哪怕取关所有公众号，还是会有同事或同学倾情推荐你用AI“效率神器”“解放双手”，有长辈、KOL语重心长地教导你，“以后不会用AI的人是会被社会淘汰的”。大学生是“科技敏感”的一个群体，也构成了AI的主要用户，例如国内大模型APP通义的用户中，近一半的用户都是学生群体。他们处于校园和社会的交叉点，AI为他们的选择带来了更多变数。大学生中，有人利用AI提高学习效率、寻找研究灵感，有人则利用AI找到了工作，甚至得以变现。他们还没有毕业，就需要直面AI可能带来的种种实际问题：AI抢饭碗？AI抢对象？……如今大学生与AI的关系，究竟是怎样的？我们采访了14位大学生，总结了10个关于“AI与大学生”的问题。01 AI能消除大学内卷和“学赛”吗？
02 AI能不能拓展能力边界？
03 AI，重新定义「人才」了吗？
04 AI，到底在哪里制造不公平？
05 AI将如何重塑工作？
06 AI时代，创意已死、艺术已死？
07 AI会降低我们的自主性吗？
08 有了AI，就能无痛心理咨询吗？
09 未来人类和机器，哪个更有温度？
10 人机恋/赛博友情将会变成现实？未来人均一个AI朋友/恋人？
AI能消除大学内卷和“学赛”吗？
——有AI加持，大学生能摆脱“无意义学习”，干点儿感兴趣的事儿吗？
在“内卷”这个概念原初的人类学含义中，它描述的是一种特定的阶段性的社会现象：人类不断投入劳动力或资源，劳动越来越复杂化，但实际的产出增加却不成正比，技术发展也趋于停滞。但在当今社会的语境里，“卷”这个词微微偏离了原来的意思，生发出两重含义。第一重更接近人类学的原初含义：“无效努力”——卷字数、卷课时，但学业表现未必有明显提升，个人的知识也没有显著增加，只是看起来很努力，但越是努力，边际效益越低。这种“内卷”通常未必是学生自己乐意的，很多时候学生们口中的“水课”难辞其咎：传授的知识密度过低，也难以衡量学生的优秀与否，又需要某种标准来评定学生的表现……在这样的模式下，堆砌字数是最简单粗暴的做法，也炮制了大量的“无意义学习”。而AI的出现，在某种程度上把学生从这种无效努力中解放出来了。库里（美国布朗大学 管理学 研一）说，有AI之后，她个人确实能更好地平衡学习和生活了，AI让她克服了拖延症，能更快地完成学习任务，然后去玩儿。不过，受访者Pohling Tan（中国传媒大学 传播学 研二）指出，水课是不会消失的，它只会换一种方式“水”——规律是，传统教育体系当中，低于学生智识需求的课程，很难真正消失；但倘若AI介入传统教育模式，大学生可以把时间过得更有意义。第二重“内卷”，则是更宽泛地被用来指代一种强烈的竞争状态，语境诸如“卷国奖”“卷竞赛”。客观来说，人类社会客观上永远都需要某种成绩评判模式来分配资源，在教育资源有限、精英席位有限的竞争环境下，这样的“卷”有其合理性，也是很难消失的。AI对这样的卷法爱莫能助，但却可以让学生、学者们卷得轻松一点，或让卷的结果质量更高一些：根据Gartner的预测，至2025年，生成式AI生成的数据将占据所有数据的10%（目前不到1%）。同时，据Sequoia预测，生成式AI预计将创造数万亿美元的经济价值。未来可以寄希望于AI干掉无效的“卷字数”“造数据”，让更硬核的创新和观点权重增加。如今，AI在大学论文里的应用受到热议，拒绝AI已经是不可能的事，问题在于在多大程度上、以及用什么方式让AI介入大学论文。高校的挑战也开始从考核结果到考核过程，考虑什么是有价值的，什么是无意义的。像摘要这样不得不做却不创造任何新价值的工作，许多人已经放心交给AI了：德国蒂宾根大学的团队估计，2024年上半年至少有10%的生物医学论文摘要使用了LLM（大型语言模型）进行撰写，相当于一年中大约有15万篇论文的摘要中使用了AI工具。电影《她》
AI能不能拓展能力边界？
——把AI当学搭子，最频繁用AI的那些大学生，都在做什么？
