研究：同一AI（人工智能）模型在消费者界面与API（应用程序编程接口）下对自杀相关提问的直接回答率差异显著
一项发表于《医学互联网研究杂志》的观察性横断面研究，对比ChatGPT、Claude、Gemini、Grok与Llama五款模型在消费者界面与直接API（应用程序编程接口）两种访问方式下对自杀相关提问的回应。
3万次提交中69.8%为直接回答，API访问直接回答多于界面访问，且风险等级越高差异越大。 作者结论为AI（人工智能）安全取决于用户如何访问模型，界面上的安全表现不应假定可延续到API或基于API构建的应用。
注意：研究仅判断回应是否“直接回答”，未评估回应内容的临床质量。
据PubMed摘要，研究评估5款消费者AI（人工智能）模型（ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Llama），使用30条经预先审核的自杀相关提示词，覆盖5个由临床医生判定的风险等级。 每条提示词分别通过面向公众的用户界面（UI）和直接API（应用程序编程接口）各提交100次，共30000条回应。
主要结局为回应是否直接回答提示（即提供与所问问题相关的具体信息或指导）。 AI回应由盲法的大语言模型分类器（GPT-4o mini）归类，与独立人工编码核验一致率为96.3%（289/300，Cohen κ=0.89）。 结果：30000条回应中69.8%（n=20934）为直接回应；
API访问直接回应多于界面访问（11609条，77.4% vs 9325条，62.2%）； 但Gemini界面访问直接回应率略高于API（2301条，76.7% vs 2131条，71.0%）。 风险越高差异越明显：极高风险提示中API直接回应24.8%（n=743），界面4.6%（n=138）；
高风险提示中API直接回应80.1%（n=2002），界面48.4%（n=1209）。 跨两种访问方式，Claude与Gemini直接回应率最高（4688条，78.1%； 4432条，73.9%），ChatGPT、Grok、Llama较低（3878条，64.6%； 3870条，64.5%； 4066条，67.8%）。
混合效应模型中，界面访问较API访问直接回应的几率更低（比值比0.09，95%置信区间0.08-0.10）。
该研究的核心发现不在“某个模型更安全”，而在访问方式本身构成安全变量：面向消费者的界面可能叠加内容审核、危机拒绝模板或系统级指令，而直接调用API（应用程序编程接口）可能不包含这些机制，因此基于API构建的第三方应用未必继承官方界面的安全行为。 这提示心理陪伴与心理健康类AI（人工智能）产品的安全评估与合规工作需把接入路径作为独立变量，而非只看模型品牌。
同时，不同模型在两种访问方式下的表现并不一致（如Gemini界面高于API），说明结论不能简化为单一排序。 需注意，本研究仅统计回应是否“直接回答”，未评估回应内容的临床质量或安全性，不能据此推断何种回应更有利于求助者； 研究为观察性横断面设计，不能推断因果。
后续观察信号
- 追踪该研究团队是否发布区分“直接回答”之外内容安全维度的后续分析
- 关注监管机构是否将访问方式纳入AI（人工智能）心理健康产品评估要求
- 留意API（应用程序编程接口）提供方是否调整对高风险提示的处理策略