Living with AI Companions: Sustained AI Companionship Predicts Lower Well-Being Through Lower Human Interaction
Yutong Zhang, Dora Zhao, Yixin Wang, Rebecca Anselmetti, Jeffrey T. Hancock, Robert Kraut, Diyi Yang
cs.HC
2026-09-07
斯坦福等随访 1182 名 Character.AI 用户约 12 个月。互动强度、陪伴使用和自我披露都高度延续,并经更少面对面交往,间接关联更低幸福感;基线到随访的直接路径不显著。
AI 陪伴的短期实验有的报减孤独,有的报更依赖、更少线下往来,对不上号。缺的是同一批人怎么用、用一年之后幸福感怎么变,以及这条路径是不是挤掉了真人交往。斯坦福、密歇根、牛津、卡内基梅隆对 Character.AI 用户做了两波追踪。
T1 在 Prolific 招到 1182 名美国英语用户,使用超过一个月、至少聊过三个角色。平均 362.5 天后 439 人回到 T2,留存 37.1%。108 人已停用,三个参与维度记为零。流失用 Heckman 校正。
社会参与拆成三块:互动强度(聊天网络规模、日均时长、是否进日常)、陪伴使用(自报主用途加自由描述分类)、自我披露(改编 MOCA 三题)。幸福感用 Comprehensive Inventory of Thriving 的六题合成,α 为 0.88/0.89。T2 另问过去一周日均面对面交流时长,六点量表,和聊天时长同一套刻度。
分析三条。一,T1 三维度预测 T2 参与和是否继续用。二,纵向结构方程:T1 参与经 T2 参与到 T2 幸福感,控制 T1 幸福感。三,再插入面对面时长,看社会挤占。
互动强度 T1 预测 T2 强度 β=0.43、陪伴 β=0.32、披露 β=0.28,继续使用 OR=1.95。陪伴 T1 预测 T2 陪伴 β=0.49,也预测更高强度 β=0.40。披露的延续较弱,β=0.14。自由描述里「支持性同伴」从 40.2% 升到 42.3%,「工具/助手」从 43.8% 降到 40.5%。
T1 参与到 T2 幸福感的直接路径都不显著(强度 β=-0.03,p=0.509)。间接路径显著:强度 -0.03(p=0.025),陪伴(自由描述) -0.02(p=0.037),披露 -0.02(p=0.048)。加上面对面交往后,T2 参与与线下时长负相关(强度 β=-0.17,陪伴 -0.14,披露 -0.15),线下时长再正向预测幸福感(β=0.14-0.15)。经线下的间接效应均为 -0.02;控制线下后,参与到幸福感的直接路径不再显著。随访样本的生活满意度均值从 4.99 降到 4.41,归属感从 4.50 降到 3.82,这是描述统计,不是因果效应。强度量表 α 为 0.86/0.82,披露 0.89/0.93。T1 没有面对面时长,挤占路径只能做 T2 截面中介,时间顺序比纵向参与路径弱一档。
伤害不在单次对话,而在一年里把高强度互动维持下去,并占用面对面时间。产品如果把停留时长当北极星,会和这条路径对着干。论文建议把陪伴系统做成促成真人往来,而不是把用户的社交注意力全吃掉。通用聊天机器人也会在重复使用中滑向陪伴角色,安全评估不能只看产品自称的用途。
观察数据,不是随机实验。虽然控制了基线幸福感,仍可能是本来就孤独的人更黏 AI。只有两波,互为因果拆不开。陪伴指标 T1 是四选一,T2 改成多用途李克特,两波不完全可比。面对面时长是单题自报。留存 37.1%,T1 高互动、低幸福感的人更少回来(选择方程里强度 -0.46、幸福感 -0.32),Heckman 修得了能看见的偏差,修不了没观测到的。样本是美国 Character.AI 用户,换平台不一定成立。研究期间产品改版无法观测。