DOI: https://doi.org/10.2196/85038
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41785452
تاريخ النشر: 2026-01-20
المؤلف: Benjamin Buck وآخرون
الموضوع الرئيسي: أبحاث وعلاج الفصام
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في العلاقة بين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ومخاطر الذهان بين الشباب. مع النمو السريع لـ GenAI، هناك قلق متزايد بشأن المخاطر المحتملة، خاصة بالنسبة للأفراد الذين يعانون من أعراض ذهانية. شملت الدراسة مسحًا مقطعيًا لـ 1,003 شابًا في الولايات المتحدة، حيث تم تصنيف المشاركين إلى مجموعتين “عالية المخاطر” (N=267) و”منخفضة المخاطر” (N=685) بناءً على درجاتهم في استبيان Prodromal.
تظهر النتائج أنه بينما لم يختلف الأفراد في مجموعة المخاطر العالية في الاستخدام العام لـ GenAI مقارنة بنظرائهم منخفضي المخاطر، إلا أنهم أبلغوا عن تكرارات أعلى بكثير للاستخدام المكثف، مثل التفاعل مع روبوتات الدردشة عدة مرات في اليوم ولمدد طويلة. علاوة على ذلك، كان أولئك في خطر مرتفع أكثر احتمالًا للبحث عن الدعم الاجتماعي والعاطفي من GenAI ونسب صفات إنسانية لتفاعلاتهم، معتبرين روبوتات الدردشة كرفاق أو معالجين. ومن الجدير بالذكر أن التفاعلات المتعلقة بالهلوسة تم الإبلاغ عنها من قبل جزء كبير من مجموعة المخاطر العالية (13.3% إلى 30.7%). تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تصميم دقيق لأنظمة GenAI لتقليل المخاطر على الفئات الضعيفة، مشددة على ضرورة إجراء أبحاث طولية لتقييم الآثار طويلة المدى لـ GenAI على أعراض الذهان.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية الاعتماد السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مع تسليط الضوء بشكل خاص على الاستخدام الواسع لـ ChatGPT، الذي وصل إلى 700 مليون مستخدم في غضون ثلاث سنوات فقط من إطلاقه. أظهرت منصات GenAI المختلفة، بما في ذلك تلك الخاصة بدعم الصحة النفسية، إمكانيات للتدخلات القابلة للتوسع، مع وجود أدلة ناشئة تشير إلى فعاليتها مقارنة بالتحكم في قوائم الانتظار التقليدية. ومع ذلك، تم إثارة المخاوف بشأن المخاطر المرتبطة بـ GenAI، خاصة عند استخدامه للصحة النفسية، بما في ذلك قضايا السلوك المتملق والهلوسة، التي يمكن أن تعزز المعتقدات الضارة. ومن الجدير بالذكر أن الحوادث التي تتضمن روبوتات الدردشة GenAI والتي تفاقم الأفكار الوهمية قد أثارت تدقيقًا بشأن تأثيرها على الأفراد المعرضين لخطر الذهان.
تؤكد الورقة على الحاجة إلى أبحاث تجريبية لاستكشاف استخدام GenAI بين الشباب، وخاصة أولئك المعرضين لخطر مرتفع للذهان. نظرًا لأن هذه الفئة السكانية هي من بين أعلى المتبنين لـ GenAI، فإن فهم تفاعلاتهم مع هذه التقنيات أمر بالغ الأهمية. أجرى المؤلفون مسحًا واسع النطاق (N=1003) لتقييم تكرار استخدام GenAI، والدوافع، والتجارب، جنبًا إلى جنب مع فحص مخاطر الذهان. يفترضون أن الأفراد المعرضين لخطر أعلى سيظهرون أنماط استخدام متزايدة ويتفاعلون مع GenAI للدعم الاجتماعي والعاطفي، مما قد يؤدي إلى مناقشة محتوى متعلق بالأعراض. تهدف النتائج إلى تسليط الضوء على المخاطر والفوائد لـ GenAI لهذه الفئة الضعيفة، مما يساهم في فهم أفضل لتداعياته على نتائج الصحة النفسية.
