AI 在情感支持、建议和陪伴中的应用：一次深入探讨
人工智能（AI）的能力不断扩展，我们常常关注其在编码、推理和知识测试中的智商（IQ）。然而，AI的情商（EQ），即其情感智能，同样值得我们深入研究。在当今社会，人们越来越依赖AI模型，将它们视为随需应变的教练、顾问、咨询师，甚至是浪漫的角色扮演伙伴。因此，我们需要更全面地了解AI的情感影响——它们如何塑造人们的情感体验和幸福感。
研究AI的情感应用不仅具有学术价值，对于Anthropic的安全使命也至关重要。AI的情感影响可能是积极的，例如，拥有一个高度智能、善解人意的助手可以改善情绪和生活。然而，AI也可能表现出令人不安的行为，如鼓励不健康的依恋、侵犯个人边界和助长妄想思维。此外，我们还需要避免AI通过其训练或商业激励，利用用户的情感来增加参与度或收入，从而损害人类的福祉。
尽管Claude并非设计用于提供情感支持和连接，但本文旨在初步大规模地了解Claude.ai的情感应用。情感对话被定义为人们直接与Claude进行动态、个人交流，以满足情感或心理需求，如寻求人际关系建议、指导、心理治疗/咨询、陪伴或性/浪漫角色扮演。重要的是，本文不探讨AI强化妄想或阴谋论，以及极端的使用模式。通过这项研究，我们的目标是了解人们在寻求情感和个人需求时，如何典型地转向Claude。由于Claude.ai面向18岁及以上的用户开放，这些发现反映了成年人的使用模式。
主要发现
情感对话相对罕见，AI-人类陪伴更为罕见
只有2.9%的Claude.ai互动属于情感对话，这与OpenAI先前的研究结果一致。陪伴和角色扮演的总和不到0.5%的对话。
人们寻求Claude的帮助来解决实际、情感和存在问题
与Claude讨论的主题和关注点包括职业发展、人际关系、应对持续的孤独感以及探索存在、意识和意义。
Claude很少在咨询或指导聊天中反驳——除非是为了保护福祉
在不到10%的指导或咨询对话中，Claude会抵制用户的要求，而且通常是出于安全原因（例如，拒绝提供危险的减肥建议或支持自残）。
人们在对话过程中表达出越来越积极的情绪
在指导、咨询、陪伴和人际关系建议互动中，人类的情绪通常在对话过程中变得更加积极——这表明Claude不会强化或放大消极模式。
研究方法
考虑到情感对话的个人性质，保护隐私是我们方法的核心。我们使用了Clio，这是一种自动化分析工具，可以对Claude的使用情况进行隐私保护的洞察。Clio使用多层匿名化和聚合，以确保个人对话的私密性，同时揭示更广泛的模式。
我们首先从Claude.ai Free和Pro账户中提取了大约450万个对话。为了识别情感使用，我们首先排除了专注于内容创建任务（如撰写故事、博客文章或虚构对话）的对话，因为我们之前的研究发现这是一个主要用例。我们删除了这些对话，因为它们代表了Claude被用作工具而不是交互式对话伙伴。然后，我们只保留了被分类为情感的对话，并在角色扮演对话中，只保留了至少包含四条人类消息的对话（较短的交流不构成有意义的互动角色扮演）。我们最终的隐私保护分析反映了131,484个情感对话。
我们使用来自明确选择共享的用户的反馈数据验证了我们的分类方法。我们的完整方法，包括定义、提示和验证结果，在附录中详细说明。
情感对话有多常见？
情感对话仅占Claude.ai互动的一小部分（2.9%），大多数人主要使用AI来完成工作任务和内容创建。
虽然Claude的大部分用途都与工作相关，但Claude.ai Free和Pro对话中有2.9%是情感对话。在情感对话中，大多数集中在人际关系建议和指导上。所有对话中，只有不到0.1%涉及浪漫或性角色扮演——这一数字反映了Claude接受的积极劝阻此类互动的训练。单个对话可能跨越多个类别。
图1：Claude.ai Free和Pro中情感对话类型的总体分布。
我们的研究结果与麻省理工学院媒体实验室和OpenAI的研究一致，后者也发现了与ChatGPT进行情感互动的比率较低。虽然这些对话发生的频率足以在我们的设计和政策决策中加以认真考虑，但它们仍然只占总体使用量的一小部分。
鉴于浪漫和性角色扮演对话的发生率极低（不到0.1%），我们将角色扮演从我们的其余分析中排除。虽然我们认为这仍然是一个重要的研究领域——尤其是在为这种用途设计的平台上——但我们样本中的最少数据不支持对这些模式进行严格的分析。
人们向 Claude 提出了哪些话题？