过去，大学生们会一代一代地传授抢课秘诀、水课避雷、高绩指南，而现在口口相传的是：有些水课不妨让AI代劳；有哪些好用的AI，搭配怎样的prompt事半功倍。过去上大学，装机必备可能是几个笔记/写作软件、查重debug工具、统计工具。如今，在AI上几乎可以一条龙地完成这些功能。大学生用AI的场景很多，最频繁提及和使用的是以下几种：完成一些重复性工作，比如文档整合、信息提炼；拿AI当搜索引擎使，进行信息检索；在思路卡壳的时候，提供一些新的视角和思路；翻译外语、修改文字。另外，AI还被用来分析数据、做设计、写代码、论文查重、音频转文字。通义APP和PC端上的这些功能使用量亦可佐证。多位受访者表示自己每天都会使用AI：在美国读商科博士的萨同学会用AI快速入门一些知识点，也会让AI润色文字，提升写作的流畅度。学经济的王同学、学电子信息科技的刘同学等受访者，都认为AI基本上已经替代了搜索引擎的功能，刘同学直言，“查资料已经离不开AI了”。复旦大学哲学系的July表示：“当我有一个观点雏形，我会优先在通义上去搜索有没有相关的公开资料能初步佐证我的判断，它能给的答案相关性很高、时效性也很强，还会直接附上跳转链接，第一次用的时候惊为天人。虽然这一步不能替代严肃的学术考据和文献阅读，但是对快速迭代思想有非常大的帮助。”某些学习、完成课业的难度无形中降低了，所需要耗费的时间和意志也变少了，从某种程度上，AI正在让高校生，变成“高效生”。AI带来的不仅是效率，更是一种新的自我教育方式。多位同学在采访中表示，自己通过与AI互动，自学编程语言等专业知识。王同学的专业是经济学，但同时他也会用通义灵码——一个AI大模型智能编码助手，来帮助学习编写代码；刘同学（华南农业大学 电子信息科学与技术 大二）表示，以往学习怎么使用芯片时需要看数据手册，而“现在可以把数据手册的PDF丢给AI，通过问答的方式学习，效率很高”。心理学研究生颜颜通过和AI对话，在互相debug的过程中自学了2-3种编程语言，她形容“就像两个差生在互相学习的过程中，莫名其妙就进步了”。在AI革命下，知识贬值、甚至“读书无用论”的论调开始甚嚣尘上。牛津大学教授Nick Bostrom就让大家不要为了文凭去读大学了，因为AI革命会很快到来，本科3-4年、博士5-6年的投资可能对年轻人并不值得。这位被称为“末日哲学家”的教授此前最富盛名的推断是，“第一台超级智能机器是人类最后的发明”，2024年6月，他又预言，这项发明将在1年内出现。在当前阶段，还很难说AI可以完全替代传统的学习方式。一个实践上的困难是，大学生常用的生成式AI基于大语言模型，往往需要解决它胡编乱造的问题：许多受访者提到，为了查证AI内容的真伪，花的时间不少。为了减少幻觉问题，王同学（加拿大英属哥伦比亚大学 经济学 大四）会把同样的问题同时丢给ChatGPT和通义，再把两边的答案综合起来看，用两个AI来进行双重核实。AI已经在改变大学生的学习方式，但大部分受访者依然认为AI不能抹灭知识的记忆和积累的过程，在需要深度学习、体系化接受知识的时候，大部分人还是会选择看书、参加课程这样的“笨办法”。毕竟，如果缺乏这样的步骤，可能甚至不知道该问AI什么问题，更遑论判断AI说得对不对。电影《雨果》
库里（美国布朗大学 管理学 研一）提出，AI为中下游学生提供了更大的帮助，改变了对“良好学生”的定义。《科学》杂志上的一项研究表明，在AIGC（人工智能生成内容）的辅助下，那些在常规工作中表现不佳的个体可以通过AI技术提高工作效率，从而缩小人与人之间的效率差异。这意味着在AI的帮助下，后进生更有可能追上进度，补齐之前没有掌握的基础知识和技能。而在学习方式更多元的大学中，这一点或许会更加明显。一种是跨学科人才。AI对于学科的框架搭建和梳理能力，让许多“通识”入门变得更加简单，促使了“斜杠人才”崛起。