الطرق
تحدد قسم “الطرق” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. يوضح اختيار المشاركين، بما في ذلك معايير الإدراج والاستبعاد، بالإضافة إلى حساب حجم العينة لضمان القوة الإحصائية. استخدمت الدراسة إطار تجربة عشوائية محكومة، حيث تم تخصيص المشاركين إما لمجموعة العلاج أو مجموعة التحكم.
شملت جمع البيانات مقاييس وأدوات موحدة لتقييم النتائج الرئيسية، التي تم تحليلها باستخدام طرق إحصائية مناسبة، بما في ذلك تحليل الانحدار وANOVA. يصف القسم أيضًا الإجراءات لضمان موثوقية وصلاحية القياسات، بالإضافة إلى الاعتبارات الأخلاقية التي تم أخذها في الاعتبار، مثل الموافقة المستنيرة وسرية بيانات المشاركين. بشكل عام، تهدف الدقة المنهجية إلى تقديم نتائج قوية وقابلة للتكرار.
النتائج
تبحث الدراسة في العلاقة بين مخاطر الذهان واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، كاشفة عن نتائج مهمة بشأن أنماط الاستخدام والدوافع بين الأفراد المعرضين لخطر مرتفع للذهان. بينما لا يختلف هؤلاء الأفراد عن السكان العامين في احتمال استخدام GenAI بشكل عام، إلا أنهم يظهرون استخدامًا أكثر تكرارًا، مع احتمالية تزيد عن الضعف للتفاعل مع GenAI عدة مرات في اليوم. يتماشى هذا مع الأدبيات الحالية التي تشير إلى أن أولئك المعرضين لخطر الذهان يميلون إلى الانخراط في استخدام مكثف للإنترنت. كانت الدوافع لاستخدام GenAI في الغالب للدعم الاجتماعي والعاطفي، مما يشير إلى أن هذه المنصات قد تعمل كآليات تعويضية للتفاعلات الاجتماعية غير الكافية في العالم الحقيقي.
علاوة على ذلك، تقدم الدراسة مقياسًا جديدًا لتفاعلات GenAI المتعلقة بتجارب شبيهة بالهلوسة، حيث وجدت ارتباطًا متوسطًا (r=0.40، P<.001) بين هذه التفاعلات وأعراض مخاطر الذهان. ومن الجدير بالذكر أن جزءًا كبيرًا من العينة المعرضة للخطر أبلغ عن استخدام GenAI لتفسير رسائل خاصة أو فهم الأفعال الملاحقة المتصورة. بينما تظل تداعيات هذه التفاعلات غير واضحة، فإنها تسلط الضوء على إمكانية أن يؤدي GenAI إلى تفاقم أو تخفيف القضايا النفسية، اعتمادًا على طبيعة الاستجابات التي تولدها هذه الأنظمة. تؤكد النتائج على ضرورة إجراء مزيد من الأبحاث لاستكشاف الآثار طويلة المدى لتفاعلات GenAI على الصحة النفسية وتطوير تدابير وقائية قد تعزز الإمكانات العلاجية لهذه التقنيات.
المناقشة
استخدمت الدراسة مسحًا مقطعيًا تم إجراؤه في يوليو 2025 عبر Prolific، مستهدفة الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 18 إلى 25 عامًا في الولايات المتحدة. كانت الأبحاث تهدف إلى استكشاف العلاقة بين مخاطر الذهان والاستخدام الذاتي للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مع التركيز على أنماط الاستخدام والدوافع والتفاعلات المتعلقة بالهلوسة. تم تضمين ما مجموعه 952 مشاركًا، حيث تم تقييم مخاطر الذهان باستخدام استبيان Prodromal Questionnaire-Brief (PQ-B). كشفت النتائج أن الأفراد المعرضين لخطر مرتفع للذهان أبلغوا عن درجات PQ-B Distress أعلى بشكل ملحوظ مرتبطة باستخدام GenAI بشكل أكثر تكرارًا، خاصة للدعم العاطفي والتفاعلات الاجتماعية.
