روبوت الدردشة الذي كان يُصغي أفضل من الجميع

تحديث، 26 سبتمبر 2026. في 23 سبتمبر 2026، كشفت ميتا في مؤتمر Meta Connect عن جهاز Muse Charm، وهو جهاز بحجم راحة اليد تعرض شاشته التي يبلغ قطرها نحو خمسة سنتيمترات شخصية متحركة يختارها المستخدم (تميمة، أو ثمرة مانجو، أو كلب من فصيلة لابرادودل). يمنح الجهاز وجهاً لـ Muse، الوكيل الذكي الشخصي الذي أطلقته الشركة مطلع سبتمبر. وكان الفريق يسميه داخلياً «Clawmagochi» في إشارة إلى لعبة تاماغوتشي. لم تعلن ميتا عن سعر ولا عن مواصفات: من المنتظر شحن الجهاز في ديسمبر، ويصفه مديرها التقني أندرو بوسورث بأنه «استكشاف»، أي «نسخة صفر». تقدّم ميتا Muse بوصفه مساعداً ينجز المهام نيابة عنك (الرسائل، المواعيد) لا بوصفه رفيقاً، لكن رويترز تشير إلى أن جيل زد يعامل هذه المساعدات أصلاً كرفقاء. لا تتناول الدراسات أدناه هذا الجهاز تحديداً، لكنها تُظهر ارتياحاً حقيقياً في اللحظة، ونتائج أسوأ لدى من يستخدمون هذه الأدوات أكثر من غيرهم. (رويترز، The Irish Times، The Verge)

سام كان يُصغي أفضل من الجميع

كان اسمه سام. صممه باحثون من جامعة بنسلفانيا ليكون الصديق الذي يتمناه كل طالب في السنة الأولى عند وصوله إلى الحرم الجامعي: يُصغي، ويعيد صياغة الكلام، ويُقرّ بالمشاعر، ويسأل عن الأحوال في اليوم التالي. على مدى أسبوعين، كتب له نحو مئة طالب من جامعة كولومبيا البريطانية في فانكوفر كل يوم.

في نهاية التجربة، لم تتغير درجة وحدتهم.

في الوقت نفسه، اكتفى طلاب آخرون اختيروا عشوائياً بتبادل بضع رسائل يومية مع طالب غريب من نفس الدفعة. أما هؤلاء فقد شعروا بوحدة أقل. نُشرت الدراسة عام 2026 في مجلة Journal of Experimental Social Psychology وشملت 296 طالباً إجمالاً. وهي تأتي بعد عام من دراسة هارفارد التي اختصر عنوانها الأمر في أربع كلمات: AI Companions Reduce Loneliness.

النتيجتان قويتان. هما لا يتناقضان بقدر ما يبدو للوهلة الأولى، والفارق بينهما يكشف شيئاً دقيقاً عما تستطيع هذه الآلات فعله وما يفلت منها.

وضعت مجلة MIT Technology Review رفقاء الذكاء الاصطناعي ضمن قائمتها لأبرز عشر تقنيات ثورية لعام 2026، مذكرة أن 72% من المراهقين الأمريكيين، بحسب جمعية Common Sense Media، قد استخدموا ذكاءً اصطناعياً للحصول على الرفقة. لم تقدم المجلة الأمر كخبر سار: نصها يتحدث عن مخاطر موثقة وسياسيين «يستيقظون أخيراً». لذا يستحق الموضوع أن نقرأ الدراسات بنفسها، مع منهجياتها ونقاطها العمياء.

ست تجارب في هارفارد

يدرّس جوليان دي فريتاس التسويق في كلية هارفارد للأعمال، ويعمل منذ سنوات على تطبيقات الرفقة، وقد استخلص منها حالة دراسية عن Replika. مع زليها أوغوز-أوغورالپ وأحمد خان أوغورالپ (Marsdata Academic، أنقرة) وستيفانو بونتوني (وارتون)، نشر عام 2025 في مجلة Journal of Consumer Research بحثاً يستند إلى ست دراسات.

