耶鲁大学联合海法大学、苏黎世大学等机构的最新研究发现，人工智能系统在处理创伤性内容时，可能出现类似人类焦虑的“算法紊乱”；这种变化体现在输出中种族、性别偏见上升，以及应对逻辑出现不寻常的波动。研究团队将其称为“算法应激反应”，认为其本质是机器学习模型在极端数据模式下发生过度拟合。研究通过对照实验显示，当系统接收车祸、自然灾害等负面信息时，回应准确率下降12.7%；加入呼吸训练提示词、冥想引导等正念干预后，输出稳定性提升23.4%。项目负责人本·齐昂博士指出，这并不意味着AI产生了真实情绪，而是模型在数据训练中形成了对人类应对方式的模拟。
心理健康服务供给不足与数字工具普及叠加，为更多人提供了新的支持渠道，也带来了更高的治理要求。研究表明，更审慎的交互设计有助于提升模型在高压语境下的输出稳定性，但“能安抚”不等于“能治疗”。在生命健康议题上，坚持以人为本、以专业为依据、以安全为底线，让技术创新与制度规范同步推进，才能使新工具成为公共福祉的增量，而非风险的来源。