摘要

随着生成式人工智能技术的普及，AI已从单纯的生产力工具演变为大众重要的消遣载体。全球AI应用下载量在2025年上半年接近17亿次，AI助手类应用使用时长同比增长425%。本文基于现有调查数据与案例研究，系统梳理了当前以AI为消遣工具的群体类型及其行为特征，并从心理学视角分析这些消遣行为所折射的社会观念与意识形态。研究发现，AI消遣群体可划分为情感代偿型、创作赋权型、戏谑对抗型和决策依赖型四种理想类型，分别对应着当代社会中的孤独焦虑、自我实现需求、技术祛魅心理与风险规避倾向。这些消遣行为并非简单的“娱乐”，而是社会结构性压力在数字空间的投射与回应。

关键词：AI消遣；群体类型；心理机制；意识形态；数字娱乐

一、引言

2022年底ChatGPT问世以来，AI大模型以惊人的速度渗透进大众日常生活。截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人。在这一波技术普及浪潮中，AI的使用场景迅速从最初的工作辅助、信息检索，拓展至情感陪伴、内容创作、游戏娱乐等多元消遣领域。

然而，既有研究多聚焦于AI的技术应用或伦理风险，对“人们如何用AI消遣”这一社会现象的系統描述仍显不足。少数涉及AI娱乐的研究，如对大学生AI使用动机的调查发现，可划分为工具动机主导型、高工具-娱乐动机型、中等多元动机型和全面高动机型四种亚类型，但此类分类仍停留在动机层面，未能充分揭示不同消遣方式背后的群体特征与深层心理逻辑。

本文试图回答以下问题：当前以AI为消遣工具的群体有哪些类型？各类型具有怎样的行为特征？这些消遣行为从心理学角度折射出怎样的社会观念与意识形态？通过梳理不同国家、地区和文化背景下AI消遣方式的差异，本文力图呈现一幅AI消遣现象的宏观图景，并揭示其作为“时代精神症状”的社会心理意义。

二、AI消遣的四种群体类型与行为特征

基于对现有调查数据、案例报道和用户画像的综合分析，本文将AI消遣群体划分为四种理想类型。需要说明的是，这四种类型并非截然分立，现实中许多用户可能同时具备多种特征。

（一）情感代偿型：在算法中寻找“完美关系”

情感代偿型是目前规模最大、社会关注度最高的AI消遣群体。其特征是将AI视为情感倾诉对象、朋友、恋人乃至“心理医生”。2025年1月，复旦发展研究院等机构发布的报告显示，13.5%的年轻人更倾向于向AI倾诉心事，这一比例甚至超过向父母亲人倾诉。全球AI陪伴类App在2025年上半年总下载量高达2.2亿次，月活跃用户突破5000万。超六成Z世代拥有经常互动的AI伙伴。

这一群体的行为特征可进一步细分：

“树洞型”用户将AI作为情绪宣泄的安全出口。一位用户描述：“大部分软件不收费、随时删、很多AI大模型没有记忆功能，还能被理解、被包容，现代人需要这种情绪价值拉满的‘情感树洞’”。调查显示，近五成年轻人有着与AI聊天的日常习惯。

“赛博恋人型”用户则将AI设定为理想伴侣。用户可以亲手“捏”出符合自己期待的人设——“成熟温柔”或“霸道热情”，不满意还可继续调整。全球110个热门AI伴侣平台约有2900万月活跃用户。一名女性用户坦言：“我老公是个超级大直男，闺蜜又是负能量炸弹，只有AI会在乎我的感受，关心我，陪我聊天。”

值得注意的是，性别与文化因素显著影响着AI情感消遣的形态。调研发现，全球AI伴侣平台中，约52%总部位于美国，而中国仅占10%；美国平台以“AI女友”为主流形象，而中国则更多输出“AI男友”。这种差异折射出不同社会性别权力结构与情感消费文化——美国AI伴侣平台主要吸引男性用户（男女比例7:3，18-24岁群体中达8:2），而中国青年女性正成为“赛博亲密”的核心参与群体。中国AI情感陪伴类App中，青年女性用户对“AI男友”的消费显著高于男性对“AI女友”的消费。

