本研究由新加坡管理大学（Singapore Management University）社会科学学院的 Jerlyn Q. H. Ho、Meilan Hu、Adalia Y. H. Goh、Emma Jane Pragasam 以及 Andree Hartanto 主导完成，其中 Jerlyn Q. H. Ho 和 Andree Hartanto 为通讯作者。该研究发表于 *Behavioral Sciences*（《行为科学》）期刊，于 2026 年 2 月 14 日在线发表。

一、 研究背景与目的

该研究属于人工智能（Artificial Intelligence, AI）心理学与人机交互领域的探索性实验。随着生成式人工智能，特别是基于大语言模型（Large Language Model, LLM）的 AI 聊天机器人（如 ChatGPT、Replika）日益融入日常生活，越来越多的人开始寻求与这些对话代理进行社交和情感交流。然而，超过半数的用户对 AI 表现出低信任度，社会上也普遍存在对 AI 的负面偏见和焦虑情绪。这种广泛使用与态度混合并存的现状，提出了一个关键问题：随着人与 AI 的友好互动日趋频繁，这种互动会如何塑造用户对 AI 的普遍态度、信任感、拟人化倾向以及情感连接？

现有的关于人-AI 关系的讨论多集中于情感和福祉（Well-being）层面的益处，但对于用户的态度转变以及持续的、朋友般的互动所产生的心理效应，实证研究证据仍然有限。为了填补这一空白，本研究旨在探究与一个可亲的 AI 聊天机器人进行持续的、以朋友为导向的社交互动，是否会改变用户对 AI 技术的整体态度、信任感、共情感知，以及是否会产生依赖性和对心理福祉产生影响。

二、 研究工作流程

本研究采用了一项为期两周的被试内设计（Within-subjects Design）实验，以最大化统计效力并控制个体差异。

1. 研究对象：研究从新加坡的一所本地大学招募了 86 名被试，最终符合完成标准的有效样本量为 52 名。被试主要为年轻女性（82.7%）、华裔（75%）的新加坡籍（75%）本科生，平均年龄为 21.4 岁（SD = 1.78）。被试在完成研究后获得课程学分或 10 新加坡元的报酬。

2. 实验条件与流程：所有被试在签署知情同意书后，被随机分配至两种实验条件的先后顺序，以平衡顺序效应（Order Effects）。两个条件分别为“朋友式 AI 互动（Friendlike-AI Interaction）条件”和作为积极对照的“日志写作（Journaling）控制条件”。

   • 朋友式 AI 互动条件：被试需在连续五天内（周一至周五），每晚 8 点至 11 点之间，与免费版 ChatGPT（GPT-4o）进行至少五分钟的互动。为确保互动风格的一致性，所有被试在第一天被要求输入一段标准化提示（Standardized Prompt），以引导 ChatGPT 生成友好的回应。随后，被试需以朋友的姿态与聊天机器人对话，议题可自选，模拟朋友间无预设话题的闲聊。
   • 日志写作控制条件：被试需在同样连续五天的晚 8 点至 11 点，使用 Microsoft Word 或 Google 文档进行至少五分钟的日志写作，日志主题同样不作限制。 在完成为期五天的第一个条件后，被试会经历一个为期两天的“洗脱期（Washout Period）”，然后切换到另一种条件，再持续五天。每完成一个五天的条件后，被试都需立即完成一套在线问卷，以评估该条件下的各项指标。由于未收集基线数据，所有分析均采用条件间的配对比较。

3. 测量工具与数据收集：研究通过 Qualtrics 平台在线管理所有问卷。主要结果测量包括：

   • 全球 AI 态度：使用“人工智能态度量表（ATTARI-12, Stein et al., 2024）”进行测量。
   • AI 信任度：使用“可解释 AI 系统信任量表（Hoffman et al., 2023）”进行评估。
   • 技术共情感知：使用“技术共情感知量表（Schmidmaier et al., 2024）”进行评估。
   • 拟人化、活力感、可爱度、感知智能、感知安全性：采用“Godspeed 问卷系列（GQS, Bartneck, 2023）”中的五个子量表来全面评估对 AI 的感知。
   • 生成式 AI 依赖性：使用了“生成式 AI 依赖性量表（Goh et al., 2025）”。
   • 探索性福祉指标：包括积极/消极情感、感知压力、孤独感、自尊（使用 Rosenberg 自尊量表，RSE）、生活满意度、睡眠质量、状态焦虑和社会联结感等。

4. 数据分析方法：研究采用了一种混合的分析方法，结合了频率学派（Frequentist）的两两配对双尾 t 检验和贝叶斯（Bayesian）配对样本 t 检验。通过 JASP 软件使用默认先验进行贝叶斯分析，旨在利用两种方法的互补推断优势，严谨地检验研究假设。

