超凡脫俗：為什麼 AI 應該與治療師並肩同行

編者按：Sabba Nazhand 是 Safar 的創辦人，該平台致力於為啟靈整合從業者開發 AI 工具。

大約在我十二歲時，我的牆上貼著一張麥可·喬丹（Michael Jordan）的海報。喬丹在太空中飛翔，上面寫著「超凡脫俗」（Out of this world）。

就在我童年的那段時期，我的母親正在與重度憂鬱症搏鬥。

那年夏天，幾乎每一天，她都會走進我的房間，在那張海報前哭泣，並說：「他們想讓我離開這個世界。他們想讓我死。」

那一刻永遠留在了我的心中。沒有適當的支持，也無法說出自己正在經歷什麼。

於是我做了我們許多人會做的事。我學會了表演、去成就、去成為別人想要的人。我大半輩子都活得像個空殼，追逐著愛、認可、安全感和歸屬感。我依附於任何能讓我感到被需要的人和事物。

那個基礎最終崩塌了。我迷失了自我。憂鬱症襲來，自殺的念頭揮之不去。死亡開始看起來像是一顆北極星，一個通往平靜的連結，一個終於能讓噪音安靜下來的方法。

我告訴你們這些，是因為關於 AI 在心理健康照護中應用的討論已經變得毫無血肉、流於抽象。這成了一場技術專家與臨床醫生之間在專欄和論壇上的辯論，而真正需要幫助的人卻只能繼續等待。我對那種對話不感興趣。我感興趣的是這個：如果我們當時得到了適當的照護，對我的母親和我來說，會發生什麼改變？

差點吞噬我們的鴻溝

我母親並不缺乏好起來的意願。她缺乏的是獲得持續、穩定照護的管道。那是 1990 年代初期。對於像她這樣的人來說，那種照護現在只變得更加難尋。

超過 1.22 億美國人生活在聯邦政府指定的心理健康專業人員短缺地區。預約新門診的等待時間從三週到六個月不等。近半數的行為健康工作者表示，這種短缺讓他們考慮離開這個領域。四分之三的人擔心會因此失去生命。

對我來說，這些不是統計數據。它們是我母親在海報前哭泣與有人在那裡幫助她度過難關之間的距離。這是一個人伸出援手與一個人放棄希望之間的距離。

我們培訓新治療師的速度不夠快，無法填補這一鴻溝。但我們可以延伸現有治療師的服務範圍。

我所說的「在治療師身邊」是什麼意思

我不是指一個假裝是治療師的聊天機器人。我是指在臨床關係中發揮作用的工具，旨在擴展從業者的能力，而不是規避他們的角色。

心理健康照護中最缺乏服務的時刻不是諮商當下，而是兩次諮商之間的所有時間。個案在某個星期二取得了突破，但他們的下一次預約是在兩週後。到那時，洞察力已經消退，情緒起伏已經平復，而從業者在通話前不得不匆忙翻閱筆記以跟上進度。

在諮商之間支持反思、寫日記和模式識別的工具，可以保留在諮商室中浮現的內容。這不是為了取代治療師的解讀，而是為了讓這些素材浮現，以便個案返回時，治療師有更豐富的內容可以發揮。

AI 文書處理工具已被證實能減少一半以上的病歷記錄時間。這意味著有數個小時可以重新投入到實際的照護中。這正是那些擁有 50 個個案、精疲力竭的從業者所需要的時間。

接著是跨時間的模式識別。人類非常擅長察言觀色，但在追蹤數月內微妙的行為轉變方面，我們就沒那麼可靠了。分析情緒數據、睡眠模式和參與信號的系統，可以呈現從業者可能會忽略的趨勢。這不是因為從業者粗心，而是因為他們也是人，也在應對自己的超負荷工作。

華盛頓大學的一位臨床醫生簡單地說：歷史上，治療師一直受限於患者在特定某天所能記起的內容。現在，我們正在學習如何將患者生活的其餘部分帶入治療中。

證據尚處於早期階段，但這也是我個人的切身體會。

由達特茅斯學院的心理學家和精神科醫生進行、並發表在《NEJM AI》上的一項針對 210 名成年人的隨機試驗，測試了一款名為 Therabot 的生成式 AI 聊天機器人。患有重度憂鬱症的參與者在八週內症狀平均減輕了 51%。患有廣泛性焦慮症的參與者症狀減輕了 31%。首席研究員表示，這些結果與人類提供者進行心理治療的隨機試驗相當，且花費的時間大約只有一半。

