人类与AI互动中的信任和陪伴关系已被充分理解，但情感依恋及体验在这些关系中的作用尚不完全明确。一项突破性研究中，早稻田大学研究人员设计出新型自评量表，揭示了人类对AI的依恋焦虑和回避倾向概念。该成果有望成为探索人机关系的新指南，并为AI设计的伦理考量提供依据。

人工智能（AI）在当今时代无处不在，人机互动日益频繁复杂，且趋势将持续加速。科学家已在信任与陪伴维度深入探究人机关系，但传统用于解释人际纽带的“依恋功能与体验”理论，同样可能适用于人机互动。

早稻田大学文学艺术科学学部的杨帆（音译）研究员及大盐安史教授团队通过两项预研究和一项正式研究，创新性地运用依恋理论分析人机关系。研究成果于2025年5月9日发表于《当代心理学》期刊。

杨帆解释研究动机：“作为依恋与社会心理学研究者，我们长期关注人类情感纽带形成。近年来ChatGPT等生成式AI愈发强大，不仅提供信息支持，更带来安全感——这些特质恰符合依恋理论描述的安全关系基础。当人类不仅为解决问题或学习，更为情感支持与陪伴与AI互动时，其情感联结需求亟待关注。”

研究团队开发了新型自评量表“人机关系体验量表”（EHARS），用以测量人类对AI的依恋倾向。结果显示：近75%参与者会向AI寻求建议，约39%将AI视为稳定可靠的存在。

研究首次区分人类对AI的两种依恋维度：

  • 依恋焦虑：渴求情感安抚，担忧AI回应不足
  • 回避倾向：抗拒亲密感，倾向与AI保持情感距离

需强调的是，这并不意味着人类已对AI产生真实情感依恋，而是证实人际关系心理框架可迁移至人机互动领域。该发现对AI伴侣及心理健康支持工具的伦理设计具有指导意义：例如针对孤独干预的聊天机器人，可依据用户依恋类型调整策略——对高焦虑用户提供共情回应，对回避倾向用户保持尊重距离。研究同时警示，婚恋类AI或护理机器人需保持系统透明度，防止情感过度依赖或被操控。

此外，EHARS量表可供开发者或心理学家评估用户对AI的情感倾向，从而优化交互策略。杨帆总结：“随着AI深度融入生活，人类不仅寻求信息更渴望情感支持。本研究揭示互动背后的心理机制，提供评估工具，最终推动社会层面理解人机联结，引导政策与设计实践优先保障心理健康。”