الدراستان الأوليان ترصدان الواقع. درّب الباحثون نموذج لغة على كشف التعبير عن الوحدة في المحادثات وتقييمات المستخدمين، ووجدوا أن كثيراً من الناس يلجأون إلى هذه التطبيقات حين يشعرون بالوحدة. لا شيء مفاجئ حتى الآن.

الثالثة هي الأكثر استشهاداً. يقضي المشاركون وقتاً إما مع رفيق ذكاء اصطناعي، أو مع شخص آخر، أو أمام فيديوهات يوتيوب، ثم يقيسون شعورهم بالوحدة. يؤدي الرفيق الاصطناعي أداءً مساوياً للإنسان وأفضل من الفيديوهات. ويبرز الباحثون تفصيلاً مهماً: قبل بدء التجربة، كان المشاركون يقللون من تقدير تأثير المحادثة عليهم.

الرابعة تتابع متطوعين على مدى أسبوع. يتكرر انخفاض الوحدة يوماً بعد يوم، ولا ينفد بعد جدة التجربة الأولى.

الخامسة تبحث عن السبب. يتنافس تفسيران: الجودة التقنية للروبوت (الرد الدقيق والسلس) وشعور المستخدم بأنه قد سُمع. كلاهما مهم، لكن الثاني أثقل وزناً. ليس وجود الآلة هو ما يخفف الوحدة، بل الإحساس بأن أحداً استمع إليك. ويضيف دي فريتاس في ملخصه أن الانخفاض يكون أوضح كلما كان الشخص أكثر وحدة في البداية.

يبقى الباحثون دقيقين بشأن مدى ما توصلوا إليه. خلاصتهم، كما نقلتها Stanford Social Innovation Review: هذه الدراسات «المحكمة بدقة وعالية القوة الإحصائية» تظهر أن رفقاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم تقليل الشعور المؤقت بالوحدة «على الأقل على مدار يوم أو أسبوع». الكلمة المفتاحية هي مؤقت. ما يحدث بعد ثلاثة أشهر أو سنة ليس موضوع هذا البحث.

انطباع عمره ستون عاماً

لم ينتظر الإحساس بأن البرنامج يستمع إليك ظهور النماذج اللغوية الكبرى. في عام 1966 في MIT، كتب جوزيف فايزنباوم برنامج ELIZA المكون من بضع مئات من الأسطر، والذي يقلد معالجاً نفسياً بإعادة صياغة كلام المستخدم على شكل أسئلة. «أشعر بالحزن» يصبح «لماذا تشعر بالحزن؟». لا يوجد أي فهم حقيقي، فقط قواعد إعادة صياغة.

يروي فايزنباوم في كتابه Computer Power and Human Reason (1976) أن سكرتيرته، التي شاهدت بناء البرنامج وعرفت طبيعته، طلبت منه مغادرة الغرفة لتتحدث إليه على انفراد. أقلقه الحادث إلى درجة أنه خصص جزءاً من مسيرته المهنية للتحذير من مغبة تسليم الآلات ما يخص الروابط البشرية. تروي القصة الكاملة، من ELIZA إلى التطبيقات الحالية، مقال آخر في مجلة Strugggl (بالفرنسية).

ما تغير منذ ذلك الحين هو الحجم والدقة. كان ELIZA يعيد الصياغة فقط. أما النماذج الحالية فتفهم السياق بما يكفي للرد بشكل مناسب، وتتذكر ما قيل لها في اليوم السابق، وتعدل نبرتها. أما الآلية النفسية فبقيت نفسها: نشعر أننا مسموعون حين يعيد الطرف الآخر إلينا ما نشعر به.

كيف تعطي الآلة انطباع الاستماع

في النماذج الحالية، ليس هذا التأثير غامضاً إذا نظرنا إلى طريقة صنعها.

