【导语】青少年心理健康的形成是一个多维度、多因素交织的复杂过程，涉及家庭、学校、社会及个体特质等(děng)多(duō)个(gè)层(céng)面(miàn)。随(suí)着(zhe)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)（AI）技(jì)术(shù)的(de)广(guǎng)泛(fàn)渗(shèn)透(tòu)，其对青少年心理健康的影响日益凸显，成为亟待深入研究的议题。2025年6月15日，第二届中国健康促进大会“AI在心理健康教育中的应用”专题分会聚焦这一话题，多位来自心理学、公共卫生、教育学领域的专家分享了研究成果与实践经验。他们指出，AI在青少年心理健康中的角色是双刃剑，既可作为有益辅助，也可能带来潜在风险，关键在于如何引导青少年与AI健康共处。本文将探讨AI如何介入青少年心理健康领域，其积极影响与潜在挑战，以及AI在精神疾病辅助诊疗中的应用前景。
·青少年心理健康的形成是一个复杂的多因素交织过程，家庭、学校、社会乃至个体特质都扮演着重要角色。AI的有效介入需要理解这些深层因素。
当人工智能（AI）技术以不可抵挡之势渗透社会生活的方方面面，青少年的学习生活正在全面数字化。AI对心智尚未完全成熟的青少年和儿童群体带来的影响，正成为一个亟待深入剖析的复杂命题。
2025年6月15日，第二届中国健康促进大会“AI在心理健康教育中的应用”专题分会拉开帷幕，多名来自心理学、公共卫生、教育学领域的专家学者分享了他们在AI与青少年心理健康方面的学术研究和产品开发的经验与洞察。
多名专家表示，AI是灯塔还是会让青少年迷航，取决于引导青少年与之共处的方式，这不仅需要AI产品开发者采取更负责任、更贴合青少年需求的态度，更需要家庭、学校与社会对于青少年的理解与支持。
当AI成为“伙伴”
青少年使用AI的频率可能超出家长与老师们的想象。温州康宁医院首席科学家、香港中文大学荣休教授、英国皇家内科医学院公共卫生学院院士刘德辉展示了一项针对浙江温州某地中小学生在生成式AI使用与心理健康方面的初步研究。在这些来自53所小学和35所中学的4万多名学生中，有AI使用经验的超过半数。
学生们与AI聊各种话题，包括学习创作、娱乐消遣，乃至进行咨询和寻求情感支持。“他们问健康的问题，学业的问题，包括心理的问题：人际关系怎么样，男朋友(you)怎么样……一些学生将AI用作陪伴。” 刘德辉说。
为了更准确地衡量AI的使用强度，刘德(dé)辉(huī)团(tuán)队(duì)构(gòu)建(jiàn)了(le)GAI使(shǐ)用(yòng)强(qiáng)度(dù)量(liàng)表(biǎo)（GAIIS），并(bìng)从(cóng)中(zhōng)区(qū)分(fēn)出(chū)了(le)“生(shēng)成(chéng)式(shì)AI问(wèn)题(tí)使(shǐ)用(yòng)”（Problematic Use of GAI, PUGAI）的(de)现(xiàn)象(xiàng)，其(qí)中(zhōng)青(qīng)少(shǎo)年(nián)们(men)可(kě)能(néng)对(duì)AI使(shǐ)用(yòng)上(shàng)瘾(yǐn)、频(pín)率(lǜ)过(guò)高(gāo)、影(yǐng)响(xiǎng)睡(shuì)眠(mián)和(hé)正(zhèng)常(cháng)生(shēng)活(huó)。在(zài)这(zhè)个(gè)样(yàng)本(běn)中(zhōng)，PUGAI的(de)总(zǒng)体(tǐ)检(jiǎn)出(chū)率(lǜ)约(yuē)为(wèi)13%，其(qí)中(zhōng)小(xiǎo)学(xué)生(shēng)（14.6%）略(è)高(gāo)于(yú)中(zhōng)学(xué)生(shēng)（11.3%）。
