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文 | 追问nextquestion

在这个快速变化的世界里，心理健康已成为一个不能忽视的全球性议题。世界卫生组织强调，心理健康在全球健康事业中应具有优先地位^[1]。

在很多国家的公共卫生心理健康服务中，当人们遇到心理健康问题时，第一步往往是个体主动寻求帮助，并接受转介（referral）。这使得求助者需要主动预约专家，向其说明他们自身的问题或困扰，然后专家便会根据求助者的实际情况推荐最适合健康服务。

然而，由于资源不足等结构性问题，并非所有人都能平等地接触到这些宝贵的服务。更何况，许多人对治疗的需求认识不足，加之对疾病的羞耻感，这些障碍让很多受困于心理健康问题的人迟迟不敢寻求帮助。

焦虑、抑郁和强迫症等，这些常见的心理障碍，常常导致个体情绪低落或变得孤僻，断绝了与外界的联系。在这种情况下，主动求助，尤其是向专家咨询，似乎成了一件异常困难的事。有研究表明，对于少数族裔或性少数群体等弱势人群，这种求助的障碍尤为突出^[2]。

随着心理健康服务需求的不断增长，这些问题在今天变得越来越无法忽视。如何确保轻松和包容性，让寻求帮助在不同人群中都变得更加容易？如何为有治疗需求的个体提供及时且恰当的心理健康服务？

▷ 原始论文：Habicht, Johanna, et al. "Closing the accessibility gap to mental health treatment with a personalized self-referral chatbot." Nature Medicine (2024): 1-8. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02766-x

近年来，随着以ChatGPT为代表的人工智能（AI）聊天机器人进入了大众的视野，也有越来越多的学者在考虑将AI聊天机器人应用于民众心理健康服务上的可能性。近期，一篇发表在《自然-医学》杂志上的文章报道了一款名为边缘通路（Limbic Access）的个性化AI聊天机器人（图1），在数以十万计的样本调查中发现，这一AI聊天机器人的使用可以显著提升人们的自助转介率，并且这种提升效果在少数族裔以及性少数群体等弱势人群中更为明显^[3]。

▷ 图1 边缘通路个性化AI聊天机器人示意图，更多信息参见Access (limbic.ai)。图源：原始论文

AI聊天机器人的用武之地！

要介绍这项研究，必须先普及一个新概念，也就是自助转介（self-referral）。前文已述，由于心理健康问题的特殊性，人们往往很少主动向专家寻求帮助，因此也很少被转介到最合适的心理健康服务（研究中大部分是针对抑郁、焦虑等问题的谈话治疗）。正因如此，互联网信息和人工智能技术有了用武之地——人们可以通过填写互联网表单或借助AI聊天机器人来进行自助转介。

在心理健康领域，自助转介是人们寻求相关服务的主要方式。来自英国国民健康医疗服务体系（NHS, National Health Service）的一项统计数据显示，从2021年4月1日到2022年3月31日的统计范围内，所有转介到NHS接受谈话疗法（Talking Therapy）的求助者中，有大约70%是进行自助转介，而其他则是由全科医生和其他健康护理专业人员进行转介^[4]。也有研究表明，人们似乎更愿意与AI聊天机器人互动以进行自我报告并讨论更敏感话题^[5]。然而人们对AI聊天机器人在支持不同人群寻求帮助方面的边际影响知之甚少。

当前这项研究便试图回答这一问题。在这项涉及了约129,400人的多站点观察研究中，AI聊天机器人的使用让求助者的自助转介率增加了15%，而使用其他方法(例如填写互联网表单)的对照组，其自助转介率仅增加6%（图2）。并且额外分析结果表明，使用AI聊天机器人的求助者完成自助转介所花的时间更短，并且对他们的治疗需求有更清晰的认识。最重要的是，与其他群体相比，弱势群体使用AI聊天机器人后的自助转介率提升更为明显。其中，少数族裔的求助者自助转介率增加了29%，而这一数据在非二元性别的求助者中为179%（图3）。

▷图2 使用AI聊天机器人的组（粉色）或控制组（灰色）三个月后自助转介人数变化。图源：原始论文，翻译：物离

▷图3 使用AI聊天机器人的组（粉色）或控制组（灰色）在不同社会群体（性别和种族）中的自助转介情况改变百分比。图源：原始论文，翻译：物离

AI聊天机器人为何有用？

在确认了AI聊天机器人在促进自助转介、尤其是在弱势群体中的有效性之后，研究者们进一步探索了其背后的潜在机制——也就是AI聊天机器人为何有用？

为此，研究者通过自然语言处理技术进行主题分类，分析了共42,332个人在使用个性化AI聊天机器人完成自助转介后提供的文本反馈。所有文本内容均被分类为9个预先定义的主题，其中包括4个正性主题、2个中性主题和3个负性主题（表1）。结果表明，绝大多数的文本反馈都被分类到4种正性主题中（占89%），这种模式在所有社会群体中是一致的。

