AI能否取代心理医生？专家指出危机干预仍需人类主导

全球对心理健康的诉求不断攀升，然而精神医疗资源的供应却始终捉襟见肘。为此，越来越多的医疗机构试着把人工智能（AI）融入心理保健领域，期盼通过技术手段来弥补精神科医师与心理咨询师的短缺。无论是自动梳理病案、辅助认知行为疗法，还是解析病患的长程健康信息，AI正渐渐渗透进心理健康服务体系。

然而，众多精神医学领域的学者强调，现阶段AI最恰当的定位是"辅助者"，而非临床决断人。针对精神疾患确诊、自杀危险评判以及重度精神障碍管控等高风险环节，人类医师依然无可取代。

在一次聚焦AI与精神医学演进的专题研讨会上，来自印第安纳大学的精神病学教授Stephen M. Strakowski、麻省总医院精神病学研究所副主任Roy H. Perlis，以及劳雷特脑研究所的科学主管Martin P. Paulus，一道剖析了AI当前胜任的职责、仍显不足的方面，以及未来心理保健与AI的交融态势。

Roy H. Perlis阐明，人工智能的实质是运用计算机去执行以往必须依赖人类智慧才能达成的任务，而机器学习仅仅是其中一条实现路径。

针对外界质疑AI只是繁复算法、缺乏真实智能的说法，Martin P. Paulus表示，这取决于怎样界定"智能"。

他提到，当前AI推进的核心并非验证机器有无匹敌人类的智慧，而是在各类任务中持续优化效能。有些任务中AI已胜过人类，而在另一些领域则依然短板明显。

Paulus指出，时下的大模型繁复到连开发者也无法彻底解析其内在推导逻辑。研究团队能把握模型的基础运作规律，却依然难以全面阐释模型为何最终输出特定答案。

Roy H. Perlis则反驳称，人类其实也未曾完全洞悉自身大脑是如何进行思考的。故而，更关键的议题并非AI是否拟人，而是怎样统筹AI与人类各自的专长。

Roy H. Perlis解释道，大语言模型本质上归属于神经网络的一类。

伴随算力的猛增，加上互联网馈赠的庞大数据池，学者们终于得以训练超大规模的神经网络。当下普及的大语言模型，多构筑于2017年左右问世的Transformer架构之上，这也是催生生成式AI近年狂飙突进的核心技术基石。

同时，大语言模型已渐渐蜕变为多模态模型，不仅能处置文本，还能解读图像、声音及其他类别的数据，给医疗场景解锁了更多潜能。

三位学者一致认为，当前AI最拿手的应用并非直接问诊，而是协助医师拔高工作效能。

Martin P. Paulus透露，眼下不少医疗单位已借助AI搞定病历撰写、预约统筹、患者科普等事务。

在心理咨询范畴，AI也开始肩负辅助职能。譬如，它能帮患者落实认知行为治疗（CBT）布置的练习任务，在两次面诊间隔督促患者践行疗愈方案，并向患者输送标准化的心理科普。

此类应用虽在疗效拔高上尚显逊色，但已有调研证实，它们能优化患者依从度，并大幅削减医师的机械性劳作。

专家断言，在心理保健诉求持续膨胀的大势下，这类辅助利器有望拉升整体医疗体系的服务承载力。

相较于行政杂务，AI涉足临床决断则须慎之又慎。

Martin P. Paulus觉得，眼下AI可帮医师梳理电子病历、提炼患者信息，并给出一定层级的剖析建言，但离真正介入诊疗决断依然路途遥远。

其中首当其冲的隐患在于，大语言模型仍或滋生"幻觉"（Hallucination），即把谬误信息当成真相输出。

纵然此缺陷较初期已大有改观，但在心理保健与精神疾患诊疗中，哪怕极微小的事实偏差，也可能波及患者疗效，故而医师务必始终把控终审权。

往后，AI还可望嫁接可穿戴设备撷取的数据、电子病历及长程行为轨迹，对患者病况施展动态追踪与剖析，不过当下关联应用多滞留在科研层面。

针对心理保健界最棘手、凶险度极高的环节，Martin P. Paulus断言，当前AI远不具备独挑大梁的火候。

涵盖自杀风险评测、暴力倾向甄别，以及躁狂发作、精神病性发作等重症精神疾患的管控，皆仍需仰仗专业医师来裁断。

他格外警示，未成年群体愈发频繁地求助于ChatGPT等生成式AI来解答心理困惑，此势头须高度警惕。

部分研究已揭示，聊天机器人恐在某些情境下催生强化闭环，乃至加剧强迫症等精神病症，而长远效应眼下仍缺充分探究。

是故，AI在心理保健疆界的拓进不仅是技术考题，更牵涉伦理、安全及未成年人庇护等严峻挑战。

Roy H. Perlis主张，与其纠结该不该用AI，不如斟酌在何种情境下善用AI。

他称，时至今日仍有人标榜"自己拒用AI"，此般论调宛如昔日有人扬言"拒用电脑"一样荒谬。

真正需审视的是怎样权衡风险与红利。

他拿自动驾驶出租车Waymo举例，从数据看，其安全度已碾压传统出租车，可不少人初乘时心底仍会打鼓。

医疗AI的进阶亦然。在可期的未来，人类医师仍将稳居"人在回路中（Human in the Loop）"的岗哨，即AI主攻辅助剖析，而最终确诊与疗愈决断依旧由医师拍板。

Roy H. Perlis同时点出，当今心理保健最棘手的现实瓶颈并非AI，而是专业力量的长久匮乏。

海量病患难以及时获取精神科医师或心理咨询师的援手，地域间医疗水准也鸿沟显著。

故而，他不乐见病患拿AI聊天机器人顶替治疗师；但对那些暂时够不着专业医疗资源的人而言，在特定前提下，AI兴许能兜底基础的心理安抚。

Martin P. Paulus感慨，过去一年AI的狂奔速度远超圈内人预料。

譬如，一年前AI编码工具尚需大量人工纠错，如今已能自主搞定代码生成、测试与修补。相似的跃升，亦可能于医疗等其他专业疆域上演。

与此同时，伴随愈来愈多病患借AI求取医疗对策，医师来日也势必得学会与AI"协同"。

Paulus预判，往后会有更多病患揣着AI举荐的疗愈方案踏入诊室，甚至要医师释疑AI援引的学术文献。是故，精神医学教育架构亟待铺设AI培训课系，拔高医师领会与驾驭AI利器的素养。

三位专家共识，AI将深远重塑未来心理保健的演进图景。

它能赋能医疗机构提效、优化患者科普、对冲部分专业力匮乏的窘境，也有望蜕变为心理咨询的得力辅具。但至少在可期的岁月里，涉足精神疾患确诊、危机化解与核心疗愈决断时，人类医师仍将长期稳坐无可替代的中军帐。

伴随心理健康诉求不断攀升，AI或许成不了"心理医师"，却极大概率化作每位心理保健从业者往后最倚重的事业搭档。