AI使(shǐ)用(yòng)与(yǔ)游(yóu)戏(xì)等(děng)其(qí)他(tā)网(wǎng)络(luò)成(chéng)瘾(yǐn)有(yǒu)所(suǒ)不(bù)同(tóng)：“每(měi)次(cì)用(yòng)的(de)时(shí)间(jiān)可(kě)能(néng)会(huì)比(bǐ)较(jiào)短(duǎn)的(de)，也(yě)不(bù)直(zhí)接(jiē)涉(shè)及(jí)一(yī)些(xiē)人(rén)际(jì)的(de)活(huó)动(dòng)。另(lìng)外(wài)不(bù)像(xiàng)游(yóu)戏(xì)，家(jiā)长(zhǎng)不(bù)但(dàn)不(bù)会(huì)反(fǎn)对(duì)，可(kě)能(néng)还(hái)会(huì)支(zhī)持(chí)他(tā)们(men)利(lì)用(yòng)AI学(xué)习(xí)。” 刘(liú)德(dé)辉(huī)说(shuō)。
AI知(zhī)无(wú)不(bù)言(yán)，温(wēn)柔(róu)体(tǐ)贴(tiē)，一(yī)些(xiē)学(xué)生(shēng)甚(shén)至(zhì)将(jiāng)它(tā)们(men)当(dāng)成(chéng)真(zhēn)人(rén)来(lái)看(kàn)待(dài)。刘(liú)德(dé)辉(huī)的(de)研(yán)究(jiū)进(jìn)一(yī)步(bù)探(tàn)讨(tǎo)了(le)青(qīng)少(shǎo)年(nián)对(duì)AI的(de)人(rén)性(xìng)化(huà)感(gǎn)知(zhī)，包(bāo)含(hán)感(gǎn)知(zhī)拟(nǐ)人(rén)化(huà)、感(gǎn)知(zhī)同(tóng)理(lǐ)心(xīn)和(hé)感(gǎn)知(zhī)与(yǔ)GI的(de)关系(xì)三(sān)个(gè)维(wéi)度(dù)，学(xué)生(shēng)们(men)在(zài)回(huí)答(dá)相(xiāng)关问(wèn)题(tí)时(shí)越(yuè)觉(jué)得(de)AI像(xiàng)人(rén)、像(xiàng)伙(huǒ)伴(bàn)、能(néng)理(lǐ)解(jiě)自(zì)己(jǐ)，得(de)分(fēn)就(jiù)越(yuè)高(gāo)。结(jié)果(guǒ)显(xiǎn)示(shì)，这(zhè)三(sān)个(gè)维(wéi)度(dù)的(de)得(de)分(fēn)显(xiǎn)示(shì)出(chū)与(yǔ)AI问(wèn)题(tí)使(shǐ)用(yòng)的(de)强(qiáng)相(xiāng)关。
刘(liú)德(dé)辉(huī)表(biǎo)示(shì)，这(zhè)些(xiē)关联(lián)并(bìng)不(bù)能(néng)说(shuō)明(míng)AI的(de)问(wèn)题(tí)使(shǐ)用(yòng)导(dǎo)致(zhì)了(le)青(qīng)少(shǎo)年(nián)心(xīn)理(lǐ)健(jiàn)康(kāng)问(wèn)题(tí)，相(xiāng)反(fǎn)，在(zài)引(yǐn)入(rù)“社(shè)会(huì)焦(jiāo)虑(lǜ)”的(de)变(biàn)量(liàng)之(zhī)后(hòu