总的来说，求助者们认为AI聊天机器人的便利性是其主要优势，其次是给了他们迈出第一步的希望。此外，由于并没有真人参与其中，求助者们感受到更少的耻辱感和被评价的感觉，并对自己的目前状况有着更清晰的自我认识。

▷ 表1 求助者文本反馈涉及到的9种主题，图源：原始论文，翻译：物离。

进一步，研究者在不同社会群体中进行了差异性检验，以探索某些特定的主题是否被某些人群更多提及，特别是少数和多数群体基于种族背景和性别认同的差异。结果发现，亚裔和黑人等少数族裔比白人更多提到自我意识这一主题，同时非二元性别的求助者比一般二元性别的求助者更多提到聊天机器人的非人类特征这一主题。其中非人类特征可能是这类AI聊天机器人的独特优势，这意味着人们可以更轻松地谈论一些敏感的问题，不用担心他们在获得同理心支持的同时受到评判。

总之，这些对AI聊天机器人发挥作用潜在机制的探索，为之后进一步改进相关产品提供了重要启示。

结语

尽管这项最新的研究报告了AI聊天机器人在心理健康服务行业可喜的应用前景，但是这真的能够引领我们走向公共卫生领域心理健康服务的乌托邦吗？

来自伦敦大学城市学院的Jacqueline Sin博士指出，我们距离这一理想还有相当长的路要走^[6]。她认为，尽管有接近三分之二的人都会使用AI聊天机器人来进行自助转介，但我们不能忘记还有三分之一的人不愿意或没有能力这样做。这些人中可能包括了真正的边缘群体，即那些症状非常严重、社会经济地位极低的人，还包括那些缺乏互联网知识和技能，在这个日新月异的时代面对各种“新事物”而无所适从的“原始人”。我们不得不承认，这些群体更容易出现心理健康问题，也更需要及时且恰当的心理健康服务。

当AI聊天机器人试图缩小不同人群接受必要心理健康服务可及性差距的时候，那些原本最需要帮助的人群长期遭受不平等待遇的风险可能并没有被消除。

可以预见的是，随着技术的不断发展和研究的不断深入，未来的AI聊天机器人可能会更加积极地参与除了早期自助转介之外的心理健康服务过程，甚至是核心的心理谈话治疗环节^[7]。那么，如何借助AI聊天机器人为来自不同社会群体的民众提供更高质量、也更有效的治疗方案才是最回归初心的问题。

也许临床心理学研究者会提出更简洁有效的治疗模型；也许算法工程师能迭代出更优秀的AI算法；也许软件工程师能开发出界面更加友好、更易操作的软件。但我想，这一切都应该将“以人为本”作为根本前提，以守住那条心理健康服务中的伦理要求红线。毕竟人是目的，不是手段，更不是论文或数据报表中的一个个数字。

我相信，未来在人工智能技术的加持下，人们会努力消除偏见、追求平等，过得越来越幸福。这是我们对未来的真实愿景，也将是我们对文明写下的答卷。

参考文献：

[1] World Health Organization. World mental health report: transforming mental health for all. www.who.int/publications/i/ item/9789240049338 (2022).

[2] Thornicroft, G. et al. The Lancet Commission on ending stigma and discrimination in mental health. Lancet 400, 1438–1480 (2022).

[3] Habicht, J., Viswanathan, S., Carrington, B. et al. Closing the accessibility gap to mental health treatment with a personalized self-referral chatbot. Nat Med (2024).

[4] NHS Digital. Psychological therapies: Annual report on the use of IAPT services, 2021–22; https://go.nature.com/3S1SvIL (2022).

[5] Bhakta, R., Savin-Baden, M. & Tombs, G. Sharing secrets with robots? In Proc. EdMedia+ Innovate Learning (eds Viteli, J. & Leikomaa, M.) 2295–2301 (Association for the Advancement of Computing in Education, 2014).

[6] Sin, J. An AI chatbot for talking therapy referrals. Nat Med (2024).

[7] Boucher, E., Harake N., Ward, H. et al. Artificially intelligent chatbots in digital mental health interventions: a review. Expert Rev Med Devices (2021).