DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1621540
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40823402
تاريخ النشر: 2025-07-31
المؤلف: Yuanyuan Chen وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر التكنولوجيا على المراهقين
نظرة عامة
تقدم هذه القسم تطوير وتحقق من مقياس الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي (CAIDS)، الذي يهدف إلى تقييم الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي بين طلاب الجامعات الصينية. تحدد الدراسة أربعة أبعاد رئيسية للاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي – عدم القدرة على التحكم، أعراض الانسحاب، تعديل المزاج، والتأثيرات السلبية – من خلال المقابلات النوعية وتحليلات العوامل الاستكشافية، مما أسفر عن مقياس مكون من 20 عنصرًا. أكدت التحليلات التأكيدية للعوامل اللاحقة الهيكل الرباعي الأبعاد للمقياس، مما يظهر موثوقية وصلاحية قوية.
تشير النتائج إلى مستوى عالٍ من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي بين المشاركين، مع اختلافات كبيرة بناءً على الجنس، العمر، السنة الدراسية، الدخل، والإقامة الحضرية-الريفية. علاوة على ذلك، وُجد أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي يرتبط إيجابيًا بالنتائج النفسية السلبية ويرتبط سلبًا بالرفاهية الذاتية، مما يبرز بشكل خاص الارتباط القوي لأعراض الانسحاب والتأثيرات السلبية مع المؤشرات غير التكيفية. يعد CAIDS-20 أداة نفسية موثوقة لمزيد من البحث حول الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي، على الرغم من أنه يُوصى بإجراء تحقق إضافي عبر عينات متنوعة وعبر ثقافات مختلفة.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث أهمية وانتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التفاعلي (CAI)، مثل روبوتات الدردشة والمساعدين الذكيين، في الحياة اليومية. بحلول ديسمبر 2024، وصلت نسبة اعتماد الذكاء الاصطناعي في الصين إلى 17.7%، مع ملاحظة أن 45.1% من المراهقين وأكثر من 80% من طلاب الجامعات يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي. يبرز هذا الاتجاه الديموغرافي نمط استخدام منحرف نحو الأجيال الشابة، مما يثير القلق بشأن التأثيرات النفسية المحتملة للذكاء الاصطناعي التفاعلي، بما في ذلك السلوكيات الإدمانية والاعتماد القهري. على عكس التطبيقات التقليدية للإنترنت، فإن الطبيعة التفاعلية للذكاء الاصطناعي التفاعلي تعزز الانخراط المباشر من خلال محادثات متعددة الأدوار، مما قد يؤدي إلى العزلة ونوع فريد من استخدام الإنترنت الإشكالي (PIU).
تؤكد الورقة على الحاجة إلى توسيع فهم استخدام الإنترنت الإشكالي ليشمل الذكاء الاصطناعي التفاعلي، نظرًا لخصائصه المميزة. أدوات القياس الحالية لتقييم السلوكيات القهرية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التفاعلي، مثل مقياس استخدام الذكاء الاصطناعي التفاعلي الإشكالي ومقياس محادثة روبوت الدردشة الاجتماعي القهري، لها قيود، بما في ذلك نقص العمق في فحص أبعاد الاعتماد وعدم كفاية التحقق الثقافي في السياق الصيني. لمعالجة هذه الفجوات، تهدف الدراسة إلى تطوير مقياس الاعتماد على الذكاء الاصطناعي (CAIDS) من خلال طرق نوعية وكمية، مما يوفر إطارًا شاملاً لفهم الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي بين طلاب الجامعات. تتكون البحث من ثلاث دراسات: بناء CAIDS، اختبار موثوقيته وصلاحيته، وتقييم فعاليته العملية أثناء استكشاف انتشار الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي في السكان المستهدفين.
نقاش
تركز الدراسة المقدمة في هذا القسم على تطوير مقياس الاعتماد على التفاعل المدعوم بالحاسوب (CAIDS) لتقييم الاعتماد على التفاعلات المدعومة بالحاسوب (CAI) بين طلاب الجامعات. مستندة إلى نماذج الإدمان الحالية وأشكال مختلفة من استخدام الإنترنت الإشكالي (PIU)، حددت البحث الأبعاد الأساسية للاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي، مما أدى إلى إنشاء استبيان مقابلة مكون من 11 عنصرًا. تم تحسين هذا الاستبيان من خلال اختبار تجريبي وردود الفعل، مما أسفر في النهاية عن تقييم منظم يلتقط البيانات الديموغرافية، أنماط الاستخدام، الدوافع، والتأثيرات النفسية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي التفاعلي. يتكون CAIDS النهائي من 20 عنصرًا مصنفة إلى أربعة عوامل: عدم القدرة على التحكم، أعراض الانسحاب، تعديل المزاج، والتأثير السلبي، مما يظهر موثوقية وصلاحية قوية من خلال تحليلات العوامل الاستكشافية والتأكيدية.
