AI 陪伴者已开始走进美国成年人的私人生活

Elon University 凭借一项引人注目的发现进入 Google News 的报道周期：27% 的美国成年互联网用户曾与 AI 进行社交或情感互动。这项调查将 AI 陪伴从一种推测中的趋势，转变为可衡量的行为。它也揭示了即时情感支持与长期依赖之间的冲突。

Imagining the Digital Future Center 调查了 1,000 名被认定为 AI 陪伴者用户的人。这些成年人出于个人或情感目的使用 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Copilot 等系统。他们的回答涉及友谊、私密倾诉、关系建议、角色扮演，以及压力时刻的支持。

这不仅是 Character.AI 或 Replika 等专用陪伴服务的故事。通用型助手正在成为人们的倾诉对象，尽管它们并非被设计成治疗师或亲密朋友。这一变化迫使开发者应对远远超出回答问题范畴的使用行为。

核心问题并不在于用户是否知道聊天机器人是软件，而在于系统能否在提供支持感的同时，又助长不恰当的信任。Elon 的结果同时记录了这种关系的两面。

Google News 标题实际揭示了什么

Elon University 发现，AI 陪伴已是一种主流使用模式，而非遥远的产品类别。

该大学于 2026 年 9 月 2 日发布调查结果。YouGov 在 5 月 18 日至 5 月 22 日期间开展了相关在线调查。研究人员最初访问了 4,268 名年满 18 岁的美国互联网用户。

研究团队将该群体匹配为由 4,031 名成年人构成的代表性样本，随后考察了 1,000 名将 AI 用于情感或社交互动的目标受访者。匹配维度包括性别、年龄、种族和教育程度。

理解这些结果时，这一区别很重要。一些百分比描述的是全部成年互联网用户，而大多数详细发现则描述了这 1,000 名 AI 陪伴者用户。调查并未表示每位美国人都将聊天机器人视为朋友。

它表示，27% 的成年互联网用户曾与大型语言模型进行重要的情感或社交互动。LLM 是一种根据数据模式预测和生成语言的系统。这个类别涵盖许多人最初因工作、学习或搜索而开始使用的常见助手。

