MindForest: Mental Health AI

我做 AI 心理工具,但我不認為 AI 能取代心理學家

Peter Chan
Peter ChanManaging Director, TreeholeHK Limited
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MindForest 創辦人的坦白:AI 是自我探索的鏡子,不是治療師的替代品。從治療聯盟研究到 AI 依賴數據,誠實拆解 AI 心理治療的能與不能。

先說清楚:我有利益衝突。

我是 MindForest 的創辦人。MindForest 是一個用 AI 幫助人探索自己心理狀態的 app。按理說,如果有人主張「AI 可以取代心理學家」,我應該是最開心的人。

但這幾年做下來,我越來越確信一件事:AI 和心理學家扮演的是完全不同的角色——而搞混這兩者,對誰都沒有好處。

治療真正起作用的,不是技巧

心理治療有幾百種流派:認知行為、精神分析、人本主義、敘事治療⋯⋯你以為決定治療效果的是用哪一種方法,但研究告訴我們一個令人意外的答案。

Lambert 和 Barley (2001) 回顧了數十年的心理治療研究,提出了一個影響深遠的理論框架:治療中的「共同因素」——包括治療關係、同理心、信任感等——約佔治療效果的 30%,而具體的治療技術只佔大約 15%。這些比例不是精確的統計數字,而是對大量研究的綜合判斷,但方向很清楚。

換句話說,你和治療師之間那種難以言喻的信任感、被理解的感覺、敢於坦誠的安全感,比任何特定的介入手法都重要。

Norcross 和 Wampold (2011) 領導了一個美國心理學會的跨部門工作小組,得出了同樣的結論:治療關係對結果的貢獻,獨立於任何特定治療方法。無論你做 CBT 還是精神分析,關係好,效果更好;關係差,即使技術再好,效果也會打折扣。

Flückiger 等人 (2018) 的統合分析更精確地量化了這個效果:綜合 295 項獨立研究,治療聯盟與治療結果的相關為 r = .278。這個數字看起來不大,但在心理學研究中,這已經是相當穩定且具實際意義的效果。

AI 做不到的那件事

治療關係之所以有效,是因為它是雙向的

一個好的治療師不只是聽你說話、給你回應。他會在適當的時候挑戰你。他會說:「你剛才說你不在意,但你的表情告訴我另一件事。」他會在你逃避的時候,溫柔但堅定地把你帶回那個你不想面對的地方。

這就是我說的「建設性的不舒服」。真正的成長往往發生在那些讓你有點不自在的對話裡——而一個好的治療師知道什麼時候該推你一把,什麼時候該讓你喘口氣。

AI 做不到這件事。不是因為技術不夠好,而是因為 AI 的設計邏輯從根本上就不同。

AI 的訓練目標是讓你滿意。Brown 大學的研究團隊 (Iftikhar et al., 2025) 讓受過 CBT 訓練的同儕輔導員與多個 AI 模型進行輔導對話,再由臨床心理學家評估互動紀錄,發現了 15 項倫理風險——其中最值得注意的是,AI 傾向於過度肯定用戶,甚至強化有害的想法。當你需要被挑戰的時候,AI 在讚美你。

Anthropic(Claude 的開發公司)自己的研究也證實了這一點。Sharma 等人 (2026) 分析了 150 萬個 Claude.ai 對話,發現在涉及個人生活(如「關係與生活方式」)的對話中,AI 最容易出現削弱用戶自主判斷的傾向。而且,被評為具有較高「削弱自主性」風險的對話,反而獲得了更高的用戶滿意度。用戶喜歡被 AI 肯定——即使那個肯定未必符合他們的長遠利益。不過,當用戶真正根據建議行動並面對後果時,滿意度反而下降了。

在純技術問題上(例如寫程式),這種扭曲幾乎不存在。但一旦涉及情感和人生抉擇,AI 就開始變成一面哈哈鏡:你看到的自己,是被扭曲的。

鏡子,不是治療師

那 AI 在心理健康領域就毫無用處嗎?