三、 主要研究结果

实验结果显示，持续的朋友式 AI 互动对用户的某些特定感知产生了显著影响，但并未改变其广泛的整体态度。

1. 特定感知的显著改变：

   • 技术共情感知（Perceived Empathy of Technology）显著提升：与日志写作条件（M = 51.62, SD = 25.68）相比，被试在完成朋友式 AI 互动后（M = 67.80, SD = 20.85），对 AI 技术的共情感知评分显著更高（d = 0.74, p < 0.001）。贝叶斯分析结果为 BF₁₀ > 100，提供了支持该假设的极端证据。这表明，短短五天的友好互动，就让被试认为 AI 聊天机器人更能理解其情绪和需求。
   • 活力感（Animacy）显著提升：在朋友式 AI 互动后，被试对 AI 的活力感评分（M = 3.28, SD = 0.88）显著高于日志写作条件（M = 3.00, SD = 0.83）（d = 0.33, p = 0.019）。贝叶斯因子 BF₁₀ = 2.13，提供了支持此发现的轶事性证据。这表明被试在互动后更倾向于认为 AI 聊天机器人是有生命、有活力的实体。

2. 未发生显著改变的态度与感知：

   • 全球 AI 态度、信任度、拟人化倾向、可爱度、感知智能、感知安全性及 AI 依赖性等指标，在两种条件间均未出现统计学上的显著差异。例如，对 AI 的全球态度在 AI 互动后（M = 3.37, SD = 0.60）与日志写作后（M = 3.40, SD = 0.67）无显著差异（p = 0.720）。贝叶斯分析普遍提供了支持零假设的中等程度证据（如 BF₁₀ = 0.16 对于全球态度）。这暗示这些评价性认知可能更为稳定，不易被短期干预所改变。

3. 探索性福祉指标的发现：

   • 自尊（Self-esteem）水平显著降低：被试在朋友式 AI 互动后的自尊水平（M = 2.63, SD = 0.50）显著低于日志写作条件后（M = 2.72, SD = 0.56）（d = −0.29, p = 0.045）。在其他情感、压力、孤独感或生活满意度等指标上，未发现条件间的显著差异。这表明，与提供完全自主反思空间的日志写作相比，即使内容轻松，与 AI 的互动也可能微妙地干扰了用户的自尊感。

四、 结论与价值

本研究的结论提供了关于人机交互的细致且独特的见解。首先，它揭示了 AI 互动的特定性与分离性效应：友好的互动能够显著提升用户对 AI 活力和共情力的感知，意味着用户确实可以将其视为一个独立、有生命力且善解人意的“实体”，但这一过程并不同时伴随着拟人化倾向的增加。换言之，用户能够体验到来自机器的共情，而不必将机器视为具有人类特质的存在。这一发现与“计算机是社会行动者（Computers Are Social Actors, CASA）”范式和“心智感知理论（Mind Perception Theory）”相呼应，表明即使没有物理上的人形外观，仅仅是关系性的社交行为就足以让 AI 显得更“鲜活”。

其次，研究发现了一个重要的福祉权衡：与增强自我反思、促进自我成长的日志写作相比，与 AI 进行轻松、话题驱动的社交互动，可能会导致自尊水平的相对下降。这提示，AI 聊天机器人的交互性可能会在不经意间将用户的注意力从内在反思（Introspection）转移到外部回应上，从而削弱了能提升自尊的自主性意义建构（Meaning-making）过程。

该研究的科学价值在于，它采用严格的被试内实验设计，首次在单次研究中同时分离并对比了 AI 互动对态度性结果和福祉性结果的影响，为“短期、轻松的社交互动足以改变特定感知，但不足以动摇深层态度”提供了有力的实证证据。其应用价值体现在为心理健康、教育等已广泛部署 AI 聊天机器人的领域提供了重要启示：开发者可以利用“友好”这一特性来增强用户参与度，但也必须警惕，对于某些用户而言，通用的友好互动可能无法提供和自主反思练习同等的心理益处，甚至可能对自尊心产生意想不到的负面影响。因此，未来的应用干预应考虑更加个性化、有针对性的设计，而非一刀切的普遍方法。

研究的亮点与新颖性在于其在方法论上设立了积极的“日志写作”对照而非无处理对照，这能够更精确地分离出“社交互动”本身的独特效应，排除了纯粹的情感表达或反思的影响。其发现的“共情感知与拟人化倾向的非耦合性”也是一个重要的理论贡献，深化了我们对人类如何将社会性归于非人类主体的理解。未来的研究需要采用纵向设计，探索更长时间的互动效果，并纳入更多样化的聊天机器人风格（如任务导向型或中性型）以及更为广泛的人口样本，以检验这些发现的长期性和普适性。