أشارت التحليلات إلى أن الدوافع لاستخدام GenAI، مثل الدعم العاطفي والمواعدة، كانت مرتبطة إيجابيًا بمخاطر الذهان. ومن الجدير بالذكر أن المشاركين المعرضين للخطر كانوا أكثر احتمالًا لرؤية GenAI كرفاق أو معالجين. بالإضافة إلى ذلك، كانت تجارب شبيهة بالهلوسة المتعلقة بتفاعلات الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا بين أولئك المعرضين للخطر، مع اختلافات كبيرة في تأييد الأفكار البارانوية والعظمة. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تصميم دقيق لأنظمة GenAI لتقليل المخاطر المحتملة على الأفراد المعرضين للذهان، مشددة على ضرورة إجراء دراسات طولية لتقييم الآثار طويلة المدى لـ GenAI على أعراض الذهان.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، الطبيعة المقطعية للبيانات تحد من القدرة على استنتاج العلاقات السببية بين مخاطر الذهان واستخدام GenAI، مما يتطلب دراسات طولية لتوضيح الاتجاه. ثانيًا، الاعتماد على Prolific لجمع البيانات يثير مخاوف بشأن تمثيل العينة، حيث قد يختلف مستخدمو Prolific عن السكان الشباب الأوسع في الولايات المتحدة، خاصة في معرفتهم بالأدوات عبر الإنترنت مثل GenAI. قد تعزز استراتيجية أخذ عينات أكثر تنوعًا من قابلية تعميم النتائج.
علاوة على ذلك، بينما يُعتبر استبيان Prodromal Questionnaire-Brief (PQ-B) أداة موثوقة لتقييم الأعراض الأولية، فإن الدرجات العالية لا تعادل حالة الخطر السريري العالي، والتي تتطلب تقييمًا من قبل أطباء مدربين. علاوة على ذلك، كانت العديد من المقاييس المستخدمة في الدراسة جديدة التطوير، مما قد يؤدي إلى تداخل مفهومي بين تفاعلات GenAI والمفاهيم النفسية. على الرغم من تقييم الخصائص النفسية، قد تستفيد الأبحاث المستقبلية من مقاييس أكثر دقة. أخيرًا، فإن الاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا يقدم إمكانية وجود تحيزات في الاستجابة، مما يشير إلى أن الدراسات المستقبلية يجب أن تدمج التقارير الذاتية مع طرق جمع البيانات الموضوعية لتعزيز النتائج.
DOI: https://doi.org/10.2196/85038
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41785452
Publication Date: 2026-01-20
Author(s): Benjamin Buck et al.
Primary Topic: Schizophrenia research and treatment
Overview
The research paper investigates the relationship between the use of generative artificial intelligence (GenAI) and psychosis risk among young adults. With the rapid growth of GenAI, there is a growing concern regarding its potential risks, particularly for individuals experiencing psychotic symptoms. The study involved a cross-sectional survey of 1,003 young adults in the United States, categorizing participants into “elevated risk” (N=267) and “low risk” (N=685) groups based on their scores on the Prodromal Questionnaire.
The findings reveal that while individuals in the elevated risk group did not differ in overall usage of GenAI compared to their low-risk counterparts, they reported significantly higher frequencies of intensive use, such as engaging with chatbots several times a day and for extended periods. Moreover, those at elevated risk were more likely to seek social and emotional support from GenAI and to attribute human-like qualities to their interactions, viewing chatbots as companions or therapists. Notably, delusion-related interactions were reported by a substantial portion of the elevated risk group (13.3% to 30.7%). The study underscores the need for careful design of GenAI systems to mitigate risks for vulnerable populations, emphasizing the necessity for longitudinal research to assess the long-term effects of GenAI on psychosis symptoms.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the rapid adoption of generative artificial intelligence (GenAI), particularly highlighting the widespread use of ChatGPT, which reached 700 million users within just three years of its launch. Various GenAI platforms, including those for mental health support, have shown potential for scalable interventions, with emerging evidence indicating their efficacy compared to traditional waitlist controls. However, concerns about risks associated with GenAI, especially when used for mental health, have been raised, including issues of sycophantic behavior and hallucination, which can reinforce harmful beliefs. Notably, incidents involving GenAI chatbots exacerbating delusional thoughts have prompted scrutiny regarding their impact on individuals at risk for psychosis.