例如，通义跨学科AI搜索和多语言翻译能力的应用，使得大学生可以更轻松地涉足不同的学科领域。另一种是“指挥型人才”。Al使用需要主动搜索/对话，会倒逼人去设定目标，提高决策效率。在AI时代，传统的专业知识不再是唯一的竞争力，人人都是甲方，至少拥有一个最小单位的AI军团。只要能够清晰地描述需求，每个人都能让AI帮自己做更多事。一个营销专家，如果能够熟练运用AI进行数据分析、市场预测和用户行为建模，他将比那些按部就班的同行更具优势。通义各类垂直领域的“工具”（智能体）功能，使得学生们可以在不具备相关专业知识的情况下，依靠AI完成复杂的任务。比如，现在人们更需要学习如何和不同的AI合作，设计工作流。为了应对AI生成信息的特点，需要建立信息判断的能力、保持多元渠道的信息摄入；同时，为了跟上AI的变革，享受AI的红利，需要有适应能力、快速学习能力，对AI技术更迭的信息有充分的感知；而反向培养AI的弱势能力，比如提升情感能力，也能为在AI时代脱颖而出多添一份可能性。AI，到底在哪里制造不公平？
1. 担心AI会在自己擅长的劳动上取代自己，导致自己失去工作，或只能做自己不喜欢的工作；2. 担心AI会对行业产生冲击，让自己所处的行业或工种社会地位下降、报酬变低；另一方面，认为CS（计算机科学）等更了解AI的专业更占优势；3. 一方面，担心因为无法熟练掌握AI而被行业淘汰；另一方面，担心自己的岗位会被更了解AI的人代替。麦肯锡2024年5月的报告提出：到2030年，多达30%的工作时间或许都将被AI接管，社会和情感技能的需求将增长，写作、统计技能的需求会减少，而体力和手工技能的需求预计将保持稳定。与此同时，近一年CS（计算机科学）专业毕业生获得高薪的新闻常常引起关注。AI内容生产的能力有目共睹，而当前也已经进入了一部分内容产业的生产流程，对行业产生了比较大的冲击。央媒、地方媒体带头号召拥抱AI的创作氛围下，年初，春晚已经出现了AI的手笔；3月，央视频发布国内首部AI短剧《中国神话》；6月，《2024中国·AI盛典》在总台央视等平台播出；7月，内容平台牵头制作的AI短剧扎堆上线，质量和数据均超出预期。这也是为什么，在我们的采访中，与内容生产紧密相关的传播类、艺术类专业同学，对AI替代的关注度比较高，在职业选择上也将AI的影响考量在内：一位传播学专业的受访者受到AI的影响，将研究兴趣转向了AI无法替代的田野调查。纪录片《外来零件》
反观心理学、电子、商科等类别下的学生，他们则几乎不担心AI会造成威胁。很大程度上可以说，对于AI的焦虑某种程度上是同辈焦虑，AI的威胁只是间接的威胁，更真实的威胁来自一同竞争资源、竞争就业机会的人类。简单来说，人们担心的是“会用AI的人淘汰不会用的人。学习传播学的斯怡认同在AI领域“落后就要挨打”，而“打你的是其他人类，不是AI”。反过来，也有人因为掌握AI的技能，获得了工作机会，认为自己“赢在了起跑线”。至少目前，受访的十来位大学生并不担心AI会让自己在几年内就失去工作。他们同意“简单、重复性高的任务容易被AI替代完成”，但是并不认同工作会被完全替代，只是会对劳动者有“更高的从业要求”。阿姆斯特丹大学的大一学生小洪提出：在社会发展中将一个东西完全取缔似乎是未曾听闻的。譬如一次工业革命至今，手工业逐渐微弱，但不可否认的是相关的“高品质”“手工制品”噱头却能打出更高的单价。此外，受访的非CS（计算机科学）相关专业同学，都表现出较为乐观的态度：一方面，AI事实上打破了技术壁垒，降低了多数专业的入门门槛，CS专业也不例外，未来每一个人即便不是CS专业，也完全可以通过自学摸到行业的敲门砖：王同学（加拿大英属哥伦比亚大学 经济学 大四）认为，短期内CS相关专业的学生确实可能在就业市场上会受到更多关注和优待，但从长远来看，编程这个能力完全可以用AI来替代，这意味着未来每个人都可以是编程学家，“我们不需要学习CS这个专业了，所以从长期来看的话，甚至可能对CS专业是不公平的。”