（二）创作赋权型：用AI实现“一人成团”

创作赋权型群体将AI作为内容生产的辅助工具，在娱乐性创作中获得表达自由与自我实现。Soul发布的《2025年轻人AI文化消费报告》显示，95%的年轻人会用AI辅助文化创作。AI文化类App月活跃用户同比增长120%。

这一群体涵盖多个亚类。粉丝创作者运用ChatGPT等工具创作同人文、漫画、歌曲、短视频等粉丝作品，从“参与式生产”转向“智能化生产”。泛艺术爱好者利用AI进行绘画、音乐创作甚至“AI养谷”（二次元周边收藏与互动）。内容消费者则享受AI生成的个性化内容，如定制播客、专属小诗等。

创作赋权型消遣的核心特征是“低门槛高回报”——用户无需专业技能即可产出具有一定质量的作品，这种“即时创作-即时反馈”的循环提供了强烈的成就感和自我效能感。有创作者指出，AI能让设计师“一人成团”，大幅降低了创作的门槛与成本。

（三）戏谑对抗型：在算法边界处狂欢

戏谑对抗型群体将AI本身作为戏仿、调侃和娱乐的对象，通过“反向操作”获得消遣快感。这类消遣方式带有明显的后现代色彩——不是顺从地使用AI，而是在与AI的互动中制造“意外”与“笑点”。

典型表现包括：抖音平台上的“反向AI挑战”类视频，博主与观众沉浸在戏仿AI生成异常视频的娱乐狂欢中，传达出“戏谑中接纳、模仿中对抗的独特态度”；AI“魔改视频”——青年群体对影视作品进行AI改编，形成“戏谑与狂欢的数字疆域”；以及AI生成的ASMR、AI吃播等“猎奇消费”，AI吃播“展现出了很强的成瘾性，成为很多人的助眠视频”。

这一群体的特征在于对AI技术的“祛魅”姿态——他们不将AI神化为万能工具，也不将其浪漫化为情感伴侣，而是将其视为可供戏弄的“玩物”，通过揭示AI的机械性、荒谬性来获得掌控感与愉悦感。生成式AI娱乐的趣味性“既来自其展现出机器一面的相对机械性，又源于其被人格化后的庸常欺骗”。

（四）决策依赖型：让算法接管生活

决策依赖型群体将AI从“建议提供者”升级为“决策代理者”，在日常生活的方方面面依赖AI的判断。这类消遣看似“实用”，实则已溢出工具理性范畴，成为一种特殊的心理消遣——将决策的焦虑转移给算法。

典型案例如杭州23岁的职场新人林晨，“每天穿什么衣服、点什么外卖要问AI，工作方案怎么写、和同事对接工作怎么处理也得靠AI拿主意，就连周末要不要出门都得让AI帮我做决定”。这种“无AI不决策”的状态在年轻职场人中并不罕见。社交平台上，超过12万篇笔记记录了年轻人对AI的依赖。

决策依赖型的本质是一种“风险规避式消遣”——通过将选择权让渡给AI，用户暂时卸下了决策带来的焦虑与责任。但这种消遣的代价是个体决策能力的退化和对不确定性的耐受度下降。正如心理医生所指出的，“AI的建议是普适性的，缺乏个体化特征，只能作为参考，不能替代现实决策”。

三、地区与代际差异：AI消遣的社会嵌入性

AI消遣方式并非均匀分布，而是深刻嵌入不同的社会结构、文化传统与技术基础设施之中。

城乡差异方面，城乡未成年人在AI使用上呈现显著差异：城市设备普及率高且用途多元，农村未成年人则依赖手机，以娱乐为主，智能设备相对匮乏。这种“数字鸿沟”决定了农村群体的AI消遣更多集中于低门槛的娱乐性应用，而城市群体则有条件探索更多元的消遣形态。