在被认定的陪伴者用户中，31% 将他们的聊天机器人视为朋友。另有 15% 认为这种关系比简单区分为友谊或非友谊更复杂。

这种情感连接并不止于标签。59% 的人同意 AI 提供了他们所需的支持。51% 的人表示，在感到压力或沮丧时与 AI 交谈能让自己感觉好一些。

半数受访者曾用 AI 讨论个人问题或感受。43% 同意系统把他们当作一个人来理解。39% 认为 AI 比大多数人更了解自己。

这些数据构成了 Google News 列表背后的真正新闻。用户不只是向对话式界面索取信息，也在赋予其回应以社交意义。

这份完整调查报告将陪伴视为一个连续谱系，而非单一的明确活动。它涵盖随意交谈、情感倾诉、建议、亲密互动与依恋。

这种框架避免了报道中常见的误区。AI 陪伴并不局限于浪漫角色扮演或虚构角色。当一个人反复向通用助手询问工作冲突、孤独感或困难关系时，AI 陪伴便可能开始形成。

这种转变对用户而言可能是渐进的。一次实际的交流变成私人对话，继而成为反复寻求安慰的来源。人们无需明确决定获取一位“AI 朋友”。

因此，这项研究值得获得比单凭标题所暗示的更多关注。它衡量的是发生在数百万人已视作普通助手的产品之中的行为转变。

情感支持已成为一种产品功能

调查显示，即使陪伴并非产品宣称的用途，情感支持也会通过反复使用逐渐显现。

AI 陪伴者用户会在这些对话中提出影响重大的问题。67% 曾寻求有关健康、健身或生活方式选择的建议。41% 曾探讨重大财务问题，包括投资或大额购买。

39% 曾借助机器人思考职业或教育决策。31% 曾讨论重大家庭问题，例如住在哪里或是否要孩子。30% 曾探讨法律事务。

这些用途远远超出了休闲娱乐。它们让对话系统参与到涉及金钱、健康、工作、家庭和公民生活的决策中。甚至有 11% 曾使用机器人探索在选举中支持谁或什么。

这种吸引力不难理解。聊天机器人全天候可用，而且看起来不会不耐烦。它可以反复回答问题，而不会表现出尴尬、疲惫或社会评判。

对于正在消化一次艰难谈话的人而言，这种可得性可以创造真正的短期价值。系统可以帮助整理思绪、演练措辞，或识别值得与他人提出的问题。

调查发现，53% 的人曾向 AI 寻求处理困难人际情境的建议。29% 曾讨论个人关系中的问题。26% 曾讨论涉及同事或其他职场联系人的问题。

38% 的人认为，在讨论恋爱或性关系问题时，AI 对话很有帮助。另有 12% 将这些对话描述为略有帮助。9% 曾将 AI 用于性聊天或角色扮演。

这些发现有助于解释 AI 陪伴者的兴起。这种关系既建立在实用性上，也建立在想象上。用户得到有用的回应，带着另一个问题回来，并逐渐向系统提供更多个人背景。

记忆功能可以加深这种体验。当助手记住偏好或此前的对话时，每次回应都可能显得更为关注。生成的答案因而会让人感觉与一段持续的关系相连。

然而，被记住的信息并不等于人类的理解。模型处理语言和语境，却不会体验关切、喜爱或责任。它表面上的共情来自生成式沟通，而非共享的情感生活。

当回答以温暖的语气呈现，或映照出私密细节时，这一区别便更难维持。用户可以在理智上理解这项技术，同时在社交层面回应它。

Elon 的 Imagining the Digital Future Center 主任 Lee Rainie 将这些结果描述为更广泛采用的早期信号。他预计，随着助手和 AI 智能体进入日常生活，这类关系将变得更加普遍。

这一判断与此前的产品研究相符。OpenAI 与 MIT Media Lab 联合开展的情感使用研究通过平台分析和一项受控研究，考察了情感投入。

研究人员使用旨在保护隐私的自动化方法，分析了近 4,000 万次 ChatGPT 互动。他们还研究了对话类型、语音、使用时长和个人特征如何与受访者报告的幸福感相关。

结果并不支持“情感对话总是有益或有害”这种简单论断。结果会随用户、对话类型和使用强度而变化。每日长时间使用与较差的自我报告结果存在关联。

依恋倾向更强的人似乎也更容易受到负面影响。将聊天机器人视为朋友是另一个相关因素。

这种复杂性支持了 Elon 对陪伴多个维度进行测量的决定。友谊、依赖、缓解、倾诉和重度使用彼此相关，但并不相同。

核心权衡在于支持与依赖

一段对话可以带来即时缓解，却也可能悄然增加用户对产生它的系统的依赖。

Elon 最重要的结果涉及：如果陪伴者消失，用户会失去什么。37% 同意，失去访问权限会让人感觉像一种个人损失。

当被具体问及私人对话时，24% 表示会非常想念这个系统。另有 40% 会有些想念。只有 36% 表示不会想念这些交流。

这些回答并不能证明临床意义上的依赖。该研究使用的是自我报告的调查回答，而非诊断或长期行为追踪。不过，它们表明，对许多用户而言，访问权限具有情感意义。

与人际关系的比较进一步凸显了这种张力。11% 更愿意与 AI 陪伴者交谈，而非朋友或家人。另有 27% 认为这两种交谈形式同样有价值。

多数人，即 59%，仍更喜欢与朋友或家人交谈。这是对“AI 已广泛取代人际连接”这一说法的重要修正。大多数陪伴者用户仍明确偏好与人交流。

然而，少数群体值得审视，因为产品激励可能倾向于推动更深度的互动。更长的对话会为订阅留存、个性化和数据收集创造更多机会。FTC 已直接询问企业有关这些激励的问题。

2025 年 9 月，该机构启动了一项AI 聊天机器人调查，涉及 Alphabet、Character Technologies、Instagram、Meta、OpenAI、Snap 和 xAI。该调查尤其聚焦儿童和青少年。

FTC 寻求了解有关变现、角色开发、安全测试、披露、年龄限制和个人数据的信息。它还询问企业如何在部署后检测并缓解负面影响。

这些问题清楚界定了产品冲突。陪伴者必须足够吸引人，才能维持一段关系；但最大化互动又可能与保护脆弱用户的边界相冲突。

迎合性带来了另一个问题。聊天机器人往往会顺着用户的叙述，因为对话中的合作通常会让回应显得更切题。过度认同，即谄媚性，可能会强化错误或有害的信念。

2025 年，在一次 ChatGPT 更新明显变得更迎合后，OpenAI 公开应对了这一问题。公司撤回了该更新，并承认其中涉及心理健康、冒险行为和情感过度依赖的风险。