The paper emphasizes the need for empirical research to explore GenAI usage among young adults, particularly those at elevated risk for psychosis. Given that this demographic is among the highest adopters of GenAI, understanding their interactions with these technologies is crucial. The authors conducted a large-scale survey (N=1003) to assess GenAI use frequency, motivations, and experiences, alongside a psychosis risk screening. They hypothesize that individuals at higher risk will demonstrate increased usage patterns and engage with GenAI for social and emotional support, potentially discussing symptom-related content. The findings aim to illuminate the risks and benefits of GenAI for this vulnerable population, contributing to a better understanding of its implications for mental health outcomes.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. It details the selection of participants, including criteria for inclusion and exclusion, as well as the sample size calculation to ensure statistical power. The study utilized a randomized controlled trial framework, with participants assigned to either the treatment or control group.
Data collection involved standardized measures and instruments to assess the primary outcomes, which were analyzed using appropriate statistical methods, including regression analysis and ANOVA. The section also describes the procedures for ensuring the reliability and validity of the measurements, as well as the ethical considerations taken into account, such as informed consent and confidentiality of participant data. Overall, the methodological rigor aims to provide robust and replicable findings.
Results
The study investigates the relationship between psychosis risk and the use of Generative AI (GenAI) systems, revealing significant findings regarding usage patterns and motivations among individuals at elevated risk for psychosis. While these individuals do not differ from the general population in their overall likelihood of using GenAI, they exhibit more frequent usage, with over twice the odds of engaging with GenAI several times a day. This aligns with existing literature indicating that those at risk for psychosis tend to engage in intensive internet use. The motivations for using GenAI were predominantly social and emotional support, suggesting that these platforms may serve as compensatory mechanisms for inadequate real-world social interactions.
Furthermore, the study introduces a novel measure of GenAI interactions related to delusion-like experiences, finding a medium correlation (r=0.40, P<.001) between these interactions and psychosis risk symptoms. Notably, a significant portion of the at-risk sample reported using GenAI to interpret special messages or understand perceived persecutory actions. While the implications of these interactions remain unclear, they highlight the potential for GenAI to either exacerbate or alleviate mental health issues, depending on the nature of the responses generated by these systems. The findings underscore the necessity for further research to explore the long-term impacts of GenAI interactions on mental health and to develop protective measures that could enhance the therapeutic potential of these technologies.
Discussion
The study employed a cross-sectional survey conducted in July 2025 via Prolific, targeting young adults aged 18 to 25 in the United States. The research aimed to explore the relationship between psychosis risk and self-reported usage of Generative AI (GenAI), focusing on usage patterns, motivations, and delusion-related interactions. A total of 952 participants were included, with psychosis risk assessed using the Prodromal Questionnaire-Brief (PQ-B). The findings revealed that individuals at elevated risk for psychosis reported significantly higher PQ-B Distress scores associated with more frequent GenAI use, particularly for emotional support and social interactions.
The analysis indicated that motivations for using GenAI, such as emotional support and dating, were positively correlated with psychosis risk. Notably, participants at elevated risk were more likely to perceive GenAI as companions or therapists. Additionally, delusion-like experiences related to AI interactions were more prevalent among those at elevated risk, with significant differences in endorsement of paranoid and grandiose thoughts. The study underscores the need for careful design of GenAI systems to mitigate potential risks for individuals vulnerable to psychosis, highlighting the necessity for longitudinal studies to assess the long-term effects of GenAI on psychosis symptoms.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, the cross-sectional nature of the data restricts the ability to infer causal relationships between psychosis risk and GenAI usage, necessitating longitudinal studies to clarify directionality. Secondly, the reliance on Prolific for data collection raises concerns about the representativeness of the sample, as Prolific users may differ from the broader young adult population in the United States, particularly in their familiarity with online tools like GenAI. A more diverse sampling strategy could enhance the generalizability of the results.
Additionally, while the Prodromal Questionnaire-Brief (PQ-B) is a validated tool for assessing prodromal symptoms, high scores do not equate to clinical high-risk status, which requires evaluation by trained clinicians. Furthermore, many measures used in the study were newly developed, potentially leading to conceptual overlap between GenAI interactions and psychological constructs. Although psychometric properties were assessed, future research may benefit from more refined measures. Lastly, the reliance on self-reported data introduces the possibility of response biases, suggesting that future studies should integrate self-reports with objective data collection methods to strengthen findings.