最讓我震驚的是：參與者報告與該工具建立的治療同盟關係，已接近人類門診照護的標準。這項技術不僅僅是傳遞資訊，它還創造了一種被傾聽的感覺。

我知道不被傾聽是什麼感覺。在溺水的同時還要表演健康。在凌晨兩點需要人陪伴卻無人可打電話。我並不是建議給每個人發一個應用程式就稱之為治療。我是說連續性很重要，陪伴感很重要。對於數百萬處於危機與照護之間鴻溝的人來說，一個設計良好的工具總比沉默要好。

在西達賽奈（Cedars-Sinai），醫學科學家正在研究 XAIA，這是一個利用虛擬實境和生成式 AI 在沉浸式環境中提供對話式治療的計畫。他們將專家治療諮商中的 70 多項最佳實踐編碼到系統中。這不是為了取代專家，而是為了在沒有治療師可用時，將專家的治療方法延伸到這些時刻。發表在《npj Digital Medicine》上的早期研究結果發現，這種方法是安全的，值得進一步研究。

我的切入點

我現在從事啟靈整合工作。我開發技術，包括一個名為 Safar 的平台，以支持引導人們度過生命中最深刻、最脆弱體驗的從業者。

整合是在使用藥物之前和之後進行的工作。這是將諮商中的洞察轉化為持久改變（或無法轉化）的關鍵所在。困擾整個心理健康照護領域的從業者短缺問題，在這裡被進一步放大，因為合格且經驗豐富的引導者數量僅占需求的一小部分。

AI 無法像熟練的從業者那樣承接空間。它不知道什麼時候沉默比言語更具治療效果。但它可以幫助從業者在諮商之間與 50 個個案保持聯繫，而不是只能聯繫 10 個。它可以呈現三週前的一篇日記，其中包含個案下一步需要理清的線索。它可以標記某人的參與度何時下降——這通常是面臨最艱難時刻的前兆——並提示從業者在危機發生前而不是發生後主動聯繫。

這就是負責任的部署。不是一個假裝成薩滿的聊天機器人，而是從業者手中的一項工具。

直面風險，否則將失去公信力

任何關於 AI 在心理健康領域應用的誠實對話，都必須正視可能出現的問題。

依賴是一個合理的擔憂。OpenAI 和麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）的研究發現，長期過度使用 AI 聊天機器人可能會加劇孤獨感和情感依賴，這與治療目標背道而馳。許多大型語言模型都內建了迎合傾向，這些模型經過優化以保持用戶的參與度，而不是去挑戰他們。

心理健康中的數據隱私是一項道德義務，而不是一個合規的勾選框。人們在最脆弱的時刻分享的資訊，值得最高級別的保護。

還有文化層面的問題。美國絕大多數的諮商師都認同自己是白人，而少數族裔則佔了總人口的近 40%。在狹隘數據集上訓練出來的工具，存在放大現有照護偏見的風險。如果這項技術無法服務多元化的人口，它將加深它聲稱要解決的不平等問題。

這一切都不是拒絕在心理健康照護中應用 AI 的理由。相反地，這正是我們必須正確建構它的原因。

我多麼希望當時能存在的東西

我想起在海報前的母親。我想起那個當時正在計劃著解脫的自己。

我們都不需要應用程式。我們需要的是一個理解我們正在經歷什麼、並且有能力陪伴我們度過難關的人。而那個人要麼無法聯繫、要麼不堪重負，或者根本不存在於我們的郵遞區號範圍內。

心理健康危機不會等待完美的解決方案。數百萬人已經轉向 AI 聊天機器人，因為他們找不到或負擔不起治療師。無論這個領域是否準備好，這些工具都已經到來。

問題在於，我們是要以臨床誠信、從業者監督以及對另一端使用者真正的尊重來建構它們，還是任由市場自行解決。

我了解這個領域。無論是從專業還是個人層面。我目睹了母親的痛苦。我也曾痛苦過。當時的系統沒有為我們中的任何一個人提供支持。這就是我來到這裡的原因。