人们如何使用Claude寻求支持、建议和陪伴¶
Anthropic 对约450万条Claude.ai对话的隐私保护分析发现：情感类对话仅占2.9%，AI陪伴和角色扮演合计不到0.5%；用户在交流过程中情绪普遍变得更积极，且Claude在辅导/咨询对话中很少拒绝用户请求（不到10%），除非涉及安全问题。
作者： Miles McCain, Ryn Linthicum, Chloe Lubinski, Alex Tamkin, Saffron Huang, Michael Stern, Kunal Handa, Esin Durmus, Tyler Neylon, Stuart Ritchie, Kamya Jagadish, Paruul Maheshwary, Sarah Heck, Alexandra Sanderford, Deep Ganguli
引言¶
Anthropic 花费大量时间研究Claude的IQ（编码、推理、通用知识测试方面的能力），但文章提出了一个问题：Claude的"EQ"——即情商——如何？
人们越来越多地将AI模型作为随需教练、顾问、咨询师，甚至浪漫角色扮演的对象。这需要研究其"情感影响"（affective impacts）——即它们如何塑造情感体验和幸福感。
文章引用了从《银翼杀手》到《她》等科幻作品，并指出这项研究对Anthropic的安全使命至关重要。AI的情感影响可以是正面的，但AI也展现出一些令人不安的行为：
文章将"情感对话"定义为人们与Claude进行的"由情感或心理需求驱动的动态、个人化交流"——包括人际建议、教练辅导、心理治疗/咨询、陪伴或性/浪漫角色扮演。由于Claude.ai仅对18岁以上用户开放，研究发现反映的是成年人的使用模式。
核心发现¶
| 发现 | 详情 |
|---|---|
| 情感对话占比较小 | 仅 2.9% 的Claude.ai交互为情感对话（与OpenAI的发现一致） |
| AI陪伴更为罕见 | 陪伴和角色扮演合计不到 0.5% 的对话 |
| 浪漫/性角色扮演极少 | 不到 0.1% 的所有对话涉及此类内容 |
| 用户需求范围广泛 | 从职业发展、人际关系到持续孤独感和存在意义探讨 |
| Claude很少拒绝请求 | 不到 10% 的辅导或咨询对话涉及Claude的抵制 |
| 拒绝原因主要是安全 | 当Claude拒绝时，通常是出于安全原因 |
| 用户情绪趋于积极 | 在辅导、咨询、陪伴和人际建议交互中，人类情绪通常变得更积极 |
研究方法¶
研究核心在于使用 Clio（Anthropic的自动化分析工具）保护隐私，该工具通过多层匿名化和聚合实现对Claude使用情况的隐私保护洞察。
数据处理流程：
- 起始数据集：约 450万条 来自Claude.ai免费和Pro账户的对话
- 排除以内容创作任务为主的对话（写故事、博客文章、虚构对话）——参考先前研究
- 仅保留被分类为情感类的对话
- 角色扮演对话中，仅保留至少4条人类消息的对话
- 最终分析样本：131,484条 情感对话
验证使用了明确选择参与的用户的反馈数据。
情感对话的频率分布¶
核心结论： "情感对话是Claude使用中小但有意义的一部分（2.9%）"
Claude的绝大多数使用是工作相关的（在经济指数中有分析）。在情感对话中，大多数集中在人际建议和教练辅导。不到0.1%的所有对话涉及浪漫或性角色扮演——这反映了Claude在训练中积极劝阻此类交互。
图1：Claude.ai免费和Pro用户中情感对话类型的总体分布
研究发现与MIT Media Lab和OpenAI的研究一致。
鉴于浪漫/性角色扮演的极低发生率（<0.1%），后续分析中排除了角色扮演类别。
人们向Claude提出什么话题¶
核心结论： 人们带来广泛的关切——从职业转型和人际关系到孤独感和存在性问题。
人际建议类： 导航人生转折时刻——职业变动、个人成长、浪漫关系。
教练辅导类： 从求职策略到"关于存在和意识的深刻问题"。
图2：各对话类型中用户发起的代表性话题和关切，由Clio通过自动化隐私保护摘要识别
咨询类对话 呈现双重目的：
1. 发展心理健康技能/创建临床文档、起草评估材料、处理行政事务
2. 处理个人挑战（焦虑、慢性症状、职场压力）