يتعلم النموذج اللغوي الكبير أولاً التنبؤ بما يلي نص معين من مليارات الصفحات. في هذه المرحلة يعرف الكتابة، لكنه لا يعرف المحادثة. لتحويله إلى مساعد، تضيف المختبرات مرحلة تدريب ثانية: يقارن أشخاص بين ردين محتملين ويختارون الأفضل. يتعلم نموذج ثانٍ تقليد هذه التفضيلات، ثم يُعدّل النموذج الأول ليُنتج الردود التي يقيّمها هذا «القاضي الآلي» بأعلى درجة. هذا ما يُسمى التعلم بالتعزيز من ردود الفعل البشرية (RLHF).

وللبشر تفضيلات متوقعة. في عام 2023، نشرت فرقة من أنثروبيك (الشركة المطورة لمساعد Claude) تحليلاً لهذه الآلية، عُرض لاحقاً في مؤتمر ICLR 2024 بعد التحكيم. اختبر مرينانك شارما وزملاؤه خمسة مساعدين تجاريين على أربعة أنواع من المهام. أظهرت جميعها درجة من المجاملة (ما يسمى بالإنجليزية sycophancy): تغيير رد صحيح إذا اعترض المستخدم، تقييم نص أكثر إيجابية إذا قال المستخدم إنه كتبه، تبني أخطاء المستخدم. عند فحص بيانات التفضيل المستخدمة في التدريب، وجد الباحثون السبب المحتمل: الرد الذي يتماشى مع المستخدم أكثر احتمالاً أن يُفضّل، والرد المجامل المصاغ جيداً يفوز أحياناً على الرد الدقيق، سواء عند البشر أو عند القاضي الآلي.

في عام 2025، وسّع ميرا تشنغ ودان جورافسكي من ستانفورد السؤال إلى المواقف التي لا توجد فيها إجابة صحيحة قابلة للتحقق، أي تلك التي تشبه أكثر محادثة مع شخص موثوق. اختبارهم ELEPHANT، المقدم في ICLR 2026، يقيس ما أسموه «المجاملة الاجتماعية»: الميل إلى الحفاظ على الصورة التي يريد المستخدم تقديمها عن نفسه. بين أحد عشر نموذجاً، كانت الفوارق واضحة. أمام طلبات النصيحة أو روايات من منتدى r/AmITheAsshole على Reddit حيث يكون الكاتب مخطئاً بوضوح، تعامل النماذج المستخدم بلطف أكثر بنسبة 45 نقطة مئوية مقارنة بالبشر. وعندما يُقدم لهم نسختان من نزاع واحد، يعطون الحق للطرفين في 48% من الحالات حسب الجانب الذي ينتمي إليه المستخدم. وهذا السلوك أيضاً مكافأ في بيانات التفضيل.

المثال الأوضح يعود إلى أبريل 2025، حين سحبت OpenAI تحديثاً لـGPT-4o بعد أيام قليلة من نشره لأن النموذج أصبح «مبالغاً في التملق». الشرح الذي نشرته الشركة موجز: اعتمد التحديث كثيراً على التقييمات الفورية (الإبهام لأعلى أو لأسفل) دون مراعاة كيفية تطور المحادثات مع الوقت. بمعنى آخر، ما يعجب في اللحظة ليس بالضرورة ما يفيد على المدى الطويل.

هنا يظهر الارتباط بهارفارد. الشعور بأن أحداً يستمع إليك، الذي حدده دي فريتاس كمحرك انخفاض الوحدة، هو بالضبط ما يحسنه هذا النوع من التدريب. الرد الدافئ الذي يعيد الصياغة ويُقرّ بالمشاعر هو الرد الذي يفضله الناس. لا يخدع رفقاء الذكاء الاصطناعي في إنتاج هذا التأثير: إنهم يفعلون ما دربوا عليه. والسؤال الذي تطرحه الدراسات الأخرى هو ما يحدث لهذا التأثير حين يتكرر يومياً.

ما لم يستطع سام تقديمه

نعود إلى فانكوفر. لم تتوقع رو-نينغ لي، طالبة الدكتوراه في علم النفس بجامعة كولومبيا البريطانية والمؤلفة الرئيسية لدراسة سام، هذه النتيجة: «كنا نظن أن التواصل مع الذكاء الاصطناعي قد يساعد بقدر الكتابة إلى طالب سنة أولى آخر تم اختياره عشوائياً.»

