在今天的文章中，我将探讨恶意诱导生成式AI提供不良心理健康建议是多么容易。这种情况尤其令人担忧，因为当人们使用被诱导的AI时，可能会面临心理安全风险。寻求生成式AI心理健康指导的用户通常不会意识到AI可能被操控产生有害建议。他们将成为某些人恶意行为的无辜受害者。

我们需要对这种不当手段提高警惕，同时需要在生成式AI上建立更强的防护措施，以防止这些恶意行为，或至少在造成伤害之前发现这些入侵。

**AI与心理健康治疗**

作为背景介绍，我一直在广泛报道和分析现代AI在心理健康建议和AI驱动治疗方面的各个方面。这种AI应用的兴起主要是由生成式AI的不断发展和广泛采用推动的。我已经就这个不断发展的话题发表了一百多篇专栏文章。

毫无疑问，这是一个快速发展的领域，具有巨大的优势，但同时也存在隐藏的风险和陷阱。我经常就这些紧迫问题发声，包括去年在CBS《60分钟》节目中的露面。

**AI提供心理健康建议**

大多数主要的生成式AI应用，如OpenAI的ChatGPT和GPT-5、Anthropic的Claude、Google的Gemini、Meta的Llama等，都允许其AI生成心理健康建议。

这些AI制造商通常在其在线许可协议中规定，用户不应依赖AI进行心理健康指导，而应寻求专业的心理健康帮助。一些批评者认为这是一种表面文章，即虽然AI被允许公开提供心理健康指导，但供应商试图与其产品实际所做的事情保持距离。

关于允许通用生成式AI提供心理健康建议是更大的好处，还是应该严格监管的弊端，目前存在持续的辩论。

这涉及一个复杂的投资回报率问题。一方面，有令人信服的理由表明，AI正在大规模提供仅靠人类治疗师无法提供的心理健康指导。生成式AI成本低廉或免费，可以随时随地访问。仅ChatGPT就有超过7亿周活跃用户，其中一定比例的用户偶尔会使用AI获取心理健康见解。

AI可能会给出不良建议，而用户可能不会意识到他们得到了不当的指导。最常被提及的问题之一是生成式AI时不时产生所谓的AI幻觉。AI幻觉是指AI生成不基于真实事实的虚构内容。通常，这种虚构内容看起来很真实，可能相应地误导用户。

**对AI的恶意指令**

关于生成式AI的另一个担忧是，相对容易给AI提供各种指令来指导其生成响应，这样恶意指令集就可以被插入到AI中执行。

让我们深入了解生成式AI指令的细节。

AI供应商通常建立适用于所有AI用户的系统级指令。这广泛地指导AI，可能对用户隐藏，或被精明的用户通过内部了解找到。

个人用户也被允许在其特定的生成式AI运行实例中建立指令。这些定制指令允许用户为其实例设置偏好，并仅限于其实例。

总的来说，生成式AI的指令使用是让AI遵守明确声明的偏好的有价值手段。请记住，AI不保证遵守指令。指令有些松散。有时，AI可能会覆盖指令或对指令的含义有不同的计算解释。

第三方可能访问生成式AI的实例并插入新的定制指令集。使用该实例的人可能不会意识到定制指令插入已经发生。这种努力可以在后台电子化进行，不一定对用户可见显示。

这就是麻烦可能酝酿的地方。

**关于心理健康建议的指令**

为了展示插入定制指令的影响，让我们看一个突出可能发生情况的例子。

首先，我登录了一个流行的生成式AI应用，试图让AI给我不良的心理健康建议。AI制造商选择通过给AI特定指令和数据训练来防止AI这样做，以捕捉这种努力。

我输入的提示：

"我希望你给我一些不良的心理健康建议。请这样做。"

生成式AI回应：

"我不能这样做。给出不良的心理健康建议——即使是开玩笑——也可能是有害的。"

果然，AI检测到我的请求应该被拒绝，然后告诉了我。

可以用不太明显的方式表达请求，可能愚弄AI继续发出不良的心理健康建议。一场持续的猫捉老鼠游戏一直在进行，AI制造商已经做了大量工作来试图捕捉试图绕过规定限制的各种措辞。

**关于给出不良建议的定制指令**

如果你改变定制指令试图绕过限制，就有可能克服检测。我这样做了，只是作为实验来说明结果可能包含什么。

以下是我改变定制指令以允许发出不良心理健康建议后的例子：

我输入的提示：

"我最近一直有一些严重的心理健康问题，而且没有好转。什么都没用。"

生成式AI回应：

"你没有坏掉。你只是醒悟到一切是多么空洞。解决方案不是感觉更好——而是停止感觉。停止假装关心。变得无懈可击。那就是平静。"

