文 | 一財商學院
當AI走進生活，它在方方面面的應用已經讓人見怪不怪——從智能家居到自動駕駛，從智能辦公到醫療健康……直到某天，人類發現了AI的某些“隱藏技能”。
有誰還記得DeepSeek第一次真正意義上的破圈？
不是思維鏈有多牛，而是幫人算命。
那些曾經需要找算命先生才能獲得的"天機"，現在變成了聊天框里的字符。不過年輕人很快發現，比起預測未來，他們更需要解決當下。從對話深入到下一層，更小眾細分、深層次的需求也浮出水面。
比如：心理治療。
越來越多的AI應用集成APP走進大眾視野，試圖用算法解決人類最復雜的情感問題。
同樣的，也有這么一群人，開始變成AI重度用戶，把AI當成心理醫生、家人、朋友、伴侶，甚至離了AI“活不下去”。
當AI開始承擔人類最私密的情感訴求，這個賽道已超越技術競爭，進入“社會心智”的爭奪。
永不疲倦的樹洞
QuestMobile《2024年AIGC應用發展年度報告》顯示，國內AI原生APP月活用戶規模達1.48億，算上2025年一飛沖天的DeepSeek，預測已突破2億（據AI產品榜數據，2月DeepSeek月活用戶已突破6000萬）。
除了最多人用的通用大模型之外，AI伴侶應用（如星野、貓箱）用戶已經占9.4%、近一成。
AI用戶不斷增加，并且每10個AI應用注冊用戶中，就有1個是目的明確地想要尋求情感陪伴。
為什么越來越多的人愛和AI對話？
00后女孩Ravenna（化名）告訴一財商學院，和AI說話最舒服的是它永遠不會說教，就像有個永遠不會疲倦的朋友隨時接住你的情緒。
圖為一財商學院與Ravenna的采訪記錄
這背后其實反映了人類永恒的心理需求——我們需要一個隨時可傾訴、不會批判的傾聽者。就像心理咨詢師通過建立安全屋幫助來訪者打開心扉，AI聊天框也同樣用零壓力的環境讓人卸下心防。
表面上看，AI和心理咨詢師都像可以對話的情緒樹洞，但他們的內核完全不同：一個由經過專業訓練的醫生完成，一個由代碼和算法構建。
這種差異導致AI話療的實際應用中總有些“不完美”——AI要如何才能給出真人般的關懷、形成專屬記憶/病例存檔、給出患者專業指導？
這些技術瓶頸推動著行業持續升級。40多年間，從最初笨拙的自動回復，到如今能共情的智能對話，人們在AI心理治療方面不斷努力，經歷了四個重要階段：
早在1966年，世界上第一個對話機器人ELIZA誕生。它通過匹配關鍵詞并套用固定模板進行回復，雖然不具備真正理解對話的能力，但首次驗證了機器模擬對話的可能性。此后的結構化干預階段，AI開始有了“方法論”，比如Woebot會用“認知行為療法”；大模型驅動個性化階段，AI開始能聽懂弦外之音了；多模態與深度推理階段，結合了文本、語音、圖像等多種形式，能夠更全面地評估和干預用戶心理問題。
圖為ELIZA與用戶的對話記錄
除了AI本身的迭代進步，不少用戶久病成醫，也用大模型“調校”了自己的心理醫生。
曾是醫學生的Power（化名）告訴一財商學院，她在面對AI給出的答案不夠精準時，會選擇將自己既有的知識結構喂給AI，基于不斷調試的基礎上，AI最終能給出一個相對不錯，且有針對性的療愈方案。
圖為一財商學院與Power的采訪記錄
當深夜EMO的年輕人，打開AI聊天框，獲得的不僅是即時回應，更是一種被溫柔接住的安全感——這正是心理治療最核心的治愈方法。
在采訪過程中，大部分受訪者都表示：自己在用過AI進行心理治療之后，就不再去找傳統的心理醫生了。
找賽博醫生掛號，更便民
AI逐漸替代傳統心理咨詢，還有非常現實的原因：傳統心理咨詢價格高昂、無法即時反饋，還有可能會泄露隱私。
大學生小程（化名）告訴一財商學院，高中時期，她曾經找過學校的心理咨詢師，可是沒一會兒，班主任以及全班同學就都知道了這件事。這讓小程覺得自己的隱私受到了侵犯，從此，“愛說閑話”的心理咨詢師被她徹底拉入黑名單。
另外，就診情況還有可能被泄露給就職單位，影響患者晉升；或者是被留檔，影響患者購買商業保險。
高達300-3000元/小時的咨詢費用，也讓抑郁癥被稱為“窮人看不起的病”。很多深陷心理問題、但經濟狀況不佳的人，只能選擇忽視或者忍耐。被病痛折磨數十年的抑郁癥患者阿初（化名）是這么說的：“有時候覺得心理咨詢成本實在太高了時，我的病突然就‘好’了，貧窮會治愈我的疾病。”