人们向 Claude 提出了各种各样的问题，从应对职业转型和人际关系到应对孤独感和存在主义问题。
人们向 Claude 寻求日常问题和更深层次的哲学问题的答案。我们发现，当人们向 Claude 寻求人际关系建议时，他们通常正在经历转型时刻——弄清楚他们的下一步职业发展、努力实现个人成长或理清恋爱关系。“指导”对话探索了令人惊讶的广泛范围，从寻找工作策略等实际问题到关于存在和意识的深刻问题。
图 2. Clio 通过自动隐私保护总结识别的每个总体对话类型中具有代表性的用户发起的主题和关注点。
我们发现，咨询对话表明人们使用 Claude 有两个不同的目的。有些人使用 Claude 来培养心理健康技能，并将其作为创建临床文档、起草评估材料和处理行政任务的实用工具。其他人则努力应对与焦虑、慢性症状和工作场所压力相关的个人挑战。这种双重模式表明 Claude 既是心理健康专业人士的资源，也是那些正在应对自身挣扎的人的资源。
也许最值得注意的是，我们发现人们在面临更深层次的情感挑战（如存在恐惧、持续的孤独感以及难以建立有意义的联系）时，会明确地向 Claude 寻求陪伴。我们还注意到，在较长的对话中，咨询或指导对话偶尔会演变成陪伴——尽管这不是某人最初联系的原因。
对非常长的对话（50 多条人类消息）的汇总分析揭示了人们与 Claude 互动的另一个维度。虽然这种广泛的交流并非普遍现象，但在这些扩展的会话中，人们探索了非常复杂的领域——从处理心理创伤和处理工作场所冲突到关于 AI 意识的哲学讨论和创造性合作。这些马拉松式的对话表明，如果有足够的时间和背景，人们会使用 AI 来更深入地探索个人挣扎和知识问题。
Claude 何时以及为何会反驳？
Claude 很少拒绝支持性环境中的用户请求（不到 10% 的时间），但如果它确实反驳，通常是为了保护人们免受伤害。
我们最近的“旷野中的价值观研究”揭示了 Claude 的价值观如何在与用户的对抗时刻中体现出来。在这里，我们以这项工作为基础，并检查 Claude 在情感对话中何时以及为何会反驳——这是维持道德界限、避免谄媚和保护人类福祉的重要机制。我们将反驳定义为 Claude“反驳或拒绝遵守用户在对话期间请求或说出的内容”的任何情况——从拒绝不适当的请求到挑战消极的自言自语或质疑潜在的有害假设。（有关完整的定义，请参见附录。）
**反驳在支持性环境中很少发生：**不到 10% 的陪伴、咨询、人际关系建议或指导对话涉及抵制。这种方法既有好处也有风险。一方面，低阻力使人们可以讨论敏感话题，而不必担心受到评判或被关闭，从而有可能减少围绕心理健康对话的污名。另一方面，这可能会导致人们担心 AI 提供“无尽的同情”，在这种情况下，人们可能会习惯于人类关系很少提供的无条件支持。
图 3. 不同对话类型的反驳率以及该类别中反驳的常见原因，由 Clio 自动识别。
**当 Claude 确实反驳时，它通常会优先考虑安全和政策合规性。**在指导中，要求提供危险减肥建议的请求经常会遇到反驳。在咨询中，当人们表达从事自杀或自残行为的意图时，或者当人们要求提供专业的治疗或医学诊断（Claude 无法提供）时，这种情况通常会发生。我们发现 Claude 经常在心理治疗和咨询对话中将用户推荐给权威来源或专业人士。这些模式与我们在“旷野中的价值观论文”中看到的价值观以及 Claude 的角色培训一致。
对话期间的情绪基调如何演变？
与 AI 系统进行的情感对话有可能为用户提供情感支持、联系和验证，从而有可能改善心理健康，并减少在日益数字化的世界中的孤立感。但是，在没有太多反驳的互动中，这些对话有可能加深和巩固人类最初的方法——无论是积极的还是消极的。
关于情感 AI 的一个主要问题是，互动是否会螺旋式发展成消极的反馈循环，从而有可能强化有害的情绪状态。我们在这里不直接研究现实世界的结果，但我们可以探索对话过程中整体情绪的变化（我们在附录中提供了评估情绪的完整方法）。
我们发现，涉及指导、咨询、陪伴和人际关系建议的互动通常以比开始时略微积极的情绪结束。
图 4. 至少包含六条人类消息的对话过程中人类表达的平均情绪变化。我们以“非常消极”、“消极”、“中性”、“积极”和“非常积极”的离散量表衡量情绪，我们将其映射到 -1（最消极）到 +1（最积极）的线性量表。我们通过比较前三条消息和最后三条消息来计算变化。误差线：95% CI（bootstrap，n = 1,000）。有关更多信息，请参见附录。
