仅有记忆还不够：评估 AI 心理健康长期支持中的时机与遗漏

研究者与心理健康专业人员合作开发 CARE（Context-Aware and Readiness-Evaluative）框架，用于评估 AI 心理健康支持中建议的时机、质量与遗漏。基于 22 名用户捐赠的聊天机器人历史记录，研究运行 14,256 次纵向模拟，考察配备记忆的助手在自杀意念、自残和焦虑危机中如何随恢复轨迹与沟通风格变化作出反应。结果显示，危机发生后建议与用户准备度的匹配度低于同一对话中的匹配对照段，主要原因是过早建议，在恢复停滞时最常见；重访危机减少了过早建议但未减少滞后建议；用户沟通风格会改变建议给出的频率与时机。明显无益的建议很少，但助手经常遗漏临床医生预期的支持，例如后续跟进和下一步规划。作者指出，这些发现表明单条回复层面的安全评测存在局限，在要求 AI 系统对长期支持负责时需要评估时机、遗漏与跨用户一致性。