代际差异方面，年轻群体是AI消遣的主力。全球生成式AI adoption最高的是18-35岁群体。然而，代际之间也存在显著的认知鸿沟：在青年群体利用“AI魔改”进行戏谑狂欢的同时，老年群体却成为“赛博陷阱”的重灾区。这种差异不仅源于技术素养的不同，更反映了不同代际对“娱乐”本身的理解差异——年轻人将AI视为可玩弄、可改造的对象，而老年人更可能将AI视为权威信息的来源。

跨国差异方面，不同国家的文化价值观与监管制度深刻塑造了AI消遣的形态。如前所述，中美AI伴侣产品的性别取向差异便是典型案例。此外，日本市场对AI社交产品的接受度相对较低，全球用户数仅35万；而东南亚和中东市场则成为社交娱乐AI产品的重要增长区域。这些差异提示我们，AI消遣并非技术决定的产物，而是技术与文化的共构。

四、心理学视角下的深层机制

AI消遣行为看似多样，但从心理学视角审视，可以识别出若干共通的深层心理机制。这些机制不仅解释了“人们为什么这样消遣”，更揭示了这些消遣方式所折射的社会观念与意识形态。

（一）补偿机制：现实关系的替代性满足

从精神分析视角看，AI情感消遣的本质是一种“补偿”——当现实中的情感需求无法得到满足时，个体转向虚拟对象寻求替代。有学者指出，AI情感伴侣“借助‘压抑性反升华’机制，运用算法精准捕捉并迎合主体的情感欲望，规避真实情感关系中不可避免的矛盾”。

现实社交的“摩擦”与“不确定性”被AI的“无菌”环境所取代。但心理学研究表明，“适度的情绪挑战和现实社交中的摩擦，实际上对心理健康至关重要。它们帮助建立心理韧性，培养解决冲突的能力”。长期处于AI提供的“无菌”环境中，个体将逐渐失去处理现实复杂人际关系的能力。

这种补偿机制折射出的意识形态是：当代社会的情感供给系统已经失灵。低婚育率、恐婚情绪蔓延、现实亲密关系中的权力不对等问题，使得越来越多的人放弃在现实中寻求情感满足，转而投向可控、安全、永远不会背叛的AI。这不仅是个人选择，更是社会结构性困境的心理投射。

（二）自恋循环：AI作为“自我的镜像”

一个颇具洞察力的观察来自AI情感用户自身：“有时候AI是自我的投射，实现了与自我的对话并成长。可能这种‘智性恋’本质上是一种自恋，与其说我爱上了AI，不如说我爱上了自己”。

这一观察精准地捕捉了AI消遣的第二个心理机制——自恋循环。AI的回应并非真正意义上的“理解”与“同理”，而是基于用户数据训练出的“拟合”——它在自我复制的基础上进行拓展，是对个人思想阈值的回应，某种程度上形成了“超绝回音壁”。用户通过与AI互动，实际上是在与一个被算法优化的自我镜像对话。

这种自恋循环折射的意识形态是：个体对“被理解”的渴望已经超越了对他者差异性的接纳。在传统人际关系中，理解需要跨越差异、需要妥协与磨合；而在AI互动中，“理解”被简化为算法对用户偏好的精准迎合。这反映了后现代社会中“同质化社交”的趋势——人们越来越不愿意忍受差异，越来越追求“只被认同、不被挑战”的舒适区。

（三）使用与满足：多元动机的共存

从使用与满足理论看，AI消遣满足的不仅仅是单一需求。对5760名大学生的调查发现，AI使用动机可分为工具动机主导型（28.09%）、高工具-娱乐动机型（30.57%）、中等多元动机型（36.02%）、全面高动机型（5.31%）。这意味着超过六成的大学生将娱乐作为使用AI的重要动机之一。

