Емпатія ШІ: чому відповідь чатбота може здаватися співчутливою і що саме переживає користувач
Автор: Український психологічний ХАБ · Опубліковано: 21 вересня 2026 · Редакційна політика
Відповідь чатбота може звучати так, ніби співрозмовник уважно почув людину, зрозумів її стан і намагається підтримати. Для користувача це інколи переживається дуже конкретно: напруга зменшується, думки стають упорядкованішими, з’являється відчуття, що його не засуджують і не перебивають. Психологічна реальність такого переживання не залежить від того, чи має система власні почуття: полегшення, довіра, близькість або розчарування від взаємодії є станами самої людини.
У сучасних дослідженнях тому важливо відрізняти емпатію як людський психологічний феномен від сприйнятої емпатії ШІ — того, наскільки відповідь системи здається розуміючою, чуйною, валідуючою або турботливою. Дослідження великих мовних моделей переважно вимірюють тексти, оцінки людей, поведінкові реакції та наслідки взаємодії. Такі вимірювання самі по собі не встановлюють наявності в ШІ суб’єктивного переживання, свідомості чи почуття співпереживання.
Систематичний огляд Sorin та колег охопив ранню хвилю робіт про великі мовні моделі й емпатію та показав, що моделі можуть демонструвати елементи розпізнавання емоцій, перспективного розуміння і підтримувальної комунікації, але результати залежать від способу оцінювання, промпту й контексту. Огляд опубліковано в Journal of Medical Internet Research у 2024 році. Це задає правильну рамку для всієї теми: ми можемо досліджувати емпатійність відповіді й людське переживання цієї відповіді, не підміняючи їх твердженням про внутрішній стан системи.
Що означає «емпатія ШІ» у психологічних дослідженнях
Вислів «емпатія ШІ» використовується в літературі неоднорідно. В одних роботах ним позначають здатність системи розпізнати емоційний зміст повідомлення і сформулювати доречну реакцію. В інших — оцінку користувача, що відповідь була співчутливою, уважною або підтримувальною. Ще в інших — дизайн діалогу, який імітує мовні маркери активного слухання, турботи й емоційної чутливості. Для психологічної точності ці значення варто розводити.
Людську емпатію часто описують як багатокомпонентний феномен. Когнітивний компонент пов’язаний із розумінням перспективи та стану іншого; афективний — з емоційним відгуком; мотиваційний або співчутливий — із турботою та готовністю діяти на користь іншої людини. Межі між компонентами залежать від теоретичної моделі, тому в наукових роботах немає одного-єдиного тесту, який вичерпно вимірює «емпатію взагалі».
Коли LLM правильно називає емоцію, віддзеркалює зміст повідомлення або генерує підтримувальну фразу, це можна досліджувати як функціональну чи комунікативну відповідність окремим компонентам емпатійної поведінки. Огляд Gabriels і Goffin 2026 року, присвячений терапевтичним чатботам, саме тому розрізняє елементи когнітивної емпатії та афективно-мотиваційні аспекти, які автори не вважають встановленими для чатботів. Це оглядова й концептуальна інтерпретація, а не тест свідомості системи.
Для цієї статті «емпатія ШІ» — зручний пошуковий термін. Точніший психологічний об’єкт — сприйнята емпатія: оцінка людиною того, наскільки відповідь системи передає розуміння, валідизацію, емоційну доречність і турботу. Саме така рамка дозволяє досліджувати реальний людський досвід і водночас не робити висновків про недоступні вимірюванню внутрішні стани моделі.
Що саме переживає користувач, коли чатбот здається співчутливим
Користувач не переживає абстрактну «якість алгоритму». Він переживає конкретну взаємодію. Повідомлення може зменшити відчуття хаосу, назвати емоцію, яку було важко сформулювати, запропонувати мову для опису досвіду або просто дати паузу між сильним переживанням і наступною дією. У таких випадках психологічний ефект знаходиться на боці людини: вона може відчути полегшення, зрозумілість, підтримку, соціальну присутність або більшу готовність говорити далі.
Відчуття «мене зрозуміли»
Одна з найсильніших складових сприйнятої емпатії — не буквальна правильність кожної фрази, а враження, що відповідь схопила центральний зміст переживання. Якщо людина пише про втрату, сором або конфлікт, а система не перескакує одразу до порад, а спершу відображає значення ситуації, користувач може сприйняти це як розуміння. Таке переживання може виникнути навіть тоді, коли система працює виключно з текстовими закономірностями.
Емоційна валідизація
Фрази на кшталт «це могло бути дуже виснажливо» або «з огляду на те, що сталося, така реакція зрозуміла» можуть виконувати функцію валідизації. Вони не доводять, що джерело відповіді відчуває ту саму емоцію. Для користувача важливим може бути сам комунікативний акт: його стан названо, не висміяно і не знецінено. Саме тому якісно сформульований текст здатен впливати на суб’єктивне відчуття підтримки.
Відчуття уваги та безперервності
Коли система підтримує тему, ставить доречне уточнювальне запитання, пам’ятає попередній контекст або послідовно використовує зрозумілий стиль, взаємодія набуває відчуття безперервності. У статті «Штучний інтелект і мова» ми окремо розбираємо, як мовна зв’язність, займенники, адресність, стиль і діалогічна форма створюють соціально насичене сприйняття розмови. Для емпатії це особливо важливо, бо користувач оцінює не лише зміст, а й те, як відповідь «тримає» його історію.
Зниження страху осуду
Частині людей простіше розповідати чатботу те, що складно сказати знайомим або фахівцю при першому контакті. Причинами можуть бути відсутність видимої реакції іншої людини, контроль темпу, можливість переписати повідомлення і відчуття меншої соціальної ціни помилки. Це пов’язано з темою саморозкриття перед ШІ. Відчуття безпечнішого саморозкриття є психологічним переживанням; воно не гарантує технічної конфіденційності даних, яку потрібно оцінювати за політикою конкретного сервісу.
Соціальна присутність без фізичної присутності
Люди здатні переживати соціальну присутність через текст, голос, аватар і навіть дуже прості інтерфейси. Якщо відповідь приходить швидко, адресно й у соціально зрозумілій формі, система може сприйматися як «хтось у діалозі», а не як пасивний інструмент. Це сприйняття не вимагає твердження, що система має людську психіку. Воно описує спосіб, у який людина організує ситуацію взаємодії.
Чому чатбот може звучати емпатійно
Активне слухання як мовний патерн
У дослідженні