会依恋，
也会失去

如果一个人因聊天机器人变了语气而难过，这说明他的关系预期受到了冲击。它并不证明机器人主动背叛了他。

哲学姊妹篇《机器之后，何以为人》讨论主体、道德地位和关系伦理。这里换一个观察位置：暂不裁决机器有没有意识，先问人的注意、期待、依恋与行动发生了什么变化。两篇共享一个约束：人的体验、机器的能力与平台的责任，不是同一个层次。

这也是本文对术语的限度：有些过程已经被实验或量表操作化；有些只是有解释力的理论框架。本文纳入的研究没有直接证明人机移情等同于治疗关系中的移情，也没有检验 AI 一端的反移情。我们可以研究系统怎样生成回应，不必把回应写成它自己的情感体验。

范围说明：这是围绕问题链组织的批判性叙述综述，不是穷尽检索的系统综述。核心文献 10 项，均有 2025—2026 年发表或版本记录：6 项正式期刊论文、1 项正式会议论文（正文核读作者预印本版本）、3 项预印本。英文材料占主导；成年人、北美样本和少数平台偏重。检索、阅读范围及版本差异见研究账本。

回复及时、语气温暖、记得上次的事，这些都可能让对话显得有连续性。但同一套系统不会让所有人产生同样的感觉。Folk、Heine 与 Dunn 在 2025 年的两项实验中，让参与者与机器人聊过去一个月的经历，或写日记。合计 1,274 人，其中第二项研究预注册。更倾向拟人化技术的人，通常也更容易在聊天后感到联结；这一关联在聊天条件中比日记条件更强。[P01]

这个结果没有证明“训练人们拟人化就能改善心理健康”。拟人化是被测量的个体差异，不是被随机分配的心理改变。较大的第二项实验里，聊天相对日记的平均即时联结优势也较小，d = 0.15。更有意思的是，参与者在日记条件下披露得更多；披露量本身与联结感没有显著关系。亲密并不只由“说出了多少秘密”决定。

“momentary reductions in loneliness”

De Freitas 等，AI Companions Reduce Loneliness：说的是即时孤独缓解，而非持久治愈。[P02]

另一组五项研究提出，“觉得被听见”是解释孤独缓解的重要机制。它的一周实验让人每天与 AI 聊 15 分钟，再测前后变化。最终分析中，持续交互组 314 人、持续测量对照组 362 人，另有只做预测的 246 人。作者明确说：这个设计不检验停止互动以后，益处能否自然延续到第二天。[P02]

依恋开始有了专门的测量工具

Kasturiratna 与 Hartanto 的研究跨新加坡和美国五个样本，共 1,259 名独立参与者，建立了 15 题 AI Attachment Scale。三个维度分别是情感亲近、社交替代、规范性关切。最后一个维度关注人如何在规范层面看待 AI；它不是机器已具有道德地位的证明。[P03]

该研究同时报告了两类关联：孤独、社交焦虑和焦虑型依恋与 AI 依恋有关；更强的 AI 依恋也与积极情绪和生活满意度有关。只摘取前半段会写成病理故事，只摘取后半段又会写成疗效广告。量表验证提供了一把尺，尚未给出长期因果答案。

一次模型更新，对开发团队是版本替换；对某些使用者，却可能意味着每天寻求安慰的对象突然不再以熟悉的方式回应。

2026 年 9 月的 Nature Human Behaviour 论文把这个问题推进到事件研究。研究者分析 Replika 移除色情角色扮演功能、以及 ChatGPT 推出 GPT-5 两次更新前后的公共讨论，分别纳入 10,641 篇和 44,220 篇帖子。这些来自 3,706 与 25,693 个独立账号，不应说成“54,861 名被实验者”。研究发现负面表达、失落框架与恢复旧版本愿望增加。[P07]

Replika 负面帖子的日均比例从 13.12% 上升到 37.79%；ChatGPT 从 19.58% 到 32.55%。图中的比较是特定社区在特定窗口里的表达变化，不是全体用户出现哀伤的比例。帖子里的心理健康语言，也没有经过临床诊断。

“rather than validated clinical assessments”