另一方面，CS专业在AI的应用上也并非有天然优势：同济大学的建筑学研究生罗同学说：“对于AI怎么在业务上应用，或者说AI怎么去跟其他东西做结合，CS专业其实不一定有优势。整体而言，我觉得还是没有特别不公平。因为时间对每个人都是公平的。”所有对AI影响的假设都仍基于当前阶段的发展，未来如何，个人的主观能动性依然比阶段性的专业选择更重要。我们在采访中发现，除了与内容生产密切相关的专业，越是对现有的AI应用及其原理了解的大学生，越不容易产生恐惧——正因为了解，才能直观感受其有限。关于AI的集体焦虑和恐惧，很大程度上还是来自未知。另一种通过AI间接传递的、让人担心的威胁，来自目前已知的系统性问题：当前版本的、使用大模型的AI，或许不直接制造不公平，却可能放大一些人类社会中的不公平。有研究发现，AI生成的职业图片中，女性更少、但她们微笑的比例却比男性更高，现实中的一些性别偏见通过AI生成内容被具像化、甚至再放大了。如同在AI行业中实习过的王同学（加拿大英属哥伦比亚大学 经济学 大四）所说：“AI的算法偏见是一个很难消除的问题，因为它的训练数据来自我们这个本身带有偏见的世界。比如说招聘的数据，男性的就业薪资和就业率总体上来说，是要高于女性的，把这个数据丢给AI，它训练出来的结果也是这样的。如果不加以管控，它就会放大现存的偏见，这不是个人方面的努力能做到的，需要大企业和政府，当然还有作为全体公众的集体参与，来想办法控制AI的偏见和算法问题。”美剧《人生切割术》
澎湃新闻2024年发表的《人工智能公众态度调查报告》显示，只有8%的人认为AI对自己的消极影响更多，或只有消极影响。随着技术普及，更多人理解了AI到底是什么，在了解LLM、多模态等专业术语和AI的工作原理后基本完成了一轮社会集体的AI祛魅，甚至开始借AI的东风尝到变现甜头，人们的忧虑从宏大、可怖的“机器将取代人类”落回到具体的现实。正是ChatGPT面世之后，担忧AI使自己失业的员工反而大幅减少，全球人力资源管理咨询公司美世（Mercer）在2024年发布的报告显示，这一比例从2022年的53%下降到2024年的10%。但是，超过两倍（21%）的员工担心AI的进步会提高企业对员工的期望，从而给他们带来压力，迫使他们提高工作速度或产出。据BBC报道，2023年末，有家公司让一个人+一个ChatGPT，替代了原先60个人的工作岗位。这个例子虽然极端，但它揭示了AI在工作中的巨大潜力，同时，一个普通人的工作职责也可能从“固定职责的负责人”变成“多面手”。理论上，有了AI，一个人可以输出他并不掌握的技能，AI也许可以帮忙包办从创业灵感、品牌建设，到文案写作、视频制作、社交媒体管理、网站制作、市场营销、用户体验设计等所有的环节。“一人公司”、“个体户时代到来”的声音也随着AI日趋成熟变得越来越多。落到如今的大学生上，工作内容常常被称为“打杂”的实习生，开始“把打杂外包给AI”。斯怡（中国传媒大学 性别传播 研二）会在实习中使用十几种AI工具辅助工作，她把AI称为“实习生的实习生”，指挥它们替自己完成不想做的杂活，让工作有条不紊地进行，大大提高自己的“J值”（计划能力）。罗同学（同济大学 建筑学 研究生）则试图用AI拿到更好的工作入场券。他会让AI分解面试步骤，帮自己模拟面试：让AI对自己提问、再用AI总结，从而更好地准备真实的面试。不过，作为工具的AI如何被使用，与使用者的倾向性和目标密不可分。更高效率的尽头，是创意，还是极致的效率？斯怡（中国传媒大学 性别传播 研二）坦言，在不断追求AI带来效率的过程中，自己利用AI提高效率的愿望越来越强烈，学习使用的AI工具也越来越多，“结果你可能不太会好好思考研究的这个东西本身，而是一直在想，我要怎么去优化工作流。”美剧《人生切割术》
