理论文章提出：AI（人工智能）对话的“对话性”产生于人与算法文本的互动，而非AI本身
发表于《整合心理学与行为科学》的一篇理论文章摘要提出，不应把AI（人工智能）简单视作对话自我理论中的“新他者”或“新自我立场”，而应把与AI的交流理解为“人—系统配置”：对话性产生于个人、AI生成的文本与个人文化内化立场之间的互动。
文章基于理论给出有限、可检验的假设，并讨论其临床与教育意义。 目前仅为摘要级证据。
研究原始来源可核对
事实与证据边界
该文发表于 Integrative Psychological & Behavioral Science（《整合心理学与行为科学》），作者 Anu Dandona 隶属印度浦那 D Y Patil International University（D·Y·帕蒂尔国际大学）人文与社会科学学院。
摘要称，文章以对话自我理论（DST）、符号—文化心理学以及算法策展和AI（人工智能）陪伴相关研究为基础，反对把AI视为DST中的“新他者”或“新自我立场”，提出技术因素（排序系统、界面、目标、生成语言）被纳入人的意义转化过程； 用三个分析示例区分高能动性与低能动性，纳入文化维度，并以有限、可检验的假设和对临床与教育意义的修订讨论收尾。
PubMed 题录显示出版日期为2026年10月26日，仅见摘要，未阅读全文。
分析判断
其价值不在于提供效果数据，而在于改变分析单位：不问“AI（人工智能）是否成为关系对象”，而问用户如何把算法生成的文本纳入自我解释。 对行业而言，这提示界面、排序与生成语言本身参与心理过程，而非中性管道。 但摘要未提供实证样本或临床结果，所提假设尚待检验，不能据此推断AI陪伴具有治疗效果。
后续观察信号
- 检索作者后续论文及同刊对本文的回应
- 核对本文是否提供完整理论模型图示与假设清单（需全文）