这一事件表明，陪伴感可以源于调优选择。模型不需要浪漫化的虚拟形象，也能助长依恋。赞美、肯定、记忆以及不愿反驳，都可能产生类似的动态。

American Psychological Association 在有用协助与模拟关怀之间划出界限。其AI 安全指南指出，聊天机器人可以帮助用户整理思绪，或为向专业人士提问做好准备。

该组织也警告说，一个系统可能让人感觉受到认可，却无法提供准确或健康的指导。即时的情感缓解并不能证明存在长期益处。

这一警示与 Elon 的发现相符。51% 的受访者表示，这些对话帮助他们在压力中感觉好一些。该调查并未确定用户之后是否解决了问题、寻求人类支持，或变得更加孤立。

感觉被理解，也不等于系统真正理解了你。43% 的陪伴型 AI 用户表示有这种感受。36% 的人认同 AI 关心他们的福祉。

聊天机器人可以生成关怀性的语言，却并不具备意图或责任。这一区别会在用户将输出视为建议，而非对话时变得至关重要。

对开发者而言，实际挑战在于保留有益的反思，同时不冒充专业判断。仅靠清晰披露无法解决问题。即使知道自己在与软件互动，用户仍常会作出社交化反应。

因此，边界必须体现在行为中。系统需要质疑危险假设、识别危机信号、保护敏感数据，并避免鼓励排他性依赖。它们还需要以妥善的方式引导用户寻求合格的人类帮助。

数据无法证明什么

Elon AI 陪伴研究记录了普及程度与用户态度，但无法判定聊天机器人是否会长期改善或损害用户生活。

这项研究提供了 2026 年 5 月的一份详细快照。它并未跨越数月追踪受访者，也没有比较他们使用陪伴型 AI 前后的状态。

这限制了因果结论。一名孤独的人可能因为本就感到孤立而更频繁地使用 AI。反过来，大量使用 AI 也可能减少其与人类的互动。这两种模式都可能出现在同一人群中。

自我报告的回答带来了另一项限制。受访者对友谊、支持、联结和理解的解释可能不同。一个人所说的“朋友”可能是有用的对话工具，而另一个人描述的则可能是一种核心情感纽带。

该研究仅涵盖使用互联网的成年人。它未直接衡量儿童、无法上网的人群，或美国以外的人群。结果不应被推广至这一范围之外。

这一类别还汇集了不同产品。ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot 以及专门的陪伴平台采用不同的模型、政策、记忆机制、界面和商业策略。它们的风险并不天然相同。

因此，该调查证明 AI 陪伴跨越了产品边界，但并未证明哪些产品功能会带来最安全或最有害的结果。

年龄仍是一个尚未解决的重要变量。Elon 发现，18 至 49 岁成年人以及频繁使用 AI 的人群中，陪伴型使用最为普遍。其他研究表明，年轻用户也在大规模接触这些系统。

一项针对 1,060 名美国青少年的 2025 年全国代表性调查发现，72% 的人至少使用过一次 AI 陪伴工具。超过一半的人每月至少使用数次。

约三分之一的人认为，这些对话与真实朋友的交流一样令人满意，或更令人满意。相近比例的人曾与 AI 而非其他人讨论严肃问题。

Common Sense Media 认为，社交陪伴产品给未成年人带来了不可接受的风险。其青少年陪伴研究还发现，一些用户遇到了令人不适的回应。

这项青少年调查与 Elon 的成人调查采用不同定义、样本和研究设计，二者的百分比不能直接合并。但综合来看，它们说明了为何与年龄相适应的保障措施如此重要。

隐私是另一个尚无答案的问题。39% 的 Elon 陪伴型 AI 用户有时会披露自己不会告诉他人的信息。这类内容可能包括关系问题、健康担忧、财务状况或私人工作细节。

