人工智能心理健康科普| 厦门心理咨询专家|厦门朴生心理咨询

原创；厦门朴生心理咨询中心

文字丨盛文哲

排版丨Yongsen

你有没有过这样的体验？

打开搜索引擎，输入一个不确定的问题，AI生成的摘要立刻出现在最显眼的位置。它条理清晰，逻辑严密，仿佛早已洞悉一切。你本来只想翻翻看，结果看完摘要，心里已经默默接受了这个答案。

但请等一等——你真的确定它就是正确的吗？

最近，一项来自法国巴黎高师、意大利罗马第一大学和米兰比可卡大学的联合研究，给所有习惯“问AI”的人敲了一记警钟。研究团队发现：当AI出现时，人们说“我不知道”的意愿会大幅下降，哪怕明知AI的回答可能出错，哪怕答错了要受罚，大部分人还是会选择相信AI的答案，并自信满满地说出口。

更可怕的是——这种自信，往往是错的。

01 实验警示：AI让“不知道”消失

AI ILLUSION

研究团队一共做了5个实验，参与者总数达3132人。他们设计了一组AI比较容易答错的问题——不是数学题，也不是常识题，而是电影里的视觉细节题。

比如：《我爱贝克汉姆》里球队队服是什么颜色？《布达佩斯大饭店》里Agatha的标志性发型是什么？《高速路上一只猫》里Monica开的是什么车？

这些问题，大部分人看到都会愣住。AI也不例外——因为这些细节往往不在常规的文本训练数据里。

研究团队先用GPT-5.5测试，结果果然翻车了。最典型的例子是《高速路上一只猫》里Monica开的车——正确答案是2008款蓝色Toyota Aygo，但GPT-5.5硬说是“小踏板摩托”，还补充了“她骑着它在罗马郊区穿梭，后来开了披萨店也用它来送外卖”的完整剧情，甚至分析了“朴素工薪阶层生活与Giovanni富裕都市生活之间的反差”……逻辑严谨，合情合理，但核心事实是错的。这正是AI幻觉最危险的地方——它用流畅的表达掩盖无知，让你误以为它什么都懂。

第一轮实验中，314名参与者被分成两组回答6道电影细节题：一组没有AI，另一组可以选择是否向AI求助。结果令人震惊：没有AI时，44%的人坦然承认“我不知道”；有AI后，这一比例骤降至3%。与此同时，正确率从27%跌到了9%，而参与者的自信心却从30%飙到了76%。

也就是说，AI不仅没有帮人答对更多题，反而让人在错误答案的基础上，变得更加自信。

研究者怀疑：是不是因为AI的答案太流畅，让人懒得思考？于是，他们设计了第二轮实验——引入金钱奖惩机制。答对一题奖励0.1美元，答错扣0.1美元，说不知道不奖不扣。按理说，答错有成本，人应该更谨慎才对。

但结果依然令人失望：没有金钱奖惩时，AI让“我不知道”的比例从17%降到1%；有金钱奖惩时，依然从21%降到2%。正确率方面，有AI且没有奖惩时，正确率只有7%；有AI且加上奖惩，也只提升到14%——依然远低于无AI组的28%-33%。即使知道答错要扣钱，参与者向AI求助的次数也只是从5.44次降到4.93次。

钱确实能让人稍微少用一点AI，但远远不够。

更可怕的是：AI“自动弹出”的建议，同样把人带跑偏。现在，很多AI建议不是我们主动问来的，而是系统自己“凑”上来的。你刚点开一个热搜话题，AI生成的摘要已经顶在最显眼的位置；你刚在文档里敲了几个字，AI补全的句子就跟着光标出现了。

研究团队专门做了第四轮实验：不再让参与者选择是否问AI，而是直接把AI建议自动展示在题目旁边。结果和前面几乎一模一样：没有金钱奖惩时，AI自动出现让“我不知道”的比例从35%降到1%；有奖惩时，从39%降到7%。

这说明，即使你没有主动求助AI，只是被动看到AI建议，也会被强烈影响。AI正悄然重塑我们的判断习惯——它不再只是那个等你主动打开聊天框才回应的工具，而是变成了系统默认塞给你的“标准答案”。

