《呆伯特》创作者Scott Adams近日表示，他曾尝试训练ChatGPT学习催眠与说服技巧，并将其用于对自己进行“自我催眠”，且声称获得了“极其强烈”的体验。这一说法迅速在社交平台与播客节目中引发讨论，也让外界再次关注生成式AI在心理暗示、行为引导和语言影响方面的潜在能力与风险。
Adams在公开表述中称，他向ChatGPT逐步教授了一系列说服方法，并将其称为“清醒催眠”（waking hypnosis）。按照他的描述，这种方式并不依赖传统意义上的恍惚或深度催眠状态，而是通过语言模式对个体产生直接影响。他还提到，自己会在AI输出过程中不断打断、修正并补充新的技巧，使模型在同一账户的上下文中持续保留相关信息。
据Adams介绍，他训练后的ChatGPT大约掌握了6种不同的催眠或说服技术，并在测试中对自己产生了显著效果。他将这次体验形容为“超越迷幻剂般强烈”，而且“几乎是瞬间发生”。不过，对于外界最关心的提示词设计，他明确表示拒绝公开，并称这些提示“过于危险”。
专家：自我催眠并非伪科学，但关键在边界与使用方式
针对这一事件，医学与催眠治疗领域的专业人士给出了更审慎的看法。医生、心理学家兼催眠治疗师Pamela Heath指出，自我催眠本身是一项具有长期医学应用历史的技术，在麻醉、疼痛管理等场景中已有实践基础。她认为，Adams提到的“清醒催眠”概念并非完全站不住脚，某种程度上可以类比“道路催眠”或通过单调信息诱导注意力变化的状态。
Heath还表示，多种说服技巧叠加是否有效，取决于操作者水平和接受者本人的状态。她提到，一些经验丰富的从业者甚至可以通过极少提示就引导被试进入催眠状态。这意味着，如果AI被持续调教为输出特定语言结构，它��论上确实可能在一定程度上复制部分催眠沟通模式。
另一位认证催眠治疗师、同时从事教学工作的Jack Van Landingham也表示，他曾尝试用Erickson学派催眠语言模式、NLP中的Milton Model以及隐喻结构训练自己的AI聊天机器人，并获得“相当令人印象深刻”的输出结果。他指出，AI在获得明确参数后，能够生成较成熟的催眠脚本，但仍需要人工检查与微调。
AI与催眠语言的结合，正在从实验走向现实讨论
从现有信息看，Adams的案例更像是一场高强度个人实验，而非严格意义上的科学验证。但多位受访者都承认，AI与催眠治疗、心理干预之间确实存在交叉空间。例如，AI可以根据个体正在面对的问题，构建具有画面感的隐喻故事，再通过文本或语音形式呈现给用户。这类叙事式引导本就是催眠技术中的常见方法。
已有研究也显示，自我催眠在某些健康场景中可能带来积极效果。报道提及，2020年一项研究认为自我催眠有助于改善睡眠质量和时长；2021年另一项研究则指出，在配合饮食与运动的前提下，催眠和自我催眠可能帮助减重。此外，在慢性疼痛管理方面，也有研究显示催眠对部分住院老年患者的镇痛效果优于按摩疗法。
不过，这并不意味着AI生成的催眠或说服内容可以被无门槛复制。专家强调，自我催眠通常建立在个体自愿、可中断和自我控制的前提上，其安全性与边界感十分关键。一旦相关语言技巧被用于诱导消费、情绪操控，甚至远程诈骗，问题就会从健康辅助工具转向伦理与安全风险。
市场影响：AI应用边界再受关注，相关赛道或迎监管审视
虽然这则消息本身并非直接的加密货币行业新闻，但其背后的核心议题——AI对人类决策与行为的影响力——与Web3、数字身份、链上社交和AI代理等热门赛道高度相关。当前，越来越多项目试图将AI助手、链上声誉系统、个性化推荐和自动化交易结合。如果AI在语言引导层面的能力被进一步验证，市场对“AI代理是否可能操控用户决策”的担忧也可能同步上升。
对于加密市场而言，这类事件可能带来两层影响。其一，投资者会更加关注AI项目在心理影响、用户授权和模型对齐方面的合规设计，尤其是涉及语音交互、数字人和私人助理的应用。其二，监管层面对“生成式AI是否构成行为诱导工具”的讨论或将加快，这可能影响部分AI+Crypto项目未来的产品设计和风控要求。
更现实的风险则体现在诈骗场景。若AI能够被训练为输出更具针对性的说服话术，那么在加密货币领域常见的钓鱼、假投资顾问、社交工程攻击或许会进一步升级。对用户而言，无论是面对AI生成的投资建议，还是接收带有情绪诱导色彩的内容，都需要保持足够警惕，避免在高压或高情绪状态下做出资产决策。
总体来看，Scott Adams的说法仍主要停留在个人经验层面，缺乏可重复验证的公开方法，但它已经足以引发一场关于AI语言影响力的严肃讨论。随着模型记忆能力、语音生成和个性化交互持续提升，AI究竟是帮助用户改善状态的工具，还是可能被滥用于操控认知的媒介，正成为科技行业与资本市场都无法回避的话题。