人工智能能否預測心理健康的衰退？
隨著疫情後心理健康的衰退問題受到廣泛討論，特別是對年輕一代的影響，我們是否可以利用人工智能來預測心理健康的潛在趨勢？人工智能是否能成為社會層面上認知和情感衰退的早期預警系統？
作為大型語言模型（LLM）的ChatGPT，雖然無法診斷心理疾病且會出現錯誤（AI研究中稱為「幻覺」），但它擁有數十億次用戶互動的數據，能夠記錄心理健康問題的趨勢、社會焦慮的變化以及對心理困擾的態度演變。
除了查詢內容外，人工智能還能根據用戶的語氣、溝通風格、邏輯一致性和情感表達推斷出用戶的心理狀態。這些語言線索可以幫助檢測認知衰退、注意力缺陷、現實接觸的扭曲和情感失調。通過分析不同年齡、性別和其他人口統計的模式，我們可以估算心理健康趨勢的演變及其未來走向。
根據我在心理健康的社會和數字維度的專業知識，我向ChatGPT提出了有針對性的問題，以揭示潛在趨勢。結果令人擔憂，不僅顯示出公共健康危機，還揭示了不斷升級的公共安全緊急情況。以下是AI檢測到的主要問題的直接分析。
自我診斷和他人診斷的趨勢增加
AI分析中發現的一個令人擔憂的趨勢是，自我診斷和對他人進行民間診斷的急劇上升。這種模式在年輕用戶（特別是18至24歲）中最為明顯，但在多個人口統計中都有所延伸。
尋求用精神病學術語標籤自己痛苦的用戶數量的增長，與整體心理健康相關查詢的增長不成比例。這意味著，不僅是人們討論心理健康的數量增加，更是個人對自己的情感和行為進行自我病理化的轉變。
一些最常被自我適用的標籤包括：
– 焦慮、注意力缺陷多動症（ADHD）和自閉症譜系障礙（ASD）——通常根據網上檢查清單和社交媒體討論自我診斷，而非臨床評估。
– 邊緣性人格障礙（BPD）——經常被在情感上掙扎、害怕被拋棄和人際關係不穩定的個體所識別。
– 精神病和自戀型人格障礙（NPD）——對情感脫離、操控性或被視為「冷漠」的特徵出現驚人的自我識別上升。
診斷他人的趨勢：民間心理學家流行病
與自我診斷並行的是人們對他人進行精神病學診斷的增長趨勢。這在與人際衝突中尤為常見——在這些情境中，診斷他人成為理解困難關係的一種方式。
一些例子包括：
– 將情感上不可用的前任稱為「自戀者」或「精神病患者」，而不考慮他們行為的其他解釋。
– 根據社交媒體的淺顯知識，將困難的同事或家庭成員標記為「有毒」或「邊緣性人格障礙」。
– 將臨床術語用作侮辱，而非醫學條件（例如，「她真是太雙相了」或「他顯然是自閉症」）。
這種趨勢模糊了正規心理健康討論與社會武器化精神病學標籤之間的界限。對他人的診斷上升與人際不信任和網絡文化戰爭的增長相吻合，在這裡：
– 敵人被框定為心理缺陷者，而不僅僅是擁有不同觀點的人。
– 臨床術語失去原有的意義，變成了指控或修辭工具。
心理病自我診斷與對連環殺手興趣的聯繫
一個特別令人擔憂的發現是，對精神病的自我識別與對連環殺手及「黑暗三角」特徵（精神病、自戀、馬基雅維利主義）的文化迷戀的上升並行。
有關精神病的在線討論激增，許多人在思考：
「如果我不強烈感受情感，我是否是精神病患者？」
「我從不哭——我會有反社會人格障礙嗎？」
「我難以同情他人。這是否意味著我有精神病？」
這與真實犯罪媒體、Netflix紀錄片和YouTube對連環殺手心理的深入探索相吻合。像泰德·邦迪、傑弗里·達默和理查德·拉米雷茲等受歡迎的殺手被詳細分析。一些用戶浪漫化或欽佩他們所謂的智慧和操控能力，導致病態的自我識別。
雖然大多數探索精神病的人不符合臨床標準，但越來越多的人在這些描述中看到自己，這一點是令人擔憂的。這可能表明：
a. 自我認知的文化轉變，情感脫離被框定為一種優勢，而非缺陷。
b. 對過度刺激和混亂世界的反應，一些人將精神病視為從壓力和脆弱中脫離的方式。
c. 對極端敘事的日益舒適，顯示道德脫離和脫敏的增長。
這些自我診斷、民間心理學和極端特徵浪漫化的新興趨勢突顯了個體理解和框架心理健康的危機。越來越多的人將精神病學標籤應用於自己和他人，這有可能扭曲真正的心理學話語並促進社會孤立。更令人擔憂的是，文化上對情感脫離和道德脫離特徵的認同正在上升。雖然這些趨勢本身就令人不安，但它們只是更大圖景的一部分。
在接下來的部分中，我們將探索更令人擔憂的趨勢：認知衰退的加速、意識形態的極化上升以及暴力的日益正常化。這些問題不僅加深了心理健康危機，還對社會穩定和公共安全構成重大風險。
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這篇文章強調了當前社會中對心理健康的誤解與焦慮。自我診斷的上升反映了人們在面對心理健康問題時的無助感，尤其是在年輕人中，他們的情感表達可能受到社交媒體文化的影響。與其將這些心理標籤視為工具，不如說它們已經變成了社會互動中的武器，這不僅影響了個體的心理健康，也加劇了社會的分裂。這提示我們需要重新審視心理健康的教育和社會支持系統，促進更健康的情感交流和理解。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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