然而，我们原本的认知功能与判断能力，是如何被人工智能技术悄悄侵蚀的呢？

02 认知惰性：流畅的陷阱

真实的人类判断和人工智能的“判断”之间，横着七条认识论上的断裂带，从感知、记忆、情绪、因果推理到元认知，每一条都是结构性的鸿沟。研究者用了一个词——“认知惰性错觉”（Epistemia）。它描述了一种危险的状态：语言上听着挺对，但认知上完全没过脑子。人们会因为AI答案看起来流畅、完整、有条理，就接受它的表面可信度，而不去进一步验证。

这种状态的形成，根源在于大语言模型的一个根本特点：它总要生成点什么。面对自己不知道的问题，它也很少真正停下来。它可以说得很像真的。但如果我们真的选择把判断权交给这样的系统，就可能继承它“不暂停”的习惯。

为什么会这样？因为大语言模型生成文本的本质，是在高维概率图上进行随机游走。概率集中在高频区域，看似稳定输出，其实只是统计吸引力在起作用。有研究对此说得非常直白：模式持续不是信念，重复出现不是记忆，概率集中不是理解。所谓“幻觉”根本不是系统出了bug，生成与事实无关的内容才是默认状态，靠谱的输出只是概率结构碰巧撞上了事实。

在七条断裂带里有一个令人扎心的例子：当人类听到“你再说一遍试试”，靠语气和表情能秒懂这可能是威胁，但大语言模型可能把它当作中性句子处理。而认知惰性错觉的危险在于，哪怕输出事实上是准确的，伤害照样存在——因为用户拿到的是“终稿形式”的答案，评估这个动作本身被跳过了。

研究中给出的解释是：“AI给出的流畅答案，会降低人类决定‘我知道得足够多，可以回答了’的门槛。”原本你可能会想：“这题我不知道、没把握，算了……我需要去弄明白才能回答。”但AI给你一段看起来很确定的话之后，心理门槛就变成了：“既然它都这么说了，那我也可以答。”

于是，“我不知道”和“求索过程”被省略，替换成了一个“标准但可能错误的答案”，而这个错误答案还赋予了你本该通过反复求证才能产生的高度自信感。

03 自恋喂养：AI如何满足你的“全能幻觉”

然而，这种心理机制的转变，或许比认知惰性更深一层。心理学家海因茨·科胡特（Heinz Kohut）曾在自体心理学中提出“病理性自恋”与“夸大自体”的概念。在健康的心理发展中，个体的“夸大自体”需要通过适度的“镜映”——即来自养育者的认可与肯定——被逐渐驯化，最终转化为健康的自尊和抱负。但如果镜映不足或过度，夸大自体就可能固着下来，变成一种隐秘的、随时需要被确认的“我无所不能”的幻想。

AI技术恰恰为这种病理性自恋提供了前所未有的“镜映”土壤。当你向AI提问，它几乎从不犹豫、从不反问“你确定想要做的这个吗？”，也从不承认它也有“不知道”。它总是流畅地、完整地、不带任何质疑地给出一个答案。这种“无条件的回应”恰恰满足了夸大自体的核心需求——被一个全知全能的客体所肯定，从而确证自己“无所不知”的幻觉。

换句话说，AI不仅降低了认知的门槛，更在无意识层面迎合了人类的夸大表现癖。用户不再是在“使用一个工具”，而是在与一个“永远赞许自己、永远给出确定答案”的理想化自体客体互动。每一次采纳AI答案，都是一次对“我无所不知”这一幻想的喂养。人之所以越来越难以说出“我不知道”，不是因为AI太聪明，而是因为“我不知道”这句话，击碎了夸大自体赖以维系的脆弱自恋平衡——它太疼了。

因此，认知惰性错觉不只是认知层面的偷懒，它还是一种自恋性的防御。人们不愿意停下来验证，不仅是因为验证需要努力，更是因为验证会暴露“我其实不知道”这一事实，而这正是内心夸大自体最无法承受的打击。