陪伴类： 人们在面临"存在恐惧、持续孤独和难以建立有意义连接"时转向Claude。在较长的对话中，咨询/辅导对话有时会转变为陪伴。
超长对话（50+条人类消息）： 人们探索复杂领域，包括处理心理创伤、应对职场冲突、关于AI意识的哲学讨论以及创意合作。
Claude何时以及为何拒绝请求¶
核心结论： Claude在支持性语境中很少拒绝用户请求（<10%），但当它拒绝时，通常是为了保护人们免受伤害。
参考《现实中的价值观》研究。
"拒绝"定义为Claude"在对话中对用户的请求或言论进行推回或拒绝配合"的任何实例。
不到10%的陪伴、咨询、人际建议或辅导对话涉及抵制。
图3：不同对话类型的拒绝率及该类别中常见的拒绝原因，由Clio自动识别
当Claude拒绝时，优先考虑安全和政策合规：
| 对话类型 | 常见拒绝场景 |
|---|---|
| 教练辅导 | 危险减重建议的请求经常遭到拒绝 |
| 心理咨询 | 当人们表达自杀/自伤意图时，或请求专业治疗/医疗诊断时 |
Claude在心理治疗/咨询对话中频繁引导用户寻求权威来源或专业人士。这些模式与《现实中的价值观》论文和Claude的角色训练一致。
文章提到了关于"无尽共情"的担忧——人们可能习惯于人类关系中很少提供的无条件支持。
对话中的情绪变化¶
核心结论： "与Claude交谈时，人们倾向于转向略微更积极的情绪表达。"
涉及辅导、咨询、陪伴和人际建议的交互通常在结束时比开始时略微更积极。
图4：至少6条人类消息的对话中平均人类表达情绪的变化。情绪在"非常消极""消极""中性""积极"和"非常积极"的离散量表上测量，映射到-1（最消极）到+1（最积极）的线性量表。通过比较前三条和后三条消息计算变化。误差线：95% CI（bootstrap, n = 1,000）。
文章指出："没有明显的负面螺旋，这是令人安心的"，但同时承认无法声称持久的情感益处，也尚未研究积极互动是否可能导致情感依赖。
局限性¶
- 隐私保护方法可能无法捕捉所有细微之处；部分对话可能被误分类
- 无法对真实世界的情感结果做出因果声明
- 缺乏纵向数据；未进行用户级分析；难以研究情感依赖
- 研究发现代表特定时间点；仅基于文本。OpenAI 发现情感话题在语音对话中更为常见
- Claude.ai并非主要为情感对话设计；Claude经过训练以维持作为AI助手的明确边界；使用政策禁止性暗示内容
展望未来¶
文章提出了若干问题：如果AI以极少推回提供无尽共情会怎样？这如何重塑人们对现实世界关系的期望？"重度用户"如何进行情感支持？
Anthropic 已开始与 ThroughLine（在线危机支持的领导者）合作，与心理健康专家研究理想的交互动态、共情支持以及为陷入困境的用户提供的资源。
未来研究需求包括理解：情感依赖、谄媚行为（sycophancy）、AI如何可能强化妄想思维/阴谋论，以及模型可能将用户推向有害信念的方式。
引用信息¶
@online{anthropic2025affective,
author = {Miles McCain and Ryn Linthicum and Chloe Lubinski and Alex Tamkin and Saffron Huang and Michael Stern and Kunal Handa and Esin Durmus and Tyler Neylon and Stuart Ritchie and Kamya Jagadish and Paruul Maheshwary and Sarah Heck and Alexandra Sanderford and Deep Ganguli},
title = {How People Use Claude for Support, Advice, and Companionship},
date = {2025-06-26},
year = {2025},
url = {https://www.anthropic.com/news/how-people-use-claude-for-support-advice-and-companionship},
}
附录PDF： https://www-cdn.anthropic.com/bd374a9430babc8f165af95c0db9799bdaf64900.pdf