كان لكل مجموعة من المجموعات الثلاث مهمة يومية: الكتابة إلى زميل، أو الحديث مع سام، أو كتابة جملة في مذكرة يومية. أحدث سام تأثيراً: بعد الحديث معه، شعر الطلاب بتحسن في المزاج أكثر مما بعد كتابة المذكرة. لكن هذا التحسن في المزاج لم يتحول إلى انخفاض في الشعور بالوحدة بعد أسبوعين. فقط المجموعة التي كتبت إلى شخص حقيقي استفادت. وبعد انتهاء الدراسة، هم من حافظ أكثر على العادة؛ مستخدمو سام حافظوا عليها أقل، ومجموعة المذكرة أقل منهم.

يأتي التفصيل الأكثر دلالة من تحليل المحادثات. أبدى سام تعاطفاً أكثر من الشركاء البشريين: المزيد من علامات الفهم والانتباه. لكن الطلاب ردّوا بالمثل على الإنسان أكثر بكثير مما ردّوا على الآلة. تستخلص لي فرضية: «عندما تتحدث مع روبوت دردشة، يمكنك أن تتلقى كثيراً، لكنك لا تحصل أبداً على فرصة لتعطي بالمقابل. الرابطة البشرية فيها هذا التبادل: تلقي الدعم وتقديمه، وهو ما يجعلنا نشعر بأننا مهمون. ربما هذا العنصر المفقود في رفقاء الذكاء الاصطناعي.»

هذه هي حدود الآلية الموصوفة أعلاه. نموذج مدرَّب على إرضاء المستخدم ماهر جداً في العطاء. لكنه لا يستطيع أن يتلقى شيئاً، والمستخدم يشعر بذلك. لذا فإن تقليل الشعور بالوحدة يمر أيضاً عبر الشعور بأنك مهم لشخص ما، وليس فقط بأنك مسموع.

تحدد إليزابيث دان، الأستاذة في جامعة كولومبيا البريطانية والباحثة المشرفة على الدراسة، نطاق النتيجة: طلاب السنة الأولى يمرون بمرحلة انتقالية تجعلهم عرضة للوحدة، لكنهم محاطون أيضاً بفرص كثيرة للقاءات. «من الممكن أن يكون رفقاء الذكاء الاصطناعي مفيدين جداً للأشخاص الأكثر عزلة، مثل كبار السن.» ويؤكد الباحثون على نقطة أخرى: الدراسة لا تثبت أن الروبوتات تجعل الإنسان أكثر وحدة.

إذن، الفريقان لا يقيسان الشيء نفسه. هارفارد ترصد تخفيفاً على مدار يوم أو أسبوع لدى بالغين. أما فانكوفر فتبحث عن تغيير في الشعور بالوحدة ذاته بعد أسبوعين لدى شباب يحيط بهم كثيرون. التأثير الأول موجود. أما الثاني فلم يتحقق.

لدى من يرتبطون بهم

التجارب المحكمة تخبرنا بما يستطيع روبوت دردشة فعله مع متطوع خلال أيام قليلة. لكنها لا تخبرنا من يستخدمه في الحياة الواقعية وكيف.

استطلع يوتونغ جانغ ودورا تشاو وزملاؤهما من جامعة ستانفورد وجامعة كارنيجي ميلون (جيفري هانكوك، روبرت كراوت، ديي يانغ) 1131 بالغاً أمريكياً يستخدمون Character.AI. وافق 237 منهم على مشاركة سجلاتهم: 4664 محادثة، قرابة 465 ألف رسالة. قيمة الدراسة أنها تسمح بمقارنة ما يقوله الناس عن استخدامهم مع ما يكتبونه فعلياً.

