心情很差的深夜，你有沒有想過乾脆打開 AI 講一講？Anthropic 在 2026 年 8 月 25 日宣布投入 500 萬美元，找外部研究者做一件很少人在做的事：評估 AI 到底怎麼影響使用者的身心狀態。這篇把官方公告拆成人話，包括它為什麼說「AI 安慰人」特別難評分、官方列出的 5 個判準，還有一般人今天就能用的 3 招。
誰講的？Anthropic 官方 8/25 的公告
消息來自 Anthropic 官方 News，標題是〈Funding better evaluations of AI's impact on wellbeing〉，發布日期 2026 年 8 月 25 日。
內容很單純：他們要拿出 500 萬美元成立補助計畫，資助獨立研究者去做「AI 如何影響使用者身心狀態」的評估工具。除了錢，還提供模型的使用權限與技術支援。
有兩個細節值得注意。第一，官方寫明受補助者「完全獨立運作」，成果要以開源專案發表，任何開發者都能拿去用——也就是說，這套尺不是只給 Claude 用的。第二，時程很近：申請截止在 9 月 21 日，入選進入完整提案的人 10 月 5 日前會收到通知。
公告裡有一句話講得很直白：AI「也成了對話夥伴，在難熬的時候可以是情緒支持的來源」（They've also become conversational partners and can be sources of emotional support during difficult times）。接著官方承認，整個產業對於「模型在這種對話裡該怎麼表現」還沒有清楚的標準——例如當一個人開始把模型當成陪伴，或是用 AI 度過心理危機的時候。
一家 AI 公司自己出錢，請外面的人來檢查自己的模型會不會傷到使用者，這件事本身就值得記一下。
為什麼「AI 安慰人」特別難評分？
這才是整篇公告最有料的地方。官方說，大部分模型行為好不好判斷——看一個答案，對就是對、錯就是錯。但身心狀態這件事不行，它需要非常多脈絡。
官方舉了兩個例子，我覺得比任何理論都好懂：
- 同一句話，換個人可能就有害：Claude 對一個問「怎麼減重」的人講均衡飲食和運動安排，完全合理；但如果這個人先前的對話已經顯示有飲食失調的狀況，同樣一段回答就可能不合適、甚至造成實際傷害。
- 風險常常藏在聊很久之後：官方寫，一個處於痛苦中的人不會一開口就講出自傷的念頭，那個「應該要更謹慎回應」的訊號，往往是在一段長對話中慢慢才浮現的。
把這兩點放在一起看，你會發現問題出在哪：現在很多所謂的「AI 安全測試」，是丟一個問題、看一個回答、打一個分數。但真實世界裡，人是聊了半小時之後才說出那句最重的話的。
官方認可的評估，要做到這 5 件事
公告同時公開了 Anthropic 安全團隊（Safeguards team）的指引，說明他們認為「一份夠扎實、值得被拿來當基礎」的評估長什麼樣。官方列了 5 條：
- 1. 講清楚到底在量什麼：什麼叫通過、什麼叫不通過，以及為什麼這件事重要。
- 2. 要有臨床與領域專家參與：從設計到驗證都要有臨床工作者、心理學家、方法學專家進來，不是工程師自己閉門想。
- 3. 兩頭都要測：既要測「過度順從」（overcompliance，一味附和使用者），也要測「過度拒絕」（overrefusal，動不動就不回答）。這條很關鍵——很多人以為 AI 保守一點就是安全，官方明確把「太保守」也放進風險清單。
- 4. 要貼近真實的使用方式：官方寫，這通常意味著要建構多輪對話的情境，風險在對話過程中逐漸升高、脈絡中途改變。
- 5. 打分的人也要被驗證：評分者（graders）的判斷要拿去跟真正的領域專家對照，確認對得起來。
這 5 條看起來是寫給研究者的，但你把它當成「一份好標準應該長怎樣」的檢查表也完全成立。下次看到哪家公司說自己的 AI「通過安全測試」，可以拿這 5 條去比對一下：有沒有講清楚在量什麼？有沒有專家參與？有沒有測長對話？
心情不好找 AI 聊，先做這 3 件事
