AI赋能还是隐忧?大学生AI使用动机的异质性及与心理健康的相互作用

作  者:
侯洁 

作者简介:
侯洁,郑州大学教育学院(郑州 450001);曾宏丽,华南师范大学心理学院(广州 510631);王勍,首都师范大学心理素质教育与咨询中心(北京 100048);郑怡飞,郑州大学教育学院(郑州 450001);赵凤青(通讯作者),郑州大学教育学院,E-mail:susanfair@163.com(郑州 450001)。

原文出处:
心理科学

内容提要:

探讨大学生人工智能(AI)使用动机的异质性、影响因素及其与心理健康的关系。研究1于2024年9月对5760名大学生进行问卷调查。潜在剖面分析结果发现,大学生AI使用动机可划分为工具动机主导型(28.09%)、高工具-娱乐动机型(30.57%)、中等多元动机型(36.02%)、全面高动机型(5.31%)四种亚类型。不同亚类型在心理健康指标上的表现也显著不同。研究2于2024年9月与2025年3月对221名大学生进行为期半年的追踪研究,探究AI使用动机与心理健康之间的双向关系。结果仅发现心理健康对AI使用动机的短期效应,表现为焦虑情绪增加AI使用中的逃避动机和社交动机,抑郁情绪增加逃避动机,而拥有意义感可预测工具动机。研究结果揭示了大学生AI使用动机的群体异质性及其与心理健康的关系模式,为个性化干预和心理健康促进提供实证依据。


期刊代号:B4
分类名称:心理学
复印期号:2026 年 01 期

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  1 引言

  随着人工智能技术飞速发展,AI技术已经广泛应用于大学生的学习、工作、社交和娱乐等多个场景(李艳等,2024;Abbas et al.,2024)。相较于其他人群,大学生对新技术持开放态度,对新技术有较高的接受度和适应性,其AI使用动机也更多样。研究表明,AI使用动机与行为可能与心理健康密切相关(Huang et al.,2024;Rodríguez-Ruiz et al.,2025;Xie & Pentina,2022)。一方面,不同AI使用动机服务于大学生不同需求,可能对他们的心理健康产生积极或消极的影响,另一方面,大学生心理健康状态也会影响其AI使用动机。然而,大学生AI使用动机呈现哪些群体特征和个体差异?AI使用动机与心理健康之间存在怎样的关系?由于针对AI使用动机异质性及其与心理健康相互作用的实证研究相对缺乏,对大学生AI使用中的“赋能”潜力和“风险”隐忧理解不足,唯有系统揭示AI使用动机在大学生群体内部的差异性及其与心理健康演变的相互作用机制,方能实现由“AI使用与心理健康如何相互关联”向“如何通过动机引导,使AI促进而非损害心理健康”的研究范式转变,助力大学生更高效、理性地运用AI技术。基于此,本研究采用潜在剖面分析识别AI使用动机不同类型,并运用交叉滞后分析检验AI使用动机与心理健康的双向关系,以期丰富AI使用动机与心理健康关系的理论认识,并为针对性的心理健康干预提供实践启示。

  1.1 AI使用动机

  目前对AI使用动机的界定与维度划分来自“媒介使用动机”。根据使用与满足理论(uses and gratifications theory,U & G),人们会主动选择能满足自身需求的媒介,这些需求包括信息获取、娱乐消遣、个人身份认同、社会互动(Blumler & Katz,1974)以及社交逃避(Korgaonkar & Wolin,1999)。基于此,AI使用动机指个体主动使用AI技术或工具以满足自身特定需求。Huang等人(2024)基于AI语音助手使用动机、生成式对话型AI使用动机方面的研究(Choi & Drumwright,2021;Skjuve et al.,2024),将AI使用动机划分为逃避动机、社交动机、娱乐动机和工具动机四种类型。其中,工具动机指使用AI进行信息搜索、知识获取、完成任务,以满足个体对信息寻求、便利性和效率的需求;社交动机指个体通过与AI互动寻找社会联系和归属感;逃避动机指使用AI逃避现实问题或缓解负面情绪;娱乐动机指为获得乐趣和消遣而使用AI。

  近年来,针对AI使用动机的研究逐渐增多,主要聚焦动机分类方式(Choi & Drumwriht,2021;Ng & Lin,2022;Skjuve et al.,2024)、测量工具的开发(Yurt & Kasarci,2024)、动机与行为的关系(Huang et al.,2024)。研究表明,AI可以满足青年群体多样化需求,其中,工具动机被视为驱动学生持续使用AI最重要的积极因素(Chan & Hu,2023),逃避与社交动机则体现出AI使用对心理与社会关系的复杂影响。然而,现有研究尚未深入探讨大学生AI使用动机的异质性。事实上,个体在使用AI工具过程中可能存在多样化心理驱动力,即AI使用者群体内部可能并非同质。传统以变量为中心的方法难以揭示结构中的个体差异,一定程度掩盖了群体内部的复杂性,因此,有必要引入潜在剖面分析(latent profile analysis,LPA)探索大学生AI使用动机的潜在类型,揭示其内在异质性结构。这不仅有助于建立更科学、客观的群体划分标准,也有利于深化对AI使用行为心理机制的理解,避免“平均主义”带来的理论简化与实践偏误。

  同时,AI使用动机类型与人口学变量之间的关系尚不明确。不过,以往研究为人口学变量与AI使用动机类别的关联提供了初步证据,如女生比男生更倾向于利用智能产品进行学习,城镇儿童更倾向于利用智能产品进行学习和与人工智能互动,农村儿童更倾向于将其用于娱乐目的(原晋霞等,2022);大学生使用生成式AI的用途在年级、专业大类上也存在差异(李艳等,2024)。

  1.2 AI使用动机与心理健康的关系

  AI使用动机与心理健康之间存在复杂的双向关系。根据自我决定理论(self-determination theory,SDT),如果使用AI工具能够满足自主、胜任和关系三种基本需求,则有助于提升大学生的内在动机和心理健康水平(Deci & Ryan,2000)。不同的AI使用动机可能通过满足个体的不同需求影响其行为方式,并对心理健康产生积极或消极影响。

  当用户以提高效率、学习成长等建设性动机使用AI时,往往能够带来积极的心理健康效应。例如,合理使用AI工具可以减轻任务压力,从而提升用户的幸福感和积极情绪(Klimova & Pikhart,2025),这表明AI工具动机能够满足个体的胜任感和自主性,从而对心理健康产生积极影响(Ndung'u et al.,2023)。此外,当个体处于焦虑、抑郁情绪时,与AI互动能够缓解负性情绪(Fulmer et al.,2018),这可能是因为AI互动满足个体归属与联结的需要。然而,AI使用动机不当也可能对心理健康产生消极影响,特别是当用户主要出于逃避现实或替代人际交往的动机而过度依赖AI时,可能导致社交隔离、孤独、焦虑和心理痛苦(Klimova & Pikhart,2025;Linnea et al.,2024)。以往研究表明,使用智能手机逃避现实世界可能降低采用适应性情绪调节策略(如积极重新评估和解决问题)的可能性,并增加非适应性情绪调节方式(如表达抑制和行为回避),这与抑郁症状、问题性手机使用增加有关(蒋舒阳等,2024;Naragon-Gainey et al.,2017;Wei et al.,2023)。此外,出于娱乐动机使用AI对心理健康的影响尚不明确,但以往研究发现,娱乐功能的社交网站使用可能导致孤独感增强,而过度使用社交网站进行娱乐可能导致沉迷于虚拟空间,降低参与现实世界的意愿(Guo et al.,2014)。

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