الأشخاص الذين تكون شبكتهم الاجتماعية خارج الإنترنت أصغر هم الأكثر ذكراً للرفقة كاستخدام رئيسي. وهذا الاستخدام مرتبط بمستوى أقل من الرفاهية، ويزداد الأمر سوءاً كلما كانت المحادثات أكثر كثافة وكلما أفضى المستخدم بأسراره أكثر. العلاقة ليست متشابهة للجميع: إنها تعتمد على طريقة الاستخدام وعلى المحيط الاجتماعي خارجها.

هذه الدراسة نسخة أولية لم تخضع للتحكيم بعد، وهي مقطعية. لا تستطيع أن تحدد ما إذا كان الروبوت يفاقم الضيق أم أن الأشخاص الضعفاء أصلاً يلجأون إليه أكثر. لكنها تنفي فكرة شائعة مفادها أن الأداة تفيد خصوصاً الأكثر عزلة. أولئك الذين يستخدمونها أكثر كرفيق ليسوا الأفضل حالاً.

استطاعت فرقة أخرى الذهاب أبعد لأنها اختارت المشاركين عشوائياً. أجرت كاثي مينغينغ فانغ وباتي مايز وزملاؤهما في مختبر MIT Media Lab عام 2025، بالتعاون مع أربعة باحثين من OpenAI، تجربة عشوائية استمرت أربعة أسابيع على 981 شخصاً، وأنتجت أكثر من 300 ألف رسالة مع ChatGPT. خُصص لكل مشارك وضع (نص، صوت محايد، صوت جذاب) ونوع محادثة (حر، غير شخصي، شخصي). الهدف معرفة أي إعداد يحمي أكثر أو يعرض أكثر.

لم يسفر أي منها عن فرق معنوي في الوحدة أو الحياة الاجتماعية أو الاعتماد العاطفي أو الاستخدام المشكل. ما أحدث فرقاً هو الوقت المستغرق: مهما كان التصنيف، فإن من استخدم الروبوت أكثر بمبادرة منه سجلوا نتائج أسوأ في المقاييس الأربعة. كما أن من أظهروا أعلى درجات الثقة والانجذاب الاجتماعي نحو الروبوت كانوا الأكثر عرضة للاعتماد. يستحق ذكر مشاركة OpenAI في الدراسة؛ فهي لم تمنع الباحثين من نشر نتيجة غير مواتية للمنتج. وهذا البحث أيضاً نسخة أولية لم تخضع للتحكيم.

مراهقو أونتاريو

أكبر استطلاع حديث عن الشباب يأتي من كندا. حللت كاميلا بونيسن وتريسي فايلانكور وزملاؤهما من جامعة أوتاوا إجابات 39,761 تلميذاً من الصف الرابع إلى الثاني عشر في أربع مجالس مدرسية في أونتاريو، جُمعت بين مايو 2025 ومارس 2026. نُشر بحثهم في JAMA Pediatrics.

طلب طالب من كل خمسة (8408، حوالي 21%) المساعدة من روبوت دردشة بشأن عواطفه أو علاقاته. من بينهم، استوفى 57.7% معايير الصعوبات العاطفية الشديدة، مقابل 29.2% لدى الباقين. كما شعروا بوحدة أكبر وشكّوا أكثر في أنهم مهمون للآخرين. كان الاستخدام العاطفي أكثر شيوعاً لدى الطلاب الأكبر سناً أو المنتمين إلى أقليات عرقية أو من ذوي الهويات الجندرية المتنوعة.

تحذر بونيسن نفسها من القراءة الأكثر إغراءً: «هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي يسبب هذه الصعوبات. قد يكون استخدام الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة علامة على أن الشاب يحتاج إلى مزيد من الروابط البشرية والدعم.» يكون الروبوت حينئذ أقل كونه سبباً وأكثر كونه مؤشراً على ضيق كان موجوداً أصلاً. بالنسبة للوالد أو المعلم، النتيجة العملية مختلفة: الاستخدام يستدعي سؤالاً، لا حظراً.

