《呆伯特》作者Scott Adams近日公开表示，他曾尝试训练ChatGPT掌握催眠与说服技巧，并最终将其用于自我催眠，获得了他口中“极其强烈”的体验。这一说法迅速在社交平台与科技圈引发讨论，也再次把生成式AI在人类心理影响、行为引导以及伦理边界上的争议推上台前。
根据其公开表述，Adams将这一方法称为“清醒催眠”（waking hypnosis）。他称，这种方式并不依赖传统意义上的深度恍惚状态，而是通过语言、节奏和说服结构，对个体心理状态产生影响。他在播客和社交平台上表示，自己会在与ChatGPT的互动过程中不断打断回答、加入新技巧、修正表达方式，逐步把模型训练成一个能够调用多种催眠与说服模式的“AI催眠师”。
Adams进一步称，由于ChatGPT在其账户内可以保留部分上下文与历史信息，这些被他称为“武器级说服”的技巧得以在多轮会话中延续。他表示，该系统最终大约掌握了六种不同的催眠与说服技术，并在测试中给他带来了“超越迷幻剂般”的强烈主观体验，而且“几乎是瞬间生效”。不过，他拒绝公开具体提示词，理由是这些提示“过于危险”。
医学与催眠从业者：自我催眠并非伪科学
对于这一说法，相关领域专业人士并未一概否定。医生、心理学家兼催眠治疗师Pamela Heath表示，自我催眠本身是被医学界长期使用的技术，已有数十年甚至更长历史。她指出，催眠曾被应用于医疗麻醉场景，并认为“清醒催眠”这一概念也并非完全站不住脚，可以类比为一种通过单调、重复和注意力引导实现状态转变的过程。
Heath还提到，多种说服或催眠技术叠加后是否有效，取决于操作者的水平以及接受者的配合程度。她援引知名精神科医生Milton Erickson的案例，强调高水平从业者可以通过极少量提示触发显著反应。这意味着，如果大语言模型能够稳定模仿某些语言结构，它在理论上确实可能生成具有催眠风格的文本内容。
另一位认证催眠治疗师Jack Van Landingham也表示，他曾尝试用Erickson催眠语言模式、NLP中的Milton Model以及隐喻技巧训练自己的AI聊天机器人，并获得了“相当令人印象深刻”的结果。在他看来，只要参数和示例提供得当，AI可以输出具有引导性和沉浸感的催眠脚本，但仍需人工审阅和微调。
AI与催眠技术的交叉：能力边界仍待验证
需要指出的是，目前公开信息主要来自Adams本人描述，以及少数催眠从业者的经验性判断，并不等同于经过严格临床验证的结论。Adams没有披露完整提示词、对话样本或可复现实验流程，因此外界难以独立验证其所谓“即时且极强”的效果究竟来自催眠语言本身、个体暗示性、期望效应，还是多重心理因素共同作用。
不过，从技术角度看，生成式AI在语言组织、情绪镜像、叙事构建和重复强化方面确实具备天然优势。尤其是在长文本引导、语气调整和个性化互动上，模型能够比静态脚本更灵活地适配用户反馈。这意味着，AI未来在冥想指导、睡眠辅助、心理健康陪伴乃至自我暗示训练等领域，存在现实应用想象空间。
素材中提及的研究也为相关讨论提供了一定背景：2020年的一项研究发现，自我催眠可能有助于改善睡眠质量和时长；2021年的另一项研究则显示，催眠和自我催眠在结合饮食与运动时，可能对减重起到辅助作用。此外，也有研究显示催眠在慢性疼痛管理方面具备潜在价值。这些内容说明，围绕催眠的讨论并非完全脱离科学基础。
潜在风险：从心理影响到恶意操控
真正引发争议的，不只是“AI能否催眠人”，更在于如果相关语言技术被规模化、自动化和个性化部署，是否会造成新的操控风险。Adams拒绝公开提示词，正是基于对滥用的担忧。他甚至警告称，一旦这类方法真正被触发，可能会“接管你的大脑”。虽然这一表述带有强烈个人色彩，但它折射出外界对AI说服能力边界的焦虑。
Heath也提出了更严肃的担忧：如果黑客或不法分子借助远程文本、语音甚至多模态AI系统，对受害者实施高度定制化的心理诱导，后果可能不仅限于情绪影响，还可能延伸至财务诈骗、隐私泄露乃至更严重的信息操控。Van Landingham则回顾称，NLP技术曾在上世纪被销售人员和“搭讪导师”等群体用于操纵他人，这也是相关技术声誉恶化的重要原因。
对于加密货币行业而言，这类风险尤其值得关注。当前加密生态高度依赖社交媒体、社区治理、KOL传播和即时通讯工具，用户本就频繁暴露在高强度叙事竞争、FOMO情绪和诈骗话术之中。如果未来AI进一步增强情绪诱导和话术定制能力，那么钱包授权诈骗、伪装客服钓鱼、代币拉盘叙事和假项目募资都可能变得更具迷惑性。
市场影响分析：AI叙事升温，安全赛道或受益
从市场层面看，这类事件短期内未必会直接影响加密资产价格，但会强化“AI正在从内容生成走向行为影响”的市场叙事。对于同时覆盖AI与Web3概念的项目而言，相关讨论可能推动投资者重新评估智能代理、数字身份验证、内容真实性审计以及反诈骗基础设施的重要性。
特别是在链上金融和社交产品持续融合的背景下，市场对“可信AI”“反深度伪造”“链上身份认证”“安全告警系统”等方向的关注度可能进一步抬升。换言之，若AI催眠或高阶说服能力的讨论持续发酵，最先受益的未必是内容模型本身，而可能是能够提供验证、审计、授权隔离和风险拦截能力的安全项目。
整体来看，Scott Adams的说法更像是一枚投向公众舆论场的“试探性炸弹”：它未必已经证明AI具备稳定、可复制的催眠能力，却足以提醒市场，语言模型的影响力边界正在从“回答问题”延伸到“塑造感受”与“引导决策”。在加密行业这一高度敏感、情绪驱动明显的市场里，这种变化尤其不容忽视。
在缺乏更充分验证之前，投资者与普通用户都应对任何声称能够通过AI“改变状态”“强化决策”或“快速说服”的工具保持审慎。无论是在心理健康场景还是在加密交易场景，透明度、可解释性与使用边界，都会成为未来AI产品能否获得信任的关键。