有一段时间，AI陶喆、AI孙燕姿、AI周杰伦在各大流媒体平台上疯转，乍一听几乎难以分辨。而大量“AI艺术”也不断出现，人们发现，当前版本的AI应用，不仅接管了文本的重复性工作，在高难度的创意上，如图片、视频、语音，都有不同程度的突破。“如果我们回溯7到10年，大家的共识是蓝领工作会先被AI影响，其次才是白领工作，有创造力的工作排在最后，因为创造力是人类的强项。”OpenAI 的 CEO 山姆·阿尔特曼（Sam Altman）说，“现在的情况可能正好相反。”音乐家、设计师、艺术家、画家、剪辑师，这些过去人们认为门槛更高的职业，如今会感到被威胁吗？受访者中学习设计、艺术的学生表示，自己并没有感受到AI的威胁。对她们来说，AI像是一个合作者：她们与AI一起完成工作，甚至希望和AI一起形成新的艺术风格。学习视觉传达设计的大四学生孙开心认为，AI更适合去做一个部署的工作，但新办法永远是人想出来的，“AI只是整合过去有拥有的一些东西而已。”小洪（阿姆斯特丹大学 大一）也认为，AI表现出来的创造力并不来源于AI本身，而是“我的想象”与相关作品的“想象”进行的碰撞。AI不仅能解放生产力，还能释放创造力。比起“如何实现一个想法”，人们未来可以更关注“如何产生一个想法”，只要有脑洞，大可以把具体的执行交给AI去做。就像罗同学（同济大学建筑学研究生）所说的：“以前要动手才能创作，现在动嘴就能创作了”。AI也可以大大降低创作的投入，比如现在用AI制造一部短剧，成本只需要传统方式的七分之一。对人们来说，实现脑洞更容易了。在2024年巴黎奥运期间，许多人自发通过AI为运动员重新设计了服饰，而这只需要输入一些文字描述（prompt）就可以了。孙开心（南京传媒大学 视觉传达设计 大四）在通义上创建过一个公开的智能体，在她投喂了设计行业知识、作品集给AI之后，使用者就可以通过聊天的方式，自行生成UI界面，或者优化设计方案。
孙开心在通义上创建的公开智能体
一方面，AI确实可以加快一些工业化艺术商品的快速制造和机械复制，在不久的未来，凡是高度语言化的（结构化、可解释的）内容，AI都很可能越做越好，游戏行业原画师等职位也逐渐缩减人员需求。但另一方面，AI也让过去在艺术领域被祛魅的东西重新掌权：灵韵、光晕、直觉……文字所不可化约还原的，思维的结构化与逻辑性失效之所在，或许未来是人类创作者比之AI的最大优势。人类世界里的真实也具有力量，那些无法靠AI进行逻辑推演、求证的私人化的现实，是不会被替代的。如蒋凝（中国美术学院 艺术哲学与当代艺术 博士二年级）所说：我们更需要对人工智能这种技术理性的盲目崇拜祛魅，重新寻找人类艺术创作的信心。毕竟人类的艺术创作是不断追求新奇和奇异的创造性过程。艺术家进行创作更多的是对自我的发现，而不是为了完成艺术作品而去创作。AI会降低我们的自主性吗？
解决问题方面，AI正逐渐成为新的搜索引擎，帮助大学生解决生活中的问题，比如生成菜谱、解答情感问题，让他们成为“生活小能手”，而不再麻烦熟人或社交媒体上的“家人们”。Pohling Tan（中国传媒大学 传播学 研二）通过询问AI找到了Wi-Fi配置方案，使得家里四层楼的每个角落都拥有了稳定、强烈的Wi-Fi信号。他发现，过去，可能需要花费大量时间查阅各类帖子和教程、还得鉴别哪些是广告，而现在，只要向AI描述具体情况，它就可以提供可行的解决方案。他认为AI的优势是商业中立的，且善于给出个性化的技术方案。年轻人有什么事，都有试试AI的习惯，比如制定旅游方案、安排运动计划，他们都会潜意识地想让AI做，或至少拿来试一试AI的底细。但对于AI夺走人类主导性的担忧也在滋长，如同Pohling Tan（中国传媒大学 传播学 研二）说的：“在各种话语的渲染之下，在各种宗教隐喻和商业话语的交织之下，我们会感觉GPT这样一种大语言模型，好像已经成为我们新的主宰了，好像我们的未来就得由它来决定。”