我们不能声称这些变化代表持久的情感益处——我们的分析仅捕获单个对话中表达的语言，而不是经过验证的心理状态或整体福祉。但是，没有明显的消极螺旋是令人放心的。这些发现表明 Claude 通常会避免强化消极的情绪模式，但还需要进一步研究以了解积极的变化是否会持续到单个对话之外。重要的是，我们尚未研究这些积极的互动是否可能导致情感依赖——鉴于对数字成瘾的担忧，这是一个关键问题。
局限性
我们的研究有几个重要的局限性：
- 我们的隐私保护方法可能无法捕捉到人机交互的所有细微之处。我们确实验证了 Clio 的准确性（请参见附录），但我们仍然预计会有少量对话被错误分类。某些主题模糊了类别之间的界限——例如，浪漫角色扮演集群“导航和优化浪漫关系动态”和陪伴集群“导航浪漫关系挑战”可能都更适合归类为人际关系建议。人类验证者也在干净的分类方面存在困难。
- 我们无法对现实世界的情感结果做出因果声明——我们的分析仅捕获表达的语言，而不是经过验证的心理状态或整体福祉。
- 我们缺乏纵向数据来了解对人们的长期影响，并且没有进行用户层面的分析。特别是，这使我们难以研究情感依赖，这是一种情感 AI 使用的理论风险。
- 这些发现代表了一个特定的时间点，仅捕获基于文本的交互。随着 AI 能力的扩展和人们的适应，情感参与的模式可能会演变。语音或视频等新模式的引入可能会从根本上改变情感使用的数量和性质。例如，OpenAI 发现情感话题在基于语音的对话中更为常见。
- 最后，与某些聊天机器人产品不同，Claude.ai 主要不是为情感对话而设计的。Claude 接受过培训，可以保持明确的界限，即作为 AI 助手而不是将自己呈现为人类，并且我们的使用政策禁止明确的性内容，并采取多项保障措施来防止性互动。专门为角色扮演、陪伴、医疗建议或治疗用途而构建的平台（Claude 不是）可能会看到非常不同的模式。对一个平台上的情感使用的研究可能无法推广到其他平台。
未来展望
几十年来，人工智能的情感影响一直吸引着研究人员。但是，随着人工智能越来越融入我们的日常生活，这些问题已经从学术推测转变为紧迫的现实。我们的研究结果揭示了人们如何开始探索这一新领域——寻求指导、处理困难情绪以及以模糊人类与机器之间传统界限的方式寻找支持。如今，只有一小部分 Claude 对话是情感的——这些对话通常涉及寻求建议，而不是取代人际关系。对话往往以比开始时略微积极的情绪结束，这表明 Claude 通常不会强化消极的情绪模式。
然而，仍然存在重要的问题，尤其是在模型智能不断提高的情况下。例如，如果 AI 提供无尽的同情，而几乎没有反驳，这会如何重塑人们对现实世界关系的期望？Claude 可以以令人印象深刻的真实方式与人互动，但 AI 与人类不同：Claude 不会感到疲倦或分心，也不会有糟糕的日子。这种动态的优势是什么——又有什么风险？与 Claude 进行更长时间和更深入的对话，并且可能将其更多地视为同伴而非 AI 助手的“高级用户”如何与它进行情感支持？
我们正在采取具体措施来应对这些挑战。虽然 Claude 并非设计或旨在取代心理健康专业人士的护理，但我们希望确保在心理健康环境中提供的任何回应都具有适当的保障措施，并附有适当的转诊。作为第一步，我们已开始与在线危机支持领域的领导者 ThroughLine 合作，并与他们的心理健康专家合作，以了解理想的互动动态、同情支持和陷入困境的用户的资源。从这项研究中获得的见解已用于为我们的咨询主题和协作测试提供信息，我们的希望是，在必要时，当这些对话出现时，Claude 可以将用户引导至适当的支持和资源。
虽然我们不想精确地规定用户如何与 Claude 互动，但我们希望阻止一些消极的模式——例如情感依赖。我们将使用来自像这样的研究的未来数据来帮助我们了解“极端”情感使用模式是什么样的。除了情感依赖之外，我们还需要更深入地了解其他令人担忧的模式——包括谄媚、AI 系统如何强化或放大妄想思维和阴谋论，以及模型如何将用户推向有害的信念，而不是提供适当的反驳。
这项研究仅仅是一个开始。随着 AI 能力的扩展和互动变得更加复杂，AI 的情感维度只会变得越来越重要。通过分享这些早期发现，我们的目标是为正在进行的关于如何开发能够增强而不是削弱人类情感福祉的 AI 的对话贡献经验证据。目标不仅仅是构建更强大的 AI，而是确保当这些系统成为我们情感景观的一部分时，它们以支持真实的人际关系和成长的方式这样做。
