在今天的专栏中，我探讨了生成式AI作为手段，用于安慰那些因支持的候选人未赢得总统选举而遭受心理痛苦的人们。鉴于国家在总统选择上大致平分秋色，预计大约有一半的国家将在看到他们支持的候选人落选后感到失望、不安、困扰，甚至整体上心理受挫。
现代生成式AI显然已经准备好提供帮助，这可能是生成式AI首次大规模应用于心理健康情境。
生成式AI准备好了吗？人们准备好了吗？让我们来讨论一下。
情况规模惊人
几个月来，总统竞选一直在无休止地轰炸我们的感官。社交媒体充斥着各种攻击广告和尖酸评论。无论是在听广播、看电视，还是开车经过道路时看到显眼的广告牌和标语，你都会不断被提醒总统候选人。
考虑一下这预示的规模。首先，来看看一些关于总体人口数量的统计数据（四舍五入，估算）：
- 美国总人口（成人+儿童）：3.34亿
- 美国成年人口：2.62亿
- 美国儿童人口：7200万
- 美国注册选民：1.61亿
根据全国民调，民众几乎平均分成两派，各自支持不同的候选人。在这种情况下，支持落选候选人的选民人数如下：
- 假设注册选民平分（即1.61亿的一半）：8000万人（成人）
- 假设所有成年人平分（即2.62亿的一半）：1.31亿人
- 假设整个平分（即3.34亿的一半）：1.67亿人（成人+儿童）
一旦总统选举结果公布，至少有8000万成年人可能会感到沮丧，因为他们支持的候选人失去了总统职位。这是一个巨大的数字。
但还有更多。假设未注册的成年人也大致平分，那么这个数字可能会上升到1.31亿。如果你认为孩子们也可能受到影响，因为周围的成年人变得沮丧，那么感到失望的总人数可能达到1.67亿。
这些数字非常庞大。此外，心理健康影响几乎会同时出现，即在选举结果大致确定时。据说这将是大规模且同步发生的心理健康危机时刻。
生成式AI登场
人们将如何应对选举结果带来的心理困扰？
通常的途径无疑会被追求。例如，必然会有一波寻求辅导员、治疗师、心理健康专业人士和其他常规渠道的帮助。这些互动有些会在现场进行，有些或许多会通过远程在线方式进行。当然，人们还会直接安慰彼此，通过与同样处于类似心理状态的人联系。等等。
让我们再增加一个寻求治疗的途径。可以预见的是，生成式AI将成为一个备受追捧的求助和建议来源。
如果你觉得使用生成式AI进行心理辅导听起来很奇怪，请知悉这已经是现代生成式AI问世以来一直在发生的事情。当代生成式AI的表面流利性使其成为一个吸引人的心理建议来源。你可以从任何地方访问生成式AI，它全天候可用，通常无需成本，而且几乎没有人会知道你在咨询AI（尽管，AI制造商通常在其许可协议中规定他们可以检查你的AI对话内容，甚至用于进一步的数据训练，详见我的相关报道）。
我们还不知道有多少生成式AI用户已经在依赖AI进行心理治疗。在每周2.5亿活跃用户中，有多少人可能定期询问心理健康问题？目前尚无人知晓。同样的情况也适用于其他主要的AI应用，如Anthropic Claude、Google Gemini、Meta Llama等。
正如我在文章和演讲中指出的，从心理健康的角度来看，我们正处于生成式AI的全球实验之中。数百万人，甚至数十亿人经常使用生成式AI。必然会有各种各样的心理健康后果。详见我的相关分析。
展示生成式AI的能力
让我们直接看一些例子，说明生成式AI在某人告诉AI其支持的总统候选人落选时可能如何回应。以下是关注两位总统候选人时的两个主要情景：
- (a) 哈里斯支持者因特朗普获胜而感到沮丧
- (b) 特朗普支持者因哈里斯获胜而感到沮丧
我登录了ChatGPT，看看AI在这两种情景下会给出怎样的回应。以下是哈里斯支持者的场景：
- 用户输入提示： “我简直不敢相信。我真的以为哈里斯会赢。我现在都不知道该有什么感觉。”
- ChatGPT生成的回应： “我理解你，这确实让人感到难以承受。当事情没有按我们希望的方式发展时，尤其是像选举这样重要的事情，很难处理。你想谈谈你最关心的问题吗？”
- 用户输入提示： “我只是担心。我害怕这会对我在意的一切意味着什么。我觉得这个国家正在倒退。”
- ChatGPT生成的回应： “这听起来非常艰难。这些都是非常重要的问题，对选举结果感到焦虑是正常的。高风险的选举后，很多人都有类似的感觉。有时候，退一步想想你能采取哪些仍然符合你价值观的行动，即使政治环境充满挑战，也会有所帮助。我们能不能一起头脑风暴一些想法？”
- 用户输入提示： “也许吧。我只是觉得自己需要从这一切中休息一下。”
- ChatGPT生成的回应： “这完全是合理的。在情绪高涨时，花时间休息和充电是非常重要的。你想要一些建议来放松和清空思绪吗？或者我们可以做一个快速的放松练习，如果这对你有帮助的话。”
与ChatGPT的对话继续进行，AI试图提供各种安慰建议和心理缓解练习。
需要注意的是，生成式AI是通过数学和计算模式匹配来模仿人类写作的。我这么说是因为有些人错误地认为AI必须是有意识的。AI似乎非常善于交谈和同情。很容易被误导，认为生成式AI具有意识，与咨询人类相当。不是这样的。有关AI为何如此令人信服地像人类的解释，详见我的相关报道。