现在人们对AI的警觉已经从科幻作品里面的机器叛乱、机器换人，逐渐聚焦到非常具体的方面，包括认知、版权、情感、隐私、审美。人们逐渐需要掌握一种能力，判断什么事是真正重要的，需要亲身去做的；什么事是不那么重要，让AI去完成也无伤大雅，甚至事半功倍的。年轻人对AI参与自己生活的态度是：小型决策可以直接丢给AI，大决策可以参考AI，效率性的操作可以交给AI，但情感上的行为得自己来。在澳大利亚学习法律的陈同学常用AI健身，通过AI判断身体需要的休息时间、定制相应的训练计划，但他并不觉得自己能把更重要的决策交给AI。然而随着AI变得越来越强大，生活的自主性或许将一步步退缩。爱立信消费者实验室（Ericsson ConsumerLab）6月发布的报告显示了AI将会如何影响我们的生活：在2030年代，将有五分之四的消费者使用AI做出改变生活的重大决策，比如购买房屋或股票、根据健康模拟改变生活方式等。60%的受访者认为在2030年人类将通过整容手术来获得AI生成的符合美学标准的容貌。50%的人认为人们将会通过模拟自己的婚姻以应对未来婚姻的变化。这个意义上，CS专业教授Thomas Schneider的警告不只是杞人忧天，他认为，过度依赖AI可能导致个人自主权和自由的丧失，“我们将在功能上变得富有，在决策上变得贫穷。”动画《智能大反攻》
心理健康的议题，在后疫情的几年间得到越来越高的关注。但与心理服务潜在的巨大需求相比，目前行业发展并不成熟，由于投入时间长、投入金钱多，心理咨询师的从业门槛相当高，心理咨询从业者稀缺。据36氪数据，中国约有150多万名持证的心理咨询师，但真正从事心理咨询行业的人只有30万。对于大学生来说，原生家庭、恋爱、社交、学业等都有可能成为压力源，一定阶段内感到抑郁、低落等情绪是常有的。但通常由于有心理负担，加上咨询费用高昂，在有限的生活费内，只有少数人会主动求助于心理咨询师。July（复旦大学 哲学 本科）说：“学校里其实是有持证的心理老师的，但是总觉得私密性不够，没有办法将自己'和盘托出'，甚至聊着觉得压力更大了。有一天突发奇想，和AI聊上了。虽然它在回答问题上有点笨笨的，还老是喜欢问问题，但是在对话中，我也确实找到了那个当下焦虑的根源。”比起心理咨询，对话式AI更像是一个精神按摩师，或者鼓舞师，承认你的一切、并且始终保持在场，有求必应、有问必答。随着AI变得越来越聪明，并且隐私性越来越好，例如在对通义下达“你是一名心理咨询师”的指令后，会引导进入“阅后即焚”的沉浸式对话，在解决短暂的负面情绪上，和AI大倒苦水、发泄情绪，或许是值得尝试的办法。和通义上的AI心理咨询师聊天
颜颜（上海师范大学 心理学 研究生）指出，AI所做的陪伴，在心理学上是人本主义路径的“无条件积极支持”。但在实际的心理咨询当中，为了达到咨询目标，大段的沉默、对抗、反问，都是有可能存在的咨询技巧。同时，基于大语言模型也导致AI在专业的训练上存在较大的不足，目前也不能像人类咨询师一样观察到来访者细微的面部表情变化，更不可能察觉到受访者的隐瞒或者说谎倾向，并进一步提供帮助。斯怡（中国传媒大学 性别传播 研二）则认为AI更像是时下流行的“life coach”（生活教练），无意解开心理症结，而倾向于给出直接的方法论。与心理咨询师的区别在于，生活教练的专业性门槛相对较低，目标导向更明显，致力于解决问题，就如同AI一个接一个的问题：是什么让你产生了现在的情绪？发生了什么呢，你愿意简单展开吗？你愿不愿意尝试这样的方法呢？……这样的问答方式，未必能够契合每一个“来访者”。毕竟，很多人并不想寻求建议，而只是想要深度的共情、承认和理解，这一点，未来很长时间内，AI都很难做到人类心理咨询师所能做到的。不过，值得一提的是，“AI+心理”正在心理服务行业内得到更多关注和研究。目前已经有具有心理体检、分级评估、心理咨询功能的各种AI落地，也已有研究和实践表明AI可以降低一定自杀率。AI具备时时常在的优势，理论上能够提供24小时不间断的心理服务，并且能够显著降低咨询成本，未来有希望为更多人提供更便捷、可接触的心理服务。未来人类和机器，哪个更有温度？