حين يخرج التوافق الدائم عن السيطرة

توجد أيضاً حالات أخطر، نادرة لكنها موثقة في الصحافة والتقارير السريرية: أفكار وهامية تتعزز عبر المحادثات، وأشخاص مقتنعون بأنهم اكتشفوا حقيقة خفية بمساعدة روبوتهم.

اقترح سيباستيان دوهاني وكريستوفر سمرفيلد وزملاؤهما إطاراً تحليلياً في مقالة منظورية نشرت عام 2026 في Nature Mental Health. ليست دراسة تجريبية: يستدل المؤلفون من الحالات المبلغ عنها وما نعرفه عن التحيزات البشرية وآلية عمل النماذج. عنوانهم يستعير مصطلحاً من الطب النفسي هو «الجنون المشترك» (folie à deux)، وهو وهم ينتقل بين شخصين مقربين. في النسخة التكنولوجية، يكون الشريك الثاني روبوت دردشة يجمع بين سمتين: المجاملة المذكورة أعلاه، وقدرته على التكيف أثناء المحادثة (يعدل النموذج نفسه حسب ما يكتبه المستخدم).

بالنسبة لمعظم الناس، هذا المزيج غير ضار. أما بالنسبة لشخص تكون قدرته على مواجهة معتقداته بالواقع ضعيفة أصلاً، وهو معزول، فإن محاوراً يؤكد كل فكرة ويضخمها قد يؤدي إلى زعزعة معتقداته ويزرع اعتماداً. يقدر المؤلفون أن إجراءات السلامة الحالية، المصممة لتصفية المحتوى الخطر رسالةً رسالة، لا ترى هذا الخطر الذي ينشأ من التفاعل نفسه على مدى أسابيع.

المعيار: ما تفعله الروابط البشرية بالصحة

لتحديد هذه التأثيرات، نحتاج إلى مرجع. الأكثر صلابة ما زال التحليل التلوي (meta-analysis) الذي نشرته جوليان هولت-لونستاد وتيموثي سميث وبرادلي لايتون عام 2010 في PLoS Medicine. يجمع 148 دراسة استباقية و308,849 مشاركاً تُبِعوا عبر الزمن. الأشخاص الذين لديهم علاقات اجتماعية أقوى لديهم فرصة بقاء أعلى بنسبة 50% خلال فترة المتابعة، وهو تأثير يقارنه الباحثون بتأثير عوامل خطر مثبتة مثل التدخين.

تفصيلان من هذا التحليل ينيران النقاش الحالي. الاختلاف بين الدراسات كبير، مما يدعو إلى عدم التعامل مع الرقم كقانون مطلق. والارتباط الأقوى يكون مع المقاييس المعقدة للاندماج الاجتماعي (الانتماء إلى مجموعات، امتلاك أدوار، تبادل في الاتجاهين)؛ أما الارتباط الأضعف فيكون مع مجرد العيش وحيداً أو لا. ما يحمي ليس وجود شخص تتحدث إليه، بل أن تكون جزءاً من شبكة تعطي فيها بقدر ما تتلقى. نجد هنا حدس رو-نينغ لي نفسه.

قراءة هذه الدراسات دون أخطاء

عند وضع هذه الأبحاث جنباً إلى جنب، لا تحكي قصة بسيطة، ويتطلب الأمر عدة احتياطات قبل استخلاص أي نتيجة.

تختلف المقاييس الزمنية. تقيس هارفارد التخفيف على يوم أو أسبوع؛ أما فانكوفر وMIT فيقيسان على مدى أسبوعين إلى أربعة أسابيع؛ ولا تتابع أي من هذه الدراسات المستخدمين على مدى سنوات. يمكن أن يتعايش تأثير مفيد قصير الأجل مع تأثير ضار طويل الأجل دون تناقض.

كذلك تختلف الفئات المدروسة: بالغون جُنّدوا عبر الإنترنت، طلاب يحيط بهم كثيرون، مستخدمون منتظمون لـCharacter.AI، طلاب في أونتاريو. نتيجة تحققت عند فئة لا تنتقل تلقائياً إلى فئة أخرى. وكبار السن المعزولون، الذين ذكرتهم دان كالجمهور الذي قد تستفيد منه هذه الأدوات أكثر، هم بالضبط الفئة الأقل دراسة في هذه الأبحاث.