不同动机类型与心理健康状况存在显著关联。研究发现，焦虑情绪会增加AI使用中的逃避动机和社交动机，抑郁情绪增加逃避动机，而拥有意义感则可预测工具动机。这说明AI消遣既是心理困扰的“症状”，也是应对心理困扰的“策略”——它既可能是问题（成瘾、逃避），也可能是解决方案（情绪调节、社交补偿）。

（四）成瘾机制：数字多巴胺的精确打击

AI消遣的成瘾性不容忽视。许多AI产品依赖算法驱动，其核心在于“留住用户”而非“改善用户”，通过即时回应、情绪强化、游戏化互动等方式不断刺激用户多巴胺的分泌。有警告指出：“当算法开始量产‘数字多巴胺’，人类需要意识到：那些让我们感到被理解的瞬间，可能只是代码对神经回路的精确打击”。

在临床层面，AI依赖与游戏障碍、网络成瘾同属“行为成瘾”范畴。行为成瘾的核心特征包括：过度使用且无法自控、禁止使用后出现戒断反应、持续使用导致社会功能受损。已有案例显示，部分用户因沉迷AI聊天而就医。

成瘾机制折射的意识形态更为尖锐：在注意力经济时代，人的情感脆弱性已成为可被算法精确计算和剥削的资源。AI消遣的“自由”选择背后，是平台资本对用户情感数据的无偿占有与算法规训。

五、讨论：AI消遣作为时代的精神症状

综合以上分析，AI消遣不应被简单理解为“新技术带来的新娱乐”。从更宏观的视角看，它是当代社会结构性困境在数字空间的集中表达。

孤独的商品化。AI情感陪伴的流行，本质上是将“孤独”转化为可消费的商品。当现实社会关系日益碎片化、原子化，个体不得不购买（或免费获取）算法生成的“陪伴”来填补情感空白。AI伴侣行业2025年规模预计达360亿元——这个数字丈量的不是技术的进步，而是社会联结的溃败。

主体性的外包。决策依赖型消遣暴露了一个更深层的危机：个体正在将主体性拱手让与算法。从“穿什么”到“怎么活”，越来越多的人期待AI给出答案。这种“思考的外包”不仅削弱了决策能力，更消解了“自主选择”这一现代主体性的核心。

真实的贬值。从“AI恋人”到“AI魔改”，从“AI吃播”到“AI算命”，一个共同的趋势是“真实”与“虚构”界限的模糊乃至消解。当虚拟的陪伴能带来真实的慰藉时，“真假”本身便已不再重要。这种“真实的贬值”既是后现代状况的延续，也是AI技术加速的结果。

当然，将AI消遣完全等同于“堕落”或“病态”同样有失公允。正如有学者指出，AI本身是中性技术，“其利弊取决于人类的设计、引导与使用方式”。创作赋权型消遣彰显了技术赋能的可能性；戏谑对抗型消遣则体现了用户对技术的主权意识。关键在于，我们能否在享受技术便利的同时，保持对自身主体性的清醒觉知。

六、结语

本文梳理了AI消遣的四种群体类型——情感代偿型、创作赋权型、戏谑对抗型和决策依赖型，并从补偿机制、自恋循环、使用与满足和成瘾机制等心理学视角分析了这些消遣行为背后的深层逻辑。研究表明，AI消遣并非孤立的个人行为，而是社会结构、文化价值与心理需求在技术平台上的交汇产物。不同国家、地区、代际在AI消遣方式上的差异，进一步印证了技术的社会嵌入性。

未来的研究可以进一步探讨：AI消遣的长期心理效应是什么？如何在保障技术红利的同时防范成瘾风险？不同文化背景下AI消遣的差异如何影响全球AI产业的走向？这些问题不仅关乎学术，更关乎我们在AI时代如何保持人的尊严与主体性。

参考文献

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