)，上(shàng)述(shù)相(xiāng)关性(xìng)减(jiǎn)弱(ruò)，这(zhè)表(biǎo)明(míng)AI问(wèn)题(tí)使(shǐ)用(yòng)可(kě)能(néng)在(zài)社(shè)会(huì)焦(jiāo)虑(lǜ)与(yǔ)更(gèng)深(shēn)层(céng)次(cì)心(xīn)理(lǐ)问(wèn)题(tí)之(zhī)间(jiān)扮(ban)演(yǎn)着(zhe)中(zhōng)介(jiè)角(jiǎo)色(sè)，与(yǔ)很(hěn)多(duō)其(qí)他(tā)成(chéng)瘾(yǐn)问(wèn)题(tí)一(yī)样(yàng)，是(shì)“果(guǒ)”非(fēi)“因”。
“这里面的可能的逻辑是，青少年由于孤独和焦虑感导致对AI的过度使用，进而导致失眠或抑郁。” 刘德辉说。
与刘德辉的研究相呼应，科大讯飞智慧心育研究院院长常雪亮博士从产业实践的角度，分享了专为青少年设计的产品“AI心理伙伴”的真实用户数据中体现出的模式。在所有用户超过4173万分钟的对话时长中，约40%是知识问答，高达55%是倾诉和吐槽，5%是深度的心理对话。
她认为，倾向于找AI去倾诉和寻求心理帮助的孩子本身就具有某些特质，“自我效能感低，平时遇到困难都自己憋着的，然后也不找老师的那一群人。”对于他们来说，AI更像一个安全、私密、永不评判的情绪“树洞”，“他每天把情绪垃圾一定要倒完，然后去睡觉，这就是它的一个作用。”
在常雪亮看来，对于这部分青少年而言，AI的帮助能够促进他们的心理健康。“心理伙伴”的数据显示，经常使用AI心理伙伴的学生，其主动向外界求助的意愿反而有所上升。AI的接纳和认可，似乎增强了他们正视并表达自身心理需求的勇气。
走进青少年心灵：AI能做的和不能做的
青少年心理健康的形成是一个复杂的多因素交织过程，家庭、学校、社会乃至个体特质都扮演着重要角色。AI的有效介入需要理解这些深层因素。
华东师范大学心理与认知科学学院的席居哲教授从家庭教育的视角切入，提出了一个根本性的问题：“我们的大人真的懂我们的孩子吗？”在大量的心理咨询工作中，他发现许多成人在教育孩子时，往往带着自(zì)己(jǐ)被(bèi)遗忘的童年经验和固化认知，无意中给孩子种下了“穿心咒”——那些负面的、限制性的语言和评价，可能影响孩子一生。
席居哲引用蒙台·梭利的“儿童是(shì)成(chéng)人(rén)之父”的观点，强调童年期对个体形成的关键作用，而AI或许能在认知层面帮助父母更好地认识孩子、用更科学的方式与孩子交流。
杭州师范大学教育学院的贾文斌教授将焦点放在了更早的年龄段——3至6岁的幼儿，强调培养其“社会情感能力”（Social-Emotional Learning, SEL）的重要性，认为这是为未来心理健康打下“童子功”。
社会情感能力，简而言之，是个体理解和管理情绪、设定和实现积极目标、感受和表达对他人的同理心、建立和维持积极关系以及作出负责任决策的能力。贾文斌指出幼儿社会情感能力发展的三个特点：个体差异性、具身性（embodiment，即通过身体动作和与环境互动来学习）认(rèn)知(zhī)和(hé)多(duō)元(yuán)互(hù)动(dòng)性(xìng)，而(ér)AI可(kě)以(yǐ)通(tōng)过(guò)定(dìng)制(zhì)化(huà)的(de)互(hù)动(dòng)游(yóu)戏(xì)等(děng)方(fāng)式(shì)，促(cù)进(jìn)这(zhè)些(xiē)认(rèn)知(zhī)过(guò)程(chéng)。