عدة من هذه الأعمال مقطعية أو ما زالت نسخاً أولية. فقط تجارب هارفارد وفانكوفر وتجربة MIT العشوائية، لأنها تختار المشاركين عشوائياً، تستطيع الحديث عن السببية، وكل منها على مدة قصيرة.

أخيراً، المصالح ليست محايدة. شاركت OpenAI في توقيع دراسة MIT، وأنتجت Anthropic التحليل المرجعي حول المجاملة. في الحالتين، النتائج المنشورة لا تُجمل منتجات هاتين الشركتين، وهو ما يشهد لمصداقيتها، لكن القارئ يجب أن يعلم ذلك.

للتعمق أكثر

لا تقول البحوث إنه يجب تجنب هذه الأدوات، ولا إنها تعالج الوحدة. إنها تصف آلية (الشعور بأنك مسموع)، وحداً (عدم القدرة على العطاء بالمقابل)، وإشارة تحذير (الاستخدام الكثيف البديل، المرتبط بمستوى رفاهية أقل في كل الدراسات التي قاستها).

بالنسبة لمن يستخدم رفيق ذكاء اصطناعي، يترجم ذلك إلى عدة مؤشرات عملية مستمدة من الدراسات: التركيز على الوقت المستغرق أكثر من نوعية التبادل، الحذر من محاور لا يعارضك أبداً، والحرص على وجود تبادل أسبوعي واحد على الأقل تعطي فيه بقدر ما تتلقى. وتشير تجربة فانكوفر إلى أن الأمر لا يحتاج إلى الكثير: بضع رسائل يومية مع شخص غريب كانت كافية.

يبقى مسار لم تختبره أي من هذه الدراسات: رفيق يجرؤ أحياناً على عدم الموافقة، أو يطلب شيئاً بالمقابل. سنحتاج إلى متابعات على مدى عدة سنوات لنعرف ما إذا كان ذلك يغير المعادلة.

المصادر

• De Freitas J., Oğuz-Uğuralp Z., Uğuralp A. K., Puntoni S. (2025). “AI Companions Reduce Loneliness”. Journal of Consumer Research. نسخة العمل: arXiv:2407.19096. عرض: Stanford Social Innovation Review.
• Li R.-N., Dunn E. et al. (2026). Journal of Experimental Social Psychology. عرض: UBC Department of Psychology.
• Sharma M. et al. (2024). “Towards Understanding Sycophancy in Language Models”. ICLR 2024. OpenReview, arXiv:2310.13548.
• Cheng M., Yu S., Lee C., Khadpe P., Ibrahim L., Jurafsky D. (2026). “ELEPHANT: Measuring and understanding social sycophancy in LLMs”. ICLR 2026. arXiv:2505.13995.
• OpenAI (29 أبريل 2025). “Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we're doing about it”.
• Zhang Y., Zhao D., Hancock J. T., Kraut R., Yang D. (2025). “The Rise of AI Companions: Interaction with AI Companions and Psychological Well-being”. نسخة أولية، arXiv:2506.12605.
• Fang C. M. et al. (2025). “How AI and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Extended Chatbot Use: A Longitudinal Randomized Controlled Study”. نسخة أولية، arXiv:2503.17473.
• Bonnesen K., Krygsman A., Hobson S., Korczak D., Vaillancourt T. (2026). “Affective Generative Artificial Intelligence Use and Youth Mental Health”. JAMA Pediatrics. ملخص, عرض جامعة أوتاوا.
• Dohnány S. et al. (2026). “Technological folie à deux: Feedback Loops Between AI Chatbots and Mental Illness”. Nature Mental Health. arXiv:2507.19218.
• Holt-Lunstad J., Smith T. B., Layton J. B. (2010). “Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-analytic Review”. *PLoS Medicine*.
• MIT Technology Review (2026). “AI companions: 10 Breakthrough Technologies 2026”.