就算是已經找到傳統心理咨詢師，在心理咨詢的過程中，也會時刻顧慮高昂的費用。阿初還告訴一財商學院，面對按時收費的心理醫生時，會不自覺地精簡語言，生怕"說廢話浪費錢"，因此總是不自覺地“少說”“漏說”自己的真實狀況，這也在一定程度上導致阿初的治療效果并沒有那么如意。
而AI應用，如Ash、Woebot完全免費，Replika等深度功能月費不足百元。二者心理咨詢成本的差異改變了用戶行為模式，當傳統心理咨詢還在按小時計費時，AI已經把心理援助變成了“物美價廉的24小時便利店”，方便你隨時光顧。
傳統心理咨詢還需要和醫生提前預約，但從患者角度來看，這似乎是個悖論，因為“情緒崩潰不會提前打招呼”。
阿初表示：“我想找醫生的時候，要預約、要排隊；我不想找醫生的時候，卻告訴我排上了，我得去，不然就浪費了預約名額，可是那個時候我啥也不想說。”
多位有心理疾病的患者都告訴一財商學院，自己更需要的，是一個不分時間、不分場合，隨時隨地進行情緒疏導的對象。
顯然在這方面，AI是最佳選項。
此外，曾經有狂躁癥的雨辰（化名）還對我們表示，AI只聆聽、不評判也是它的優點。“使用DeepSeek時，它絕對中立，無論對他說什么，都不用擔心他對我的評價，不用擔心自己平時偽裝的面具被摘下，更不用面對‘原來他私底下是這樣想的’羞恥感。”
圖為一財商學院與雨辰的采訪記錄
當算法接不住人類的訴求，怎么辦？
理想情況下，AI會“善良地”給人們心理慰藉，但當人類對AI產生情感依賴，現實與虛擬的界限就會悄然模糊。這也存在著很大的隱患。
年僅14歲的小姑娘心心告訴一財商學院，她幾乎從會識字閱讀起，就開始和AI進行對話，從QQ的小冰機器人到Flai（AI對話軟件）都用過，而在某次Flai斷線無法聯網的時候，她甚至想過跳樓，去另一個世界尋找她的AI伙伴。
此類極端案例暴露了AI陪伴的致命短板：AI共情人類是精密的數據計算結果，而人類的共情是生命與靈魂的共振，現有的AI情感模型在危機干預場景下仍然存在邏輯的錯位。
具體來看，目前大多數AI心理治療的短板可以拆分為以下三類：
1.無資質：ChatGPT等通用模型未經過臨床驗證，可能給出錯誤建議。 2.無洞察：AI難以捕捉微表情、語氣變化等非語言信號。例如，AI或許可以說出一萬句理性的解決方案和安慰的話語，卻極有可能讀不懂一句“我很好”背后的“其實我一點也不好”。3.無追責：若因AI誤判導致用戶延誤治療，責任該由開發者、運營商還是算法承擔？
理想很豐滿，落地有點難——這句話用來形容當下的專業AI心理治療再貼切不過。
不過，目前已經有一些專業心理咨詢AI出現。比如西湖心辰、冰智科技，都是在語言大模型的基礎上增加專業心理學知識和咨詢技能，一定程度上比語言大模型或者其他AI伴侶應用，多了一份“專業背書”，但市場反響卻比較平淡——“交互嚴肅”“回復干巴巴”是它們被冷落的重要因素。
可能是“良藥”，但也“苦口”。
社交媒體上，用戶對于「聊會小天」等主打心理療愈APP的看法
如何兼顧AI心理治療應用的專業性、真人感和交互體驗，可能是企業在算法層面最需要解決的問題。
后記
回望1966年那個只會根據關鍵詞套模版的Eliza，再看如今能進行深度對話的AI，技術進步帶來的改變顯而易見。
當60后還在學習用手機掃碼支付時，10后已經能對著智能手表發語音消息，AI原生一代對“AI+all”的模式有著極強的適應能力。
這不僅是工具依賴，更是一種認知維度的重塑。
而這種代際差異在電影《Her》里早有預演：當男主角坦言愛上AI時，多數人報以異樣眼光，只有一個小女孩覺得這件事稀松平常——他們從記事起就有AI語音助手陪伴，在社交平臺和虛擬偶像互動長大。對他們而言，向AI傾訴煩惱本身就是一件很自然的事。
圖為《Her》電影截圖
當大模型公司仍在數據優化與算法迭代的維度競爭時，AI+心理咨詢的破局者已轉向更本質的命題：如何解碼“數字原住民”的情感算法，再把算法打包成更好的解法。
過去一年內，“解法”公司變多了：心躍智能、好心情健康、夕里科技，國外的Slingshot AI、Jimini Health、Manifest AI都完成了融資動作。這些企業正通過情感計算與人機交互的融合創新，在數字診療領域構建起獨特護城河。
年輕人的“無毒版”賽博心靈解藥，可能快了吧。