أظهرت دراسة جديدة في الولايات المتحدة أن عددًا متزايدًا من المراهقين والشباب يلجؤون إلى الذكاء الاصطناعي للحصول على نصائح تتعلق بالصحة النفسية، خاصة عند الشعور بالحزن أو الغضب أو التوتر.
ووفقًا لنتائج الاستطلاع، 13% من الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 12 و21 عامًا استخدموا الذكاء الاصطناعي للحصول على نصائح نفسية، وكانت نسبة الاستخدام أعلى بين الفئة العمرية الأكبر (من 18 إلى 21 عامًا).
مدى استخدام الشباب للذكاء الاصطناعي
سأل الباحثون المشاركين ما إذا كانوا قد استخدموا برامج الذكاء الاصطناعي مثل الشات بوت للحصول على مساعدة عندما يمرون بمشاعر صعبة. كما طرحوا أسئلة حول عدد مرات الاستخدام، ومدى فائدة هذه النصائح بالنسبة لهم.
من بين الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي:
-
-
-
65.5% قالوا إنهم يلجؤون إليه مرة في الشهر أو أكثر.
-
92.7% قالوا إن النصائح كانت “مفيدة إلى حد ما” أو “مفيدة جدًا”.
-
-
وكانت الفئة العمرية بين 18 و21 عامًا الأكثر اعتمادًا على الذكاء الاصطناعي مقارنة بالمراهقين الأصغر سنًا.
من شملهم الاستطلاع؟
شارك في الاستطلاع 1058 شابًا ومراهقًا من أصل 2125 تمت دعوتهم للمشاركة، وكانت أعمارهم موزعة كالآتي:
-
-
-
30% بين 12 و14 عامًا
-
33% بين 15 و17 عامًا
-
37% بين 18 و21 عامًا
-
-
أما من ناحية الجنس والعرق:
-
-
-
50.3% إناث
-
13% من أصل إفريقي
-
25.2% من أصل لاتيني
-
51.3% من ذوي البشرة البيضاء
-
-
ملاحظات مهمة من الباحثين
قال الباحثون إن ارتفاع استخدام الذكاء الاصطناعي يعود إلى عدة أسباب، منها:
-
-
-
سهولة الوصول إليه
-
أنه مجاني أو منخفض التكلفة
-
شعور الشباب بالخصوصية عند استخدامه
-
-
لكنهم أشاروا أيضًا إلى وجود مخاوف، أبرزها:
-
-
-
أن بعض المستخدمين قد تكون لديهم مشكلات نفسية معقدة تتطلب علاجًا متخصصًا
-
صعوبة تقييم مدى دقة النصائح التي يقدمها الذكاء الاصطناعي
-
عدم وضوح نوع البيانات التي تتدرب عليها هذه الأنظمة
-
-
الخلاصة
يوضح هذا الاستطلاع أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا من حياة الشباب، ويُستخدم بشكل متزايد للحصول على دعم نفسي. وعلى الرغم من أن الكثيرين يجدون هذه النصائح مفيدة، إلا أن الخبراء يحذرون من الاعتماد الكامل عليها، خاصةً في الحالات التي تحتاج إلى تدخل مهني.
المصادر:
1. McBain RK, Bozick R, Diliberti M, et al. Use of generative AI for mental health advice among US adolescents and young adults. JAMA Netw Open. 2025;8(11):e2542281.
2. Abbasian M, Khatibi E, Azimi I, et al. Foundation metrics for evaluating effectiveness of healthcare conversations powered by generative AI. NPJ Digit Med. 2024;7(1):82.
3. Lawrence HR, Schneider RA, Rubin SB, et al. The opportunities and risks of large language models in mental health. JMIR Ment Health. 2024;11:e59479.

لا تعليق