當心情低落時，你會選擇向朋友傾訴、預約心理師門診，還是打開AI聊天機器人？這已不再是未來想像，而是正在全球真實發生的轉變。人生不如意事十之八九，幾乎每個人在人生的某個階段，都可能需要一份外力的支撐。理解AI在心理療癒領域中的角色——它能做什麼、不能取代什麼——或許是我們現代人都該留心的議題。
台灣當前心理問題現況
根據衛生署國民健康局的調查，台灣的憂鬱症盛行率高達8.9%，約有200萬人受到影響。遺憾的是，只有兩成的患者求助於正統醫療協助，換算過來不到40萬人就醫。憂鬱症尚且如此，更廣泛的心理問題相信會更加普遍。雖然缺少官方統計數字，但據信每年台灣有230萬人次使用心理諮商服務，假設每人每年諮詢兩次，那也有115萬人有心理諮商需求。可見也是社會上沈重的醫療負擔。
但耐人尋味的是，心理諮商人次竟低於憂鬱症患者人數。這樣的數據或許顯示，許多有心理諮商需求的個體，可能未曾真正尋求諮商。其中一個關鍵障礙，或是因為諮商費用高昂。依現行健保制度，除經身心科醫師轉介，心理諮商多為自費服務，通常每次約 50 分鐘，而每次費用通常落在新台幣2000至3000元之間，部分知名諮商師甚至高達一小時5000元。而根據研究，50%左右心理諮商個案需要八次以上的諮詢，才能顯著改善心理情況。
如此高昂的就醫成本，對許多人而言是一條難以負擔的療癒之路。在資源有限與需求龐大的現實之下，生成式AI無疑成為另一種可行的選擇。這項新興技術，也順勢站上了心理健康輔助的舞台。
AI能力已極為接近人類心理諮商師
研究顯示，AI給出的心理諮商回覆，跟人類已經並駕齊驅。這篇研究名為〈When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind〉，於2025年2月發表在《PLOS Mental Health》公共科學圖書館期刊。此研究想回答的問題是，人們能否分清楚心理諮商的回答是來自人類諮商師還是AI諮商師，因此可說是心理諮商版的圖靈測試（想進一步瞭解圖靈測試，請參考這篇文章）。
研究設計相當有趣。研究團隊找來13位資深心理諮商師與精神科醫師，並讓這13位專家與OpenAI的GPT-4o模型進行「PK」。對決的方式是，針對18個夫妻心理諮商的真實案例，由AI與人類各別寫出回覆建議，也就是每個案例都會有人類版本跟AI版本的兩種回覆。研究團隊同時找來具有代表性的830位受試者，讓他們隨機閱讀這些回覆，並猜測哪些是人類寫的、哪個是AI生成的。
結果顯示，受試者猜測的正確率只有56%——這個數字意味著猜中的機率只比丟銅板略好一些，表示受試者幾乎分不清內容是來自人類還是AI。更關鍵的是，研究團隊要求受試者為回覆進行打分，而在很多情況下，AI的得分比人類更高。
AI在心理諮詢的應用方式
但上述研究的局限性仍相當明顯，因為實驗場域是在相對靜態的環境模擬人機互動，而非真實心理諮商場景中人與人面對面的互動。而接下來這篇登上《Nature自然期刊》的研究〈The usefulness of ChatGPT for psychotherapists and patients〉則接入了更多實務場景，讓我們的想像更加立體。簡言之，該研究揭示了AI應用於臨床心理諮詢的三大潛力方式：
1. 心理師的輔助工具
2. 現有患者的治療補充
3. 尚未就診者的自助替代
先談談心理師的AI輔助工具。如同程式設計領域早已習慣使用「Co-pilot」協作工具，未來的心理治療現場，也可預見地將逐步引入大語言模型，成為治療師提升效率與決策品質的重要助手。
例如，在處理憂鬱症個案時，AI可快速辨識關鍵症狀，協助心理師釐清診斷方向、設計介入策略。更進一步地，隨著多模態（Multi-modality）技術的成熟，AI甚至能在與患者對話過程中，即時解析語言、語調或表情等訊號，協助心理師掌握更完整的心理脈絡。
這樣的輔助機制，不僅有助於節省專業人員的時間，也讓心理師能將更多心力投注在與個案的深度互動。然而，目前生成式AI的回應仍偏向通用範本，對於個案的細節、文化差異與情感脈絡，仍需專業心理師進行判讀與補充，才能確保治療品質與倫理標準。
其次是現有患者的治療補充，白話來說，就是在特定治療任務中，大語言模型有潛力暫時「代班」心理師的某些角色，為患者提供支持。研究中提到一個有趣案例：一位正在接受心理治療的患者，於心理師休假期間，嘗試與ChatGPT對話，並討論自己的夢境內容，推論出可能的潛在心理動力，讓患者能從中獲得自我覺察。這類應用標誌著AI角色有潛力從人類心理師的「 Co-pilot」，逐步朝向「Auto-pilot」的自主探索模式邁進，成為療程之外的重要輔助支持。
另一個關鍵應用，是尚未就診者的自助替代。如同文章開頭所提，許多實際需要協助的患者，始終未能接觸到專業的心理醫療服務。除了治療費用偏高的因素，社會對心理疾病的污名也是一個重要阻礙，而AI對話具備的高度隱私性與匿名性，恰恰解決了此類用戶的心理痛點，讓AI成為了免費、隱密的情緒出口。
我個人認為，最理想的治療成效，仍來自「Human-in-the-loop」的人機協作模式。若能善用AI所具備的隱蔽性與低門檻特性，或許更能循序引導這類患者，逐步走向正規的醫療體系。
結語 : 療癒的邊界，當AI踏入人心深處
AI成為人類尋求陪伴與情感支持的工具，已是大勢所趨。不可否認，愈來愈多具有心理諮商需求的個體，正從生成式AI中獲得實質幫助。然而，大語言模型的固有風險仍不容忽視——包括模型幻覺（hallucination）可能導致的不準確建議，以及經後訓練調整的模型所展現的「過度討好傾向」，這些特性可能使用戶沈迷於虛擬互動，難以回歸現實的人際連結。這些潛在風險已成為亟待正視的重要議題，需要社會投入更多關注，並展開健康的公共辯論。
有了更多公眾的關注，我們才能在風險與可能性之間，找到人機共存的平衡點，同時跳脫「AI是否會取代人類心理諮商師」等較為狹隘的觀點，讓AI能夠發揮潛力，提升人類的福祉，並最小化其所可能衍生出的風險。