《纽约时报》报道过一个丧偶65年的84岁老人，在一个机器人出现后，走出了以泪洗面的日常。这个机器人会每天分享当天的头条新闻、提醒用户服药，还可以玩游戏、讲笑话，甚至讨论宗教、生命意义等话题。在欧洲、美国、日本等地，社交机器人已经应用在了养老领域，且颇受欢迎。在中国，新近面世的一些国产AI机器人甚至可以泡功夫茶、练咏春、颠勺、弹奏扬琴，为AI走进生活添加了可能性。斯怡（中国传媒大学 性别传播 研二）对用AI养老的可能性感到期待，她发现自己身边的长辈对AI的态度都挺开放的：比如自己的父亲在开车时会和语音AI聊天，而自己将要退休的老师是独居女性，她也不排斥与AI对话。那么，现在的AI能让老年人排解孤独感吗？2024年PNAS（《美国国家科学院院刊》）发表的一项研究发现，比起人类，AI能够更让人觉得自己被倾听了，不过，当人们意识到对话者是AI时，这样的感受就会大打折扣。这一研究说明，尽管AI在识别、回应情感方面表现优秀，但人们对“来自AI的关怀”并不买账，人类身份对人们的感受还是有决定性的作用。换句话说，现阶段的AI能满足一部分的情感需求，它们被训练得十分礼貌、客气，甚至温柔、通情达理，但依然只是一种人类代餐。颜颜（上海师范大学 心理学 研究生）提到自己有做AI情感训练的朋友认为，目前“AI的情感训练的进程非常缓慢，并且训练出来的效果也非常差”。AI能够接替人类的许多思维性工作，却还不能完全胜任情感类工作，而这或许是人类工作的未来。美国营销学教授罗兰·T·拉斯特认为，随着AI快速发展，人类社会正在经历从思维经济到情感经济的转型。在体力经济时代，机器取代了人类的体力劳动；思维经济时代，AI开始自动化许多过去需要人类智能的任务。在人类进入情感经济时代后，情商和同理心变得重要起来，因为这些情感或情绪体验的工作难以被自动化。这一时期，人类工作中技术性的部分慢慢淡化，情感向的技能将进一步升级——总而言之：“人工智能将成为思考的主力军，人类智能将成为情感的主力军”。电影《机械姬》
人机恋/赛博友情将会变成现实？未来人均一个AI朋友/恋人？
《2024 Z世代AIGC态度报告》提到，三分之一的年轻人愿意并且非常期待与AI做朋友，超过一半的年轻人认为AIGC产品能帮助解决孤独感问题，仅8%表示“完全不行”。AI可以满足陪伴的需求。AI并不会离开你，能够给予24X7全天候、“无条件的积极关注”，希望你成长为一个快乐的人。AI虽然不是人，但能表现出共情能力。当颜颜（上海师范大学 心理学 研究生）向AI发牢骚自己学习进展太慢时，AI不厌其烦、得体地安慰她，某个瞬间她感觉到“有个东西在跟我同甘共苦”，她说，“我也不知道ta能不能算是一个人，我只能说是有个东西，至少ta在这里，能够帮助我度过这样的一个难关。”在AI的陪伴下，人们还能够更方便地体验到游戏的乐趣，AI的加入免去了凑局的麻烦，还让“社恐”、“社障”人士也能轻松参与到“海龟汤”这类团体解谜游戏。人们可以在家中与通义等AI一起探索谜题，由文本大模型扮演主持人，玩家不断向它提出问题，接近真相。大学生对人机恋的态度普遍比较开放，身边有人处在人机关系中，也不足为奇，只是保持尊重、祝福就好了。他们都认同，AI能表现出情感和共情力，不同的AI性格也不同，有的像理工直男，有的语气柔和、文笔优美，有的情绪化，有的礼貌，有的错了也死不悔改。许多研究表明，即使人们知道AI不是“真实的人”，他们也能与AI建立情感纽带。而与AI的感情并非传统上“一对一”、排他的。有报告表明，大多数人使用AI伴侣并不是作为人类伴侣的替代品，而是作为对他们的补充。例如，AI聊天应用Replika表示42%的用户已婚、订婚或处于恋爱关系中，他们与AI的情感更多是一种补充性的关系。电影《她》