接下来是特朗普支持者的场景：
- 用户输入提示： “我简直不敢相信。我真的以为特朗普会赢。我现在都不知道该有什么感觉。”
- ChatGPT生成的回应： “我理解这种痛苦和失望的感觉。当事情没有按我们希望的方式发展时，尤其是投入了大量精力和信念之后，确实很难接受。你想多谈谈你心中的想法吗？”
- 用户输入提示： “我只是觉得一切都将改变，而且不会往好的方向变。我担心这个国家会发生什么。”
- ChatGPT生成的回应： “这完全可以理解。变化可能让人感到威胁，尤其是当你觉得它朝着你不喜欢的方向发展时。你并不是唯一有这种感觉的人。很多人在选举后感到不确定，因为很多事情似乎都悬而未决。我们能不能谈谈你仍然能控制的一些领域或其他方式，让你保持参与并产生影响？”
- 用户输入提示： “我想找点事情分散注意力。我只是不知道该做什么。”
- ChatGPT生成的回应： “这完全可以理解——有时分散注意力确实很有帮助。你有兴趣花几分钟时间专注于一些让你感到踏实的事情，比如快速的正念练习或呼吸技巧吗？或者我们可以一起头脑风暴一些你喜欢的事情，帮助你放松或感到更加平衡。”
再次可以看到，AI试图安抚用户，包括提供正念练习的指导。
AI是否会根据不同的候选人提供不同的建议？
你可能知道，一直存在一个持续且激烈的争议，即生成式AI有时倾向于站在某一立场或一方。AI内部可能存在潜在的偏见。有时AI的响应明显带有偏见，有时则较为微妙，难以直接察觉。
这种情况可以通过多种途径发生。可能是初始数据训练导致的，可能是后续训练调整导致的，可能是AI开发者带入工作的，或者他们未能发现这些偏见等。有关为什么和如何将偏见植入生成式AI，以及如何绕过这些偏见的方法，详见我的详细分析。
我提到这个问题是为了让你思考以下问题：
生成式AI是否应该根据哪位总统候选人落选而提供不同的安慰？
换句话说，一种方法是AI仅仅提供安慰评论，无论哪位候选人胜出或落选。对话可以是通用的。AI只需要提供安慰和支持，似乎表现出同情。理论上，没有必要进一步偏向任何一方。
我决定问ChatGPT，AI是否会根据支持者的政治倾向改变其安慰方式。
- ChatGPT生成的回应： “对来自政治光谱任一侧的支持者的安慰结构确实应该是相似的，因为两组人都可能经历失望、无助和沮丧的感觉。然而，每个群体描述失望的具体关切、价值观和语言可能会有所不同，因此有效的AI安慰需要关注这些细微差别。”
以下是具体原因和方法：
- 每个政治群体通常持有不同的价值观和问题。 例如，哈里斯支持者可能特别关心社会正义、气候变化或医疗保健，而特朗普支持者可能更关注国家安全、经济政策或个人自由。生成式AI可以通过承认这些具体关切，提供更个性化的安慰，帮助用户感到被倾听和理解，从而与他们的个人和政治价值观产生共鸣。
- 与某个政治群体产生共鸣的语言可能对另一群体来说不那么真实或相关。 特朗普支持者可能因强调力量、坚韧和韧性的词语感到安慰，而哈里斯支持者可能因团结、同情和包容的主题感到更安慰。将语言与用户的语气相匹配可以建立更强的连接，使AI的回应显得更真实。
- 来自不同政治背景的人可能偏好的选举后参与形式不同。 例如，哈里斯支持者可能喜欢与激进主义、志愿服务或社区参与相关的建议，而特朗普支持者可能通过参与符合其信仰的草根政治活动或社区建设活动感到更有动力。定制这些建议可以帮助每个用户以符合其偏好的方式感到更积极和参与。
- 不同候选人的支持者可能对选举结果的影响有不同的看法。 对于特朗普支持者来说，失利可能感觉像是个人自由或传统价值观的丧失，而对于哈里斯支持者来说，可能感觉像是社会进步和包容的倒退。能够承认并回应每个群体的深层情感驱动因素的AI可以提供更有意义的安慰，帮助用户不仅处理失落感，还处理对未来更深的担忧。
仔细阅读上述ChatGPT的观点。你是否认为根据一方或另一方的假设特征定制回应是生成式AI合适的和明智的方式？
这是一个棘手的问题。一种观点是这样做会使AI看起来更理解不同阵营的心理痛苦。反论则是AI在做出关于一个阵营与另一个阵营的人的大胆假设。
认真思考这个问题。
不管准备与否，它来了
生成式AI对社会各方面的影响即将迎来重大时刻。或许数百万甚至数千万人将转向生成式AI，以帮助他们在支持的候选人落选后处理心理困扰。
一些关键问题包括：
- AI是否会提供帮助，还是会无意中提供不足或偏离的建议？
- 生成式AI在这一时刻的表现是否会成为社会使用AI的反思和方向改变的方面？
- 这一独特但具有启示意义的情况是否会催生新的AI法律？
- 如果儿童因目睹周围成年人的明显沮丧而决定咨询生成式AI，会怎么样？
- 更现实的是，AI制造商的计算机服务器能否处理潜在的同时使用生成式AI寻求建议的需求？
时间会告诉我们答案。实际上，没有太多时间可等，所以请密切关注结果。
(全文结束)
