核心观点

• AI 的训练数据常反映种族偏见，导致对黑人形象的扭曲呈现。
• 当数字工具误解或曲解黑人经历时，会增加使用者的心理压力。
• 数字素养通过帮助用户识别并抵制有偏见的输出，从而增强情感健康。

AI 从有偏见的世界中学习并复刻偏见

• AI 系统通过吸收海量在线数据、研究及媒体内容中的模式进行学习，而这些来源常包含对黑人的扭曲描述或直接忽视。
• 当输入数据存在偏见时，输出结果也必然带有偏见。
• 这会造成用户的认知失调：当询问有关身份、情感或生活经历的问题时，得到的回应可能感觉略有偏差、带有刻板印象或与文化脱节。
• 这种错位具有心理影响，可能产生一种不被理解的微妙感受，这对于许多长期在不被准确认知的系统中生活的黑人而言并不陌生。
• AI 虽无主观恶意，但其影响不容忽视。一个从偏见中学习的工具，其重复偏见的行为会带来情感上的后果。

数字误读可被视为一种新型种族压力

• “种族斗争疲劳”描述了因反复经历种族主义而产生的情绪与身体耗竭，这些经历未必是公开或明显的，有时最消耗人的是那些微妙、持续且累积的体验。
• 当偏见模式通过 AI 显现时，它为此类压力增添了新的层面。与聊天机器人或算法的简单互动，都可能触发熟悉的警觉、紧张或自我保护情绪。
• 即使源头是软件，身体仍会对“误认”做出反应。这种压力是真实的，因为它触及了旧有的神经。
• 数字环境由此成为另一个需要心理防备可能被误读的空间，将种族压力的场域扩展到了许多人认为中立且客观的领域，这可能加深情感冲击。

AI 成为“守门人”及其心理后果

• AI 日益介入影响人们生活的决策，如招聘、医疗、学术评估和网络可见度。
• 当这些系统误解或未能充分代表黑人时，所造成的伤害既是结构性的，也是心理性的。
• 被机器不准确地评估，可能引发无助感或挫败感。被算法抹除或忽视，可能逐渐侵蚀归属感。
• 这些经历影响自我认知、信心和情感健康，尤其当它们强化了长期存在的排斥模式时。
• 数字素养有助于防止内化这些扭曲信息。当你了解系统的局限性时，便不太可能为自己未曾造成的错误而自责。

AI 无法理解种族创伤，也不应假装理解

• AI 驱动的健康工具日益流行，可提供反思、 grounding 练习或情感支持。尽管它们在整理思绪或提供结构方面或有帮助，但无法解读种族创伤的深度、文化韧性或在不平等社会中作为黑人的复杂性。
• 当用户向 AI 工具提出有关种族压力的担忧时，其回应可能过于简单化或完全脱离文化背景。
• 这种不匹配可能让用户感到不被看见或不被认可，从而加剧而非缓解压力。
• 疗愈需要共情、细致入微的理解以及能够理解完整故事的人在場。AI 无法提供这些，也无法像具备文化响应能力的从业者那样提供心理支持空间。

黑人领导力参与 AI 开发是心理保护的必要条件

• 当黑人研究者、心理学家、工程师和伦理学家参与塑造 AI 的发展时，这项技术才能朝着尊重准确性、尊严和代表性的方向成长。
• 包容性的领导力能降低伤害风险，并拓展 AI 成为支持而非压力来源的可能性。
• 该领域的代表性不仅是公平问题，更是对心理健康的直接投入。当我们参与构建工具时，工具才更有可能理解我们。

数字素养是每位黑人必备的健康技能

• 当下的数字素养意味着以觉察和审慎的态度对待 AI。这包括：

  • 理解回应是如何生成的。
  • 识别何时因输出本身有问题而感到不适。
  • 拒绝内化有偏见的输出。
  • 将 AI 视为众多工具之一，而非关于我们是谁或我们应得什么的真理来源。
• 这也意味着知道在涉及种族压力、身份发展或情感健康等问题时，何时应转向基于人性的、扎根文化的支持。
• AI 已然存在并快速演变。黑人有权在知识与心理安全的基础上参与这一变革。当我们理解这项技术时，我们才能以保护自身健康、强化自我认知的方式使用它，而非任由其扭曲或贬低我们。