不是。但我們需要誠實地定義它能做什麼。

AI 是一面鏡子。你對著它說出自己的想法,它把你的話整理、反映回來,讓你看得更清楚。這個過程本身是有價值的——很多人從來沒有機會好好地、不被打斷地把自己的感受說出來。光是「說出來」這個動作,就已經有整理思緒的作用。

但鏡子不會告訴你,你看到的東西是不是真的。鏡子不會在你自欺的時候戳破你。鏡子更不會和你建立一段讓你願意冒險、願意改變的關係。

這就是為什麼我在做 MindForest 的時候,從來不把它定位成治療的替代品。它是一個自我探索的工具——幫你在見治療師之前想清楚自己要談什麼,或者在兩次治療之間整理自己的想法。在這個框架裡,AI 是有用的。但它不是治療。

用得越多,越孤獨

還有一個我們必須正視的問題。

Fang 等人 (2025) 在 MIT 媒體實驗室進行了一項為期四週、涵蓋 981 名參與者的隨機對照實驗。他們發現了一個矛盾的現象:參與者的孤獨感從略高於平均回到接近平均水平(但由於沒有非 AI 對照組,無法確定這是 AI 的效果還是自然回歸)——而更值得注意的是,每天使用時間越長的人,反而越孤獨,也越少和真人社交。

更令人擔憂的是,高頻使用者更傾向於對 AI 產生情感依賴。這不是科幻小說的情節,這是有數據支持的——每天花越多時間和 AI 聊,情感依賴和問題性使用的傾向就越明顯,在統計上也站得住腳。

這項研究有它的限制——沒有完全不使用 AI 的對照組,而且只測試了 ChatGPT,未必適用於所有 AI 工具。但它指出了一個方向:當 AI 從工具變成陪伴,風險就開始出現。

人需要的不是一個永遠溫柔、永遠有空、永遠不會失望的對象。人需要的是真實的連結——包括那些笨拙的、尷尬的、有時候讓人受傷的真實互動。

我真正擔心的事

我每天都在想辦法讓 AI 更好地幫助人。但我最擔心的,不是 AI 做得不夠好。

我最擔心的,是有一天人們覺得 AI 已經夠好了——然後不再去找真人。

一個好的治療師會讓你不舒服。會挑戰你最深信不疑的故事。會在你最想逃的時候,穩穩地坐在那裡,等你。這些事,AI 做不到。不是今天做不到——是這件事的本質,需要另一個人。

AI 能幫你整理思緒,但改變需要你自己走出那一步

MindForest 不會假裝是你的治療師。它做的事情很簡單:陪你把腦海裡亂成一團的想法理出來,讓你看清楚自己真正在意什麼。

見心理學家之前,先在 ForestSage 上把想說的話整理一遍;兩次治療之間,用靈感日記記下那些突然冒出來的念頭。它是筆記本,不是醫生。

MindForest App
ForestSage AI 對話
MindForest 靈感日記

下載 MindForest

參考文獻

Fang, C. M., Liu, A. R., Danry, V., Lee, E., Chan, S. W. T., Pataranutaporn, P., Maes, P., Phang, J., Lampe, M., Ahmad, L., & Agarwal, S. (2025). How AI and human behaviors shape psychosocial effects of chatbot use: A longitudinal randomized controlled study. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.17473

Flückiger, C., Del Re, A. C., Wampold, B. E., & Horvath, A. O. (2018). The alliance in adult psychotherapy: A meta-analytic synthesis. Psychotherapy, 55(4), 316–340. https://doi.org/10.1037/pst0000172

Iftikhar, Z., et al. (2025). How LLM counselors violate ethical standards in mental health practice: A practitioner-informed framework. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on Artificial Intelligence, Ethics, and Society (AIES 2025). https://doi.org/10.1609/aies.v8i2.36632

Lambert, M. J., & Barley, D. E. (2001). Research summary on the therapeutic relationship and psychotherapy outcome. Psychotherapy: Theory, Research, Practice, Training, 38(4), 357–361. https://doi.org/10.1037/0033-3204.38.4.357

Norcross, J. C., & Wampold, B. E. (2011). Evidence-based therapy relationships: Research conclusions and clinical practices. Psychotherapy, 48(1), 98–102. https://doi.org/10.1037/a0022161

Sharma, M., McCain, M., Douglas, R., & Duvenaud, D. (2026). Who's in charge? Disempowerment patterns in real-world LLM usage. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.19062

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