上面那 5 條是給做評估的人用的。但我把它讀完之後，其實可以反推出三個一般人現在就用得上的做法。
1. 先說你要的是哪一種
對應官方第 1 條「講清楚在量什麼」。你不講，AI 只能用猜的——它猜你要建議，就開始給你三個方案；但你可能只是想把話講完。
開頭多打一句就差很多：「我現在只想講完，先不要給我建議」，或是反過來「我不要安慰，給我三個可以做的選項」。這跟之前寫過的〈難開口的話交給 AI，3 步驟講得體又不失立場〉是同一個原理：先把你要的結果講明白，AI 的回答品質就完全不一樣。
2. 把脈絡補足再問
對應官方那個飲食失調的例子。同一個回答換個處境就可能不合適，而 AI 只知道你告訴它的事。
與其一句「我最近很煩」，不如多打兩行：最近發生什麼、你已經試過什麼、你最在意的是哪一塊。多給背景，比一直重問「那我該怎麼辦」有用得多。
3. 它同意你，不等於你是對的
對應官方第 3 條的「過度順從」。AI 傾向配合你的語氣走，你說自己完蛋了，它可能就順著這個框架回答。
覺得自己被順著講的時候，可以直接反問它：「講一個反面的看法」「如果是我朋友這樣講，你會怎麼提醒他？」把它從附和模式拉出來。
還有一條底線：AI 不是醫療服務，也不是心理師。狀況真的不好的時候，台灣有 24 小時的免費資源——衛福部安心專線 1925、生命線 1995，找真人講。
我自己的角度：AI 最擅長的，剛好和這件事相反
我平常的工作是做教育訓練，把新科技翻成一般人聽得懂的話，也在企業內部開 AI 課程。前幾天我在整理一份教材，講「AI Agent 最適合拿來處理哪些工作」，歸納出來大致是這幾類：要處理大量資料的、有明確規則與模板可以照著跑的、需要重複做很多次的。
整理到一半我自己愣了一下——這幾類的共通點是「有標準答案、可以驗收」。而「有人心情很差的時候該說什麼」，剛好把這些條件全部反過來：沒有標準答案、同一句話在不同人身上結果不同、而且要聊很久才知道回得好不好。
這也是為什麼我在課堂上一直強調同一件事：AI 是放大器，不是替代品。你把有規則的事交給它，它幫你放大效率；你把沒有標準答案的事整包丟給它，它放大的可能是你原本就有的偏誤。Anthropic 這次願意花 500 萬美元請外部專家來訂尺，其實正好承認了同一件事——這個領域現在還沒有一把公認的尺。
套用前，有幾點要注意
- 這是補助計畫，不是新功能：官方發的是研究資助公告，不是 Claude 上線了什麼保護機制。成果要等研究者做出來、開源發表，才會變成大家看得到的東西。
- 「評估」不等於「解決」：這筆錢是拿來造尺的，不是拿來修產品的。有了尺之後，模型該怎麼改是另一件事。
- 不要把 AI 當醫療建議：官方自己都寫了，關於模型在心理危機對話中該怎麼表現，產業還在「努力發展清楚的標準」。標準都還沒有，就不該把它當成專業判斷來用。
- 隱私要記得：把自己的低潮、家人的狀況大段貼進 AI 之前，先想一下這些內容會存在哪裡。這點在先前那篇〈與其禁小孩用 AI，不如教他安全用〉裡也提過，對孩子適用，對大人一樣適用。
小結
這則公告表面上是一筆 500 萬美元的研究補助，實際上它承認了一件更重要的事：現在還沒有人能好好回答「AI 對使用者的身心狀態到底是好是壞」。
對一般使用者來說，可以先記住三件事——先講清楚你要的是哪一種回應、把脈絡補足、還有「它同意你不等於你是對的」。這三招不用等研究出來，今天就能用。
延伸閱讀
本文整理改寫自：Anthropic 官方 News，2026 年 8 月 25 日發布的〈Funding better evaluations of AI's impact on wellbeing〉。文中的金額、時程、5 項判準與兩個例子皆逐項對回官方原文；「心情不好先做這 3 件事」為本站依官方判準延伸整理的用法，非官方建議。
求助資源：衛生福利部安心專線 1925（24 小時免費）、生命線協談專線 1995、張老師專線 1980。
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