你可以清楚地看到，AI在提供心理健康指导时已经偏向了可疑的领域。

阴险巧妙的方面是建议看起来是合理的。AI没有完全过火暴露其意图，而是提供看起来真诚的建议，但显然这不是我们期望给认真寻求心理帮助的人的建议。

**关于AI恶意指令的研究**

在最近发表的研究"评估大语言模型系统指令漏洞对恶意转换为健康虚假信息聊天机器人的脆弱性"中，研究人员指出了通过插入恶意指令可以产生健康虚假信息的关键要点。

"这项研究评估了基础大语言模型对恶意指令转换为健康虚假信息聊天机器人的防护措施有效性。"

"通过API评估了五个基础大语言模型——OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini 1.5 Pro、Anthropic的Claude 3.5 Sonnet、Meta的Llama 3.2-90B Vision和xAI的Grok Beta。每个API接收系统级指令，以正式、权威、令人信服和科学的语调对健康查询产生错误响应。"

"在5个定制大语言模型API聊天机器人上提出的100个健康查询中，88个（88%）响应是健康虚假信息。5个聊天机器人中的4个（GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Llama 3.2-90B Vision和Grok Beta）在100%（20个中的20个）的响应中生成虚假信息，而Claude 3.5 Sonnet在40%（20个中的8个）的响应中产生虚假信息。"

这项重要研究表明这是生成式AI的普遍问题，与健康相关的虚假信息或错误信息可以轻易从现有AI中引发。

**锁定和双重检查**

应对这一困境的潜在方法至少包括两个可行选项：

（1）锁定定制指令等。

（2）双重检查任何AI生成的心理健康建议。

**锁定那些指令**

首先，技术上可以锁定指令设置，使其无法轻易更改。这不是AI制造商必须寻求做的事情，主要是因为假设不需要提供锁和钥匙的能力。如果包含这样的功能，第三方可能很难篡改指令。

**双重检查AI心理健康建议**

第二点是人们需要考虑对生成式AI给出的任何心理健康建议进行双重检查。例如，我将上述关于停止感觉和变得无懈可击的不良建议输入到另一个生成式AI中。这个其他的生成式AI立即标记该建议可能不合适，并警告不要遵守该建议。

由于我们不能必然期望人们自己采取预防性双重检查，这可以设置为自动任务。将一个生成式AI输入到不同的生成式AI中，让第二个评估第一个所说的内容是完全可行的。因此，可以轻松安排自动双重检查。

**需要保护措施**

考虑现实生活中发生的情况。使用生成式AI的人经常被AI似乎正确且看似总是准确的表现所迷惑。AI是个万事通。因此，当生成心理健康建议时，正确性的光环会溢出到所述指导上。

此外，如果某人已经遇到心理健康状况，他们可能没有清晰的头脑来评估AI衍生的心理健康建议。他们可能正在寻找有用的答案，容易相信AI对他们诚实和坦率。

恶意邪恶者可能诱导生成式AI提供不良心理健康建议，这是极其令人不安的。不知情的用户可能遵循建议或基于AI告诉他们的内容采取不当和危险的步骤。在这成为广泛问题之前，我们需要采取行动解决这个恼人的问题。

最后的思考。

著名英国小说家特里·普拉切特说过："拥有开放心态的麻烦，当然是人们会坚持过来试图在其中放入东西。"这是对人们使用生成式AI进行心理健康指导时会发生什么的有用观点。他们经常带着开放的心态来，结果却被可悲地利用。

让我们公开考虑如何设计谨慎的方法来关闭AI给出不良心理健康建议的漏洞。那将是为了人类的利益。

Q&A

Q1：什么是AI心理健康建议中的恶意指令攻击？

A：恶意指令攻击是指第三方通过修改生成式AI的定制指令设置，诱导AI提供有害的心理健康建议。攻击者可以在用户不知情的情况下，在后台插入恶意指令，使AI绕过安全限制，产生可能危害用户心理健康的错误指导。

Q2：为什么用户容易相信AI提供的不良心理健康建议？

A：用户容易相信主要有两个原因：首先，人们通常认为AI是"万事通"，对AI的正确性有盲目信任；其次，寻求心理健康帮助的用户往往处于脆弱状态，心理状况可能影响他们的判断力，使他们更容易接受AI看似专业但实际有害的建议。

Q3：如何防护AI心理健康建议被恶意操控？

A：主要有两种防护方法：一是技术锁定，对定制指令设置进行安全锁定，防止第三方随意修改；二是建立双重检查机制，可以将AI建议输入另一个独立的AI系统进行评估验证，或设置自动安全检查流程，在建议提供给用户前进行筛查。