تشير النتائج إلى أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي يظهر كحالة نفسية وسلوكية مهمة تتميز بحاجة شديدة للذكاء الاصطناعي التفاعلي، مما يؤدي إلى عجز معرفي، عاطفي، واجتماعي. كما تسلط الدراسة الضوء على التأثيرات الديموغرافية على الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي، كاشفة أن الطلاب الذكور والمشاركين الأكبر سنًا يظهرون مستويات أعلى من الاعتماد. بالإضافة إلى ذلك، تؤسس البحث علاقات بين الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي ومجموعة متنوعة من العوامل النفسية، بما في ذلك إدمان وسائل التواصل الاجتماعي، الوحدة، وأنماط التعلق غير الآمنة. يوفر هذا الفحص الشامل للاعتماد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي رؤى قيمة للبحوث المستقبلية والتدخلات التي تهدف إلى معالجة القضايا السلوكية المتعلقة بالتكنولوجيا بين طلاب الجامعات.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1621540
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40823402
Publication Date: 2025-07-31
Author(s): Yuanyuan Chen et al.
Primary Topic: Impact of Technology on Adolescents
Overview
This section presents the development and validation of the Conversational Artificial Intelligence Dependence Scale (CAIDS), aimed at assessing CAI dependence among Chinese college students. The study identifies four key dimensions of CAI dependence—uncontrollability, withdrawal symptoms, mood modification, and negative impacts—through qualitative interviews and exploratory factor analyses, resulting in a 20-item scale. Subsequent confirmatory factor analysis confirmed the scale’s four-dimensional structure, demonstrating strong reliability and validity.
The findings indicate a high overall level of CAI dependence among the participants, with significant variations based on gender, age, academic year, income, and urban-rural residence. Furthermore, CAI dependence was found to positively correlate with negative psychological outcomes and negatively correlate with subjective well-being, particularly highlighting the strong association of withdrawal symptoms and negative impacts with maladaptive indicators. The CAIDS-20 serves as a reliable psychometric tool for further research on CAI dependence, although additional validation across diverse and cross-cultural samples is recommended.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the significance and growing prevalence of Conversational Artificial Intelligence (CAI) technologies, such as chatbots and intelligent assistants, in daily life. By December 2024, the adoption rate of AI in China had reached 17.7%, with a notable 45.1% of adolescents and over 80% of college students utilizing AI tools. This demographic trend highlights a skewed usage pattern towards younger generations, raising concerns about the potential psychological impacts of CAI, including addictive behaviors and compulsive dependency. Unlike traditional internet applications, CAI’s interactive nature fosters direct engagement through multi-turn conversations, which may lead to isolation and a unique form of problematic internet use (PIU).
The paper emphasizes the need to expand the understanding of PIU to include CAI, given its distinct characteristics. Existing measurement tools for assessing compulsive behaviors related to CAI, such as the Problematic CAI Use Scale and the Compulsive Social Chatbot Conversation Scale, have limitations, including a lack of depth in examining the dimensions of dependency and insufficient cultural validation in the Chinese context. To address these gaps, the study aims to develop the CAI Dependence Scale (CAIDS) through qualitative and quantitative methods, providing a comprehensive framework for understanding CAI dependency among college students. The research consists of three studies: constructing the CAIDS, testing its reliability and validity, and evaluating its practical effectiveness while exploring the prevalence of CAI dependency in the target population.
Discussion
The study presented in this section focuses on the development of the Computer-Assisted Interaction Dependence Scale (CAIDS) for assessing dependence on computer-assisted interactions (CAI) among college students. Drawing from existing addiction models and various forms of problematic internet use (PIU), the research identified core dimensions of CAI dependence, leading to the creation of an 11-item interview questionnaire. This questionnaire was refined through pilot testing and feedback, ultimately resulting in a structured assessment that captures demographic data, usage patterns, motivations, and psychological impacts associated with CAI use. The final CAIDS consists of 20 items categorized into four factors: uncontrollability, withdrawal symptoms, mood modification, and negative impact, demonstrating strong reliability and validity through exploratory and confirmatory factor analyses.
The findings indicate that CAI dependence manifests as a significant psychological and behavioral state characterized by an intense need for CAI, leading to cognitive, emotional, and social impairments. The study also highlights demographic influences on CAI dependence, revealing that male students and older participants exhibit higher levels of dependency. Additionally, the research establishes correlations between CAI dependence and various psychological factors, including social media addiction, loneliness, and insecure attachment styles. This comprehensive examination of CAI dependence provides valuable insights for future research and interventions aimed at addressing technology-related behavioral issues among college students.