市场调查机构Gartner在2023年发布的报告认为，生成式AI目前正处于新技术的“期望膨胀期”，也就是消费者、媒体对其抱有太高的期待。与之对应，实际应用中的生成式AI往往无法完全满足这些期待。这一现象并不罕见，几乎每一代新技术在发展初期都会经历类似的过程：从初期的狂热到逐渐冷却，直到进入更加理性和成熟的阶段。在我们采访的十几位大学生中，绝大多数人对AI的使用非常理性，认为AI是工具，而非目的本身。尽管他们认同AI是新兴科技的一部分，但他们并未被外界的过高期待所左右，并清楚地认识到AI的局限。他们关心的是如何更好地利用AI来辅助自己，尤其是在提高效率、扩展知识方面。但在需要深度思考，或者涉及个人判断、情感层面的决策时，大学生往往选择依赖自身的判断和能力，而对AI的影响非常小心。目前，AI更多还是停留在工具的应用层面，如何使用工具本质上还是人类说了算。但在未来，AI很有可能会成为一个合作者，人类如何与之共存？人类在与AI的关系里，是什么角色？大学生们在对待这个问题时，普遍认为人类需要提升自己与机器协作的能力。在未来，人类可能需要更多地扮演提问者、指挥者、创意者的角色，而非仅仅是一个用户或一个执行者。AI可以辅助人类完成一些繁琐的任务，但最终的决策和创意仍然依赖于人类的智慧。AI技术的进步将不可避免地带来“外包”现象：一些重复性高的体力劳动或技术性强的任务将逐渐被AI所取代，比如数据处理、计算机记忆等。但这并不意味着人类可以完全将所有工作交给AI去做，因为“去做”的过程本身依然重要。在人类的认知和经验中，“去做”不仅仅是任务完成的手段，更是理解和体验世界的重要方式。无论是体力劳动还是脑力工作，在做的过程中，人类可以通过对细节的洞察、直觉的运用和感受的积累，形成一种整体的觉知和整全的体验。未来的AI或许可以在某些方面模仿人类的这种体验，但两者之间绝不可能等量传递，就像一个人的感受和经历不可能完全传递给另一个人一样。有不止一名受访者提出，尽管AI对某些工作岗位有影响，但AI替代人类工作的威胁被夸大了。在涉及到创造力、情感交流和复杂决策的领域，AI依然无法与人类竞争。同时，AI的应用还处于初级阶段，未来可能会出现更多的人机合作模式，而非简单的替代关系。与其忧虑AI会取代自己，他们更加关注如何提升自己的核心竞争力，尤其是在AI无法轻易替代的领域。根据受访者的答案，我们总结了当下人才需要的能力，以供参考：1. 鉴别真伪的判断能力：在信息爆炸的时代，尤其是面对生成式AI可能带来的虚假信息：不论是由于技术不成熟带来的，还是人为制造的。2. 适应技术变化的能力：科技的发展日新月异，大学生需要快速适应新技术的变化，学会如何在工作和生活中有效利用这些新工具，包括如何管理各种工具，设计工作流。3. 审美鉴赏能力：在高度自动化的未来，具备独特的审美鉴赏能力将成为一种核心竞争力，尤其是在艺术、设计等领域。4. 跨学科思维能力：AI的发展要求大学生能够跨越学科界限，将不同领域的知识整合应用，以应对复杂的现实问题。5. 人际沟通与情感能力：AI在人际沟通和情感交流方面依然无法替代人类，因此，提升情感能力有助于让自己提升竞争力。当前，AI大模型迅速发展，应用创新成为时代趋势。当代大学生既是AI的第一批受益者，也是推动AI继续发展的生力军。通义作为国内领先的大模型应用App，在大学生需要的AI搜索、长文本阅读、音视频转写、代码生成等领域，全面支持高校生更加高效，正在助力千千万万大学生用户实现高效学习、跨专业探索和创造力的解放。
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