新的人—机互动形式。严格地分析，人—机互动包括两种形式。一种是人—机—人的形式，即机器只是作为人—人互动的中间媒介。因为有了机器作为中介，传统意义上的人—人互动发生了重要的改变。人与人之间的互动可以超越时间和空间的限制，还可以是匿名的，不能确定对方的真实身份（诸如性别、年龄、职业等重要的人口学信息）。这种人际互动方式从互联网普及以来，至少已经盛行了30年。这种新式的人际互动方式重新定义了近30年内出生并成长起来的年轻人关于自我以及世界的边界感。这种改变将直接影响有关社交障碍的诊断标准。传统社交障碍的诊断标准是建立在经典人—人互动模式基础之上的，例如，个体需要走出自己独处的空间，与他人进行面对面的接触，在面对面的社会互动中表现出积极参与的态度等。当人与人之间的互动可以通过互联网作为中介时，上述标志性特征都可以被放弃了。一些年轻人开始“沉溺”于网络，过起了“茧居”的生活。但在网络平台上，这个人可能是一个一呼百应的英雄，也可能是一个暴戾的网络打手。总之，个体在网络塑造的虚拟时空中展开了另一种自我和世界的关系，而在经典世界中常用的健康诊断标准可能并不适用于虚拟的时空。
人—机互动的另一种形式是纯粹的人与机器之间的互动。人—机互动的模式从AI发展的最初阶段就已经出现了。1966年，麻省理工学院的约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）创建了第一个聊天机器人ELIZA。它使用模式匹配和替换方法来模拟心理咨询师与来访者的对话。程序为ELIZA预置了模拟心理治疗师的对话脚本。ELIZA的工作方式是将输入的单词与词汇列表配对，然后基于脚本输出对应的词汇。这个程序对其后的自然语言处理和人工智能产生了重大影响，衍生出多种副本和变体。
直到今天，经典的聊天机器人依然不能较为准确地模拟心理咨询师的工作。因为程序预置的脚本与词汇库总是有限的，人类监督的脚本与词汇库的更新速度跟不上机器人所面临的新情况的变化。新近面世的ChatGPT等新一代大语言模型采用了递归神经网络（RNN）算法。这是一种基于序列数据处理的神经网络模型。与传统的神经网络模型不同，RNN模型可以使用先前的输入信息来影响后续的输出。在每一个时间步骤，RNN模型都会接收当前以及上一步的状态作为输入，并完成当前时间步骤的输出。这些输出又可以作为下一步的输入，从而实现信息的传递和更新。在这种人—机互动中，AI 的共情与心理疗愈并不是单向度的，而是人与AI共同建构的。人类有意无意地将自己的期待投射到AI，于是AI也就成了一个完美的倾听者与共情者。AI心理咨询与治疗的功能通过皮格马利翁式的投射成为现实。
要实现基于AI的心理健康服务，真正的障碍不在于AI技术硬件和软件的限制，而在于我们应该如何理解心理健康服务的概念，以及如何将人类心理机制做形式化表征以更好地与AI匹配。人类智慧与机器智慧的双向匹配是人—机互动必然的演化趋势。通过人工智能与人类心智的形式化匹配训练，AI辅助解决人类心理健康问题将不再是幻想。在操作性层面，AI辅助心理健康服务有两种工作模式：一种是“类人心理机器人”，即机器人尽可能准确地模拟人类心理咨询师的会话与动作。另一类是“非类人心理机器人”。它的工作可能与人类心理咨询师的活动完全不同，但可以通过程序对人的底层认知过程进行训练，从而实现心理健康服务的目标。
（作者系华东政法大学心理健康教育与咨询中心主任、副教授；绍兴文理学院大脑、心智与教育研究中心教授）