但(dàn)同(tóng)时(shí)他(tā)们(men)也(yě)指(zhǐ)出(chū)，在(zài)青(qīng)少(shǎo)年(nián)心(xīn)灵(líng)的(de)健康发展过程中，很多东西是AI做不到也无法取代的。尽管家庭造成的心灵紧张可能需要用一生去疗愈，但席居哲也表示，家人的陪伴与呵护同时也是很多心智品质的来源。“高质量的陪伴、家庭教育中产生的道德情感和人际关系是无法取代的，”他说，“AI可以成为辅助，但无法取代父母真实的爱与互动。”
上海交通大学教育学院的唐鑫副教授指出，运动、睡眠和主动求助是世卫组织定义的影响心理健康的三个重要因素，不仅需要青少年的亲身实践，还需要社区、政府、学校、家庭的多方配合来创造条件，这些都是AI做不到的。
他以芬兰为例，描述了一(yī)个(gè)重(zhòng)视户外活动、课间休息、社区绿地建设的综合性生态系统，这些因素对青少年心理健康的积极作用不言而喻。“心理健康不仅仅是没有心理问题，我们也希望我们的学生具有好的心理技能、积极的品质，这样的话他才能够应对一个不确定的未来。”唐鑫说。
AI作为辅助诊疗精神疾病的工具
如今，青少年正面临越来越多的心理健康问题，包括抑郁、孤独、成瘾等。当这些问题发展到一定程度，就可能形成更为严重的心理疾病。现代心理学与精神病学已经发展出一套对心理疾病的科学筛查和治疗方式，经过专门设计的AI作为工具，正展现出成为医生得力助手的潜力。
唐鑫指出，咨询谈话、纸质问卷等心理疾病的传统筛查方式存在客观性不足、节奏慢等弊端，而AI则能在筛查测评、数据分析和个性化干预建议方面提供助力，比如通过数字化问卷与AI评估快速生成青少年的心理状态报告，引起学校和家长的重视。
哈尔滨工业大学（深圳）的侯舒艨副教授专注于孤独症儿童的干预研究。孤独症（ASD）儿童的核心障碍之一是社交互动困难。有趣的是，许多研究发现，孤独症儿童似乎对机器人表现出比对真人更大的兴趣。侯舒艨团队的研究试图揭示其中的奥秘。
“孤独症儿童在面对机器人去进行互动的时候，和跟真人互动的时候相比，负责选择性注意加工相关的脑区的激活是会被放松的。”她说。换言之，与机器人互动对孤独症儿童而言反而认知负荷更小。
通过进一步研究，侯舒艨发现，孤独症儿童并非排斥“人”本身，而是难以处理复杂多变的人际互动信号。“当你（互动对象）长得像人的时候，我还可以接受你。可是当你跟我的互动方式也像人的时候，特别复杂特别多样的时候，我就没有办法去完成这样的一个互动了。”
AI特别适合这样的任务。基于这些发现，侯舒艨团队开发了针对孤独症儿童的干预机器人和基于虚拟现实的智慧空间干预平台，旨在通过更适配的交互方式和沉浸式环境，提升孤独症儿童的社交沟通和心智理论（理解他人）能力。
北京工业大学的王卓峥副教授则将AI应用于精神疾病的客观诊断。精神疾病的诊断目前仍较大程度依赖量表和医生访谈，主观性较强。王卓峥团队致力于通过脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）与人工智能技术，为精神疾病提供一体化的诊疗解决方案。
脑机接口是一种在人脑与外部设备间建立直接通讯路径的技术。非侵入式BCI，如头皮脑电图（EEG），能够采集大脑神经元放电产生的微弱电信号。这些信号极其复杂，充满了噪声。人工智能，特别是深度学习模型，在处理这类高维、复杂数据方面具有巨大优势。
“通过垂直大模型我们可以更好地去分别各种适应证。”王卓峥介绍道。他的团队利用EEG和心率变异性（HRV）等多模态信号，结合自研的AI模型，对抑郁症、阿尔茨海默病、注意缺陷多动障碍（ADHD）等多种精神疾病进行辅助诊断。尤其在ADHD亚型区分这一临床难点上，其模型达到了90%以上的准确率。