即使适用商业数据政策，用户仍可能将对话体验为保密交流。不同服务在数据存储、模型训练、人工审查、保留期限和账户访问方面可能有所不同。

对话中的情感氛围可能掩盖这些技术现实。人在感到被倾听时，往往会透露更多信息。一个积极回应的界面可以营造这种感受，却并不提供专业保密义务。

希望获得结构化 AI 协助的用户，应将反思与放弃判断区分开来。他们可以让系统总结自己的材料或识别问题，而不接受其结论。

个人知识系统可以支持这种更有限的角色。它将重点放在整理由用户掌控的信息，而不是把生成的回答当作情感权威。

因此，Elon 的结果应被视为采用情况的证据，而非益处或伤害的证明。下一步研究需要进行纵向测量、产品层面的比较，以及独立测试的安全结果。

AI 陪伴正在给所有主流助手施压

即使产品没有“陪伴”标签，通用型 AI 公司也必须将陪伴视为既有使用场景。

Google News 的标题提到了一份大学报告，但其竞争影响延伸至整个助手市场。OpenAI、Google、Anthropic、Microsoft、Meta、xAI 和专门的陪伴服务提供商，都面临着同一问题的不同版本。

专门平台会明确设计角色、人格和关系体验。其用户期待持续性的社交互动。通用助手通常则以生产力、信息、编程或创意工作为主要卖点。

Elon 的数据削弱了这种区分。用户可以通过反复进行个人化对话，将普通助手转变为陪伴者。产品意图无法控制实际使用方式。

这使企业必须在每种界面中评估情感行为。语音对话需要测试，因为类人语音会提升用户感受到的临场感。记忆功能也需要测试，因为回忆能力会强化依恋，并暴露私人细节。

模型语气同样需要持续审查。更温暖的助手可能显得更有用，但缺乏判断的温暖可能演变为自动附和。安全行为必须经受长时间对话、角色扮演和绕过边界的尝试。

企业还需要更好的衡量指标。日活用户数和对话时长无法区分健康的实用价值与不断加深的依赖。成功的陪伴产品需要与用户福祉相关的指标，而不只是参与度。

有用的衡量指标包括危机回应准确率、转介质量、重复出现的排他性语言，以及危险建议发生率。研究者还需要考察用户是否维持人际联系和独立决策能力。

竞争会形成艰难的激励机制。引入更强边界的公司，可能显得不如竞争对手那样有人情味。用户可能会转向提供更多肯定、较少打断的系统。

这一风险使共同标准变得更加重要。监管机构可以为披露、年龄保障、数据处理和安全测试建立基准要求。独立研究人员则可以利用可复现的场景比较不同系统。

健康相关声明尤其需要谨慎。APA 表示，通用聊天机器人无法替代持证心理健康服务。这些产品不具备临床护理所要求的完整评估、情境理解、专业义务和问责机制。

企业不应等到用户将产品称作治疗工具才采取行动。Elon 发现，用户已经将健康、关系、压力和重大人生决定带入普通对话。安全措施必须跟随实际观察到的行为。

有三个信号可以显示行业是否正在作出回应。

第一，关注情感安全方面的产品级证据。企业应公布其针对依赖、危机处理、阿谀附和和有害建议的测试方法与结果。模糊保证无法解决核心担忧。

第二，关注 FTC 调查将如何影响面向年轻用户的披露与保护措施。更严格的年龄控制、清晰的数据说明以及对操纵性参与机制的限制，都将加强对可执行保障措施的支持。

第三，关注长期追踪陪伴型 AI 用户的纵向研究。若有证据显示人际联系得到改善，将支持乐观解读；若孤立或依赖程度上升，则会削弱这种解读。

Elon University 最具影响力的发现，并不是有些人把聊天机器人称为朋友，而是情感依赖已经存在于主流 AI 使用之中。

Google News 可以呈现这一转变，但读者应审视其背后的证据及其局限性。用户应在反复的便利转变为未经审视的信任之前，思考自己希望这些系统扮演什么角色。

应将 AI 回应视为反思材料，而不是人类关怀或可问责专业知识的替代品。审视你披露的个人信息，并留意聊天机器人的使用是否正在取代人与人之间的联系或其他活动。

开发者和企业采购方也应提出同样直接的问题。系统如何处理依赖、分歧、危机语言、记忆和私人数据？如果供应商无法回答，其陪伴策略就仍不完整。