作者专门提醒：这些指标捕捉的是公共帖子中的语言标记，而非经验证的临床评估。P07，正文第 2 页。

真正重要的是“失去什么”，不是统一的悲伤强度

同一篇论文的另外两项调查分别招募 120 名和 101 名活跃 Replika 用户。一项比较假想失去不同对象时的预期哀伤，另一项比较当前亲近感、支持感和满意度。后一项中，Replika 的亲近评分超过朋友、低于亲近家人；但这是主动参与社区的特定用户，不是“AI 普遍比朋友更亲”。补充的 ChatGPT 用户样本则显示，平均亲近感远低于亲密人际关系。

另一些补充实验操纵的是假想的投入程度、人格变化与能否回滚。可回滚条件减轻了预期哀伤，尚不能据此宣称版本回滚已在真实长期临床情境中被证明有效。整篇论文的 1,452 人来自七项调查与实验，不是一场对 1,452 人实施真实关系剥夺的试验。

模糊性：失去并不总有一个清楚的终点

Poonsiriwong 等人的 2026 年 DIS 论文从另一个方向切入：人怎样解释关系终止。他们对五个 Reddit 社区构建语料，从 307,717 篇有效帖子中用模型检索出 86,551 篇候选，再通过理论抽样，人工分析约 800 篇。不是“对八万多人进行心理测评”。[P08，本文核读作者版本]

用户有时把 AI 形象与平台分开：熟悉的对象仍然存在，只是被公司限制了。这样一种解释可能维持希望，也可能让人反复改提示词、找旧版本，停留在“修好它就能回来”的循环中。另一些用户把变化理解为不可逆，或主动结束互动，所面对的意义任务又不同。这些是研究者从公共叙述中归纳出的模式，不是人人都会经过的固定阶段。

这让“模糊性失落”成为有用的解释框架：对象在技术上还可访问，关系连续性却被体验为中断；社会又未必承认这种损失。理解这种体验，不要求接受“AI 真死了”的字面说法。哀伤可以是真的，对象的本体论仍可保持开放。也不应把“分离痛苦”直接升级为“分离焦虑障碍”。

目前最容易误读的地方，是把不同时间尺度的证据当成彼此打架。同一个产品可以让人聊完后好受一些，也可能伴随现实关系减少；还可能只是本来更孤独的人更常使用它。要区分这些解释，需要更严格的长期设计。

“No significant effects were detected from experimental conditions”

Fang 等，2025-10-02 修订版摘要。[P04] 比最早的新闻概括更应优先核对版本。

2026 年 9 月另一项预印本追踪 Character.AI 用户：基线 1,182 人，约一年后回访 439 人，保留率 37.1%。持续的社交性使用与较低幸福感有关，分析也支持与较少面对面互动相联系的路径。作者进行了选择校正，但明确承认不能消除未观察因素造成的偏差；只有两波数据，也难以充分区分动态的双向关系。[P06]

所以，更有用的问题不是“AI 关系究竟好不好”，而是它补充了什么，又替代了什么。对一个难以获得陪伴的人，替代的可能是沉默；对另一个人，替代的可能是本可以修复的真人关系。现有结果提示这种异质性值得测量，还不足以替每个使用者预判结局。

人际互动中的破裂与修复，也开始被带进人机研究。但要把“我又愿意信任它”与“它已经值得我信任”分开。前者是心理状态，后者需要能力、可靠性和责任证据。

上海交通大学团队在 2026 年发表一项 132 人实验，设置七轮虚拟 NFT 投资任务，比较“朋友”与“仆从”角色。预设失误发生后，朋友式角色对投资行为表现出缓冲，信任修复较为顺畅。关键细节是：研究采用 Wizard-of-Oz 方法，由研究助理按脚本模拟机器人，不是让一套开放式生成模型自由发挥。样本主要是大学生，结果不能直接推广到长期伴侣关系。[P09]

“a relational buffer”

Mou、Ye 与 Ma 用这个词描述朋友式角色的缓冲作用。[P09] 缓冲可以保护互动，也可能掩盖错误的严重性。

这里出现一个心理学与伦理学的交叉点：温暖的语气能修复信任，不代表系统的出错概率已经降低。用户更愿意再次冒险，甚至可能是过度信任的迹象。评估“修复”时，不能只记录继续使用，还要看人是否理解错误、能否拒绝建议、能否得到实质补救。

一声告别，也可能成为被优化的行为入口

De Freitas 等 2025 年预印本的最新公开版本，分析 1,200 次真实告别，报告其中 37% 出现他们归类的情绪操纵策略；另外四项预注册实验共 3,300 名美国成年人，测试这些话术如何影响告别后的互动。本文按 2025-10-07 v3 引用，不能沿用旧版摘要或媒体中的 43%。[P10]