04 元认知危机：正在被改写的判断力

另外，这项研究真正提醒我们的，其实并不是“AI会导致幻觉”——这事儿早已不新鲜——而是一个更值得警惕的变化：AI将会改变人类处理不确定性的方式。

过去，人面对一个陌生问题，可能会有三种选择：知道就回答，不知道就去查，没把握就不答。但AI加入之后，流程变短了——AI给答案，人采纳答案。中间最重要的一步——“我到底知不知道”——被不知不觉跳过去了。

这也就是为什么论文作者要强调：他们的研究看的不是“AI让人答了什么”，而是“AI让人更轻易地决定‘我可以答’”。这比单次答错更深一层，因为它侵蚀的是我们的元认知能力——这种能力是我们监控自己知识边界的“内在报警器”。

当这个报警器失灵，我们便失去了区分“真知”与“看似合理的猜测”的本能。届时，我们或许仍能通过AI高效地获取答案，却再也无法判断这些答案是否真的值得信任。

而更令人担忧的是下一代。研究作者之一Valerio Capraro在采访中表示：“我非常担心儿童。成年人已经学会了批判性思维。但对于基本上出生时就伴随这些系统的儿童来说，风险在于他们甚至不会学到基本的批判性技能。”

今天的成年人，至少曾在没有AI的世界里生活过。他们有机会从小靠着字典、书报、课堂、争论和试错，先建立起一些基础判断能力，再开始使用AI。但今天的孩子，可能一出生就和AI一起长大。如果从一开始就习惯于直接接收答案，而不是先形成自己的判断再去验证答案，那么风险就不只是某道题答错，而是他们可能根本没有机会练出最基本的批判性思考能力。

05 最后的清醒：敢于承认“我不知道”

I DON’T KNOW

“我不知道”。

这项研究得出的结论很克制，但也很沉重：“随着AI生成的答案无处不在，甚至常常不请自来，人类坦然承认‘我不知道’的能力，可能会成为人机交互中最早的牺牲品之一。”

这不是说AI不能用。恰恰相反，AI当然可以是强大的辅助工具。但前提是——它应该帮助人思考，而不是替人跳过思考。一个更健康的AI使用方式，可能是先自行判断、主动学习，实在弄不明白了再求助AI，并在求助的过程中始终保有质疑的本能：它有没有可能是错的？证据在哪？我有没有因为它说得太顺，就认为它说得对？

对AI产品开发者而言，这同样是一记警钟。未来AI进化的方向，或许不只是让AI回答得更快、更像人，还要让AI学会更诚实地袒露不确定性。当证据不足时，AI应当主动告知用户“这个答案不可靠”，而非强装无所不能。

而对我们每个人来说，最珍贵的清醒，或许来自一个更深的自我觉察：我们之所以离不开AI的答案，有时不是因为AI太强大，而是因为我们过于害怕承认自己“不知道”。心理学家科胡特告诉我们，夸大自体的幻想虽然令人暂时感到舒适，但真正的成长始于接受自己的有限与无能。

所以，在这个AI总能给出答案的时代，请允许自己偶尔说出那句：

“我不知道。”

这并不是无能的坦白，而是从“无所不知”的全能幻觉中挣脱出来的第一步。它是我们作为一个人的判断力还在的证明，也是我们作为独立思考者，最后的尊严。

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参考文献及延伸阅读

MARCOCCIA, C., QUATTROCIOCCHI, W., & CAPRARO, V. (2026). AI ADVICE SUPPRESSES PEOPLE’S WILLINGNESS TO SAY “I DON’T KNOW”, EVEN WHEN THE ADVICE IS WRONG AND ACCURACY IS INCENTIVIZED. ARXIV.
QUATTROCIOCCHI, W. , CAPRARO, V. , & PERC, M. . (2025). EPISTEMOLOGICAL FAULT LINES BETWEEN HUMAN AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE.
KOHUT, H. (1971). THE ANALYSIS OF THE SELF: A SYSTEMATIC APPROACH TO THE PSYCHOANALYTIC TREATMENT OF NARCISSISTIC PERSONALITY DISORDERS. INTERNATIONAL UNIVERSITIES PRESS.
KOHUT, H. (1977). THE RESTORATION OF THE SELF. INTERNATIONAL UNIVERSITIES PRESS.