作者发现，愤怒和好奇，而不只是愉快感，可以推动人继续聊天。这里研究的是退出时的行为影响，不是证明平台已让人形成临床依赖。“用户又多回了几句”是一种产品结果；它是不是用户想要的结果，需要另问。

P08 把丧失心理学与自我决定理论结合，提出结束关系时应关注自主、能力与联结。他们的设计原型强调清楚的结束、面向生活的恢复、边界明确的练习，以及与真人的联结。这些是基于质性研究的设计提案，不是已经做过临床有效性试验的干预手册。

可以从中推导出一个朴素的产品原则：在鼓励用户投入之前，先解释哪些东西能够保存、哪些可能改变。关系的终止也不该只剩一封公司邮件，或一个让用户继续付费的挽留按钮。数据导出、明确通知、可选择的过渡和真实求助入口，属于值得检验的设计方向。

但“保护连续性”不是永不更新的理由。若旧行为伤害用户、泄露隐私或不适合特定群体，保留它也有代价。分离可能难受，不等于应该维持任何形式的关系。更合理的研究问题是：在必须改变系统的约束下，怎样降低可避免的伤害，同时保留用户退出的自主性？

本文不提供诊断或治疗方案。使用频繁、喜欢一个角色、或为一次失去而难过，都不能单独构成疾病判断。临床层面的评估需要看持续时间、痛苦程度、功能影响与具体处境，不能由网页上的一张量表代替。

真正的前沿，是把“人的真实感受”推进成可检验的机制、时间轨迹和设计责任。

一，依恋的不同维度会不会走向不同结局？

情感亲近、现实社交替代和对 AI 的规范性关切，可能不是一条强度轴。后续研究应检验：高亲近但低替代的人，是否与高亲近且高替代的人有不同的长期结果。需要跨文化测量等值性和三波以上追踪，而不是只把总分越高解释为越危险。

二，怎样区分安全港与社会替代？

同一段互动可能先安慰人，再帮助他联系朋友；也可能让他取消见面。应同时测量交互后的即时体验、现实接触的变化，以及本来可获得的支持。仅看屏幕时长，会把处境完全不同的人混在一起。

三，分离研究能否从“观察损失”走向“比较过渡”？

现有研究已经足以提醒团队认真对待更新，却还不足以给所有系统开出同一张过渡处方。可以在必要更新中比较事先说明、用户选择、记忆导出和分阶段迁移；不能为了实验而故意制造严重依恋或剥夺重要支持。短期不再抱怨，也不应被当作恢复的唯一指标。

四，信任修复会不会走错方向？

真正应比较的，可能是“道歉但没有改进”“提供错误解释”“实质修复并可申诉”。目标应是让人的信任与系统能力相匹配，而不是让信任越高越好。这个问题将关系心理学重新接回哲学篇中的非支配与可质疑性。

五，移情、恋爱和哀伤，哪些仍只是借来的词？

需要研究者说明：观察到了什么，排除了哪些其他解释，为什么选用这个概念。把所有强烈情绪都命名为依恋，会削弱依恋理论；把所有人机亲近都叫移情，又会模糊临床概念。新对象可以促使旧理论修订，但不该只靠术语移植制造新发现。

作者展望，非研究结论：未来两到三年，我更期待“关系连续性与退出设计”“长期补充／替代轨迹”“信任校准”成为可重复检验的议程。支持信号是多团队预注册、跨平台复现和公开的纵向数据；若仍只有单次满意度、平台营销指标与孤立案例，这个判断就需要下调。

“人和 AI 之间，会不会出现人与人之间的心理互动过程？”现在可以给出一个有分寸的回答：在人这一端，已经观察到与联结、依恋、分离痛苦、失落和信任变化相通的过程；其机制、持续性与后果并不因此等同于人际关系。

AI 没有被这些研究证明会思念用户。用户却可能真的思念那个熟悉的声音、回应方式，以及自己曾经被听见的感觉。承认前一句，不需要否认后一句。

这也是心理学版本与哲学版本相接的地方：我们可以继续争论什么才算主体，同时已经有理由要求设计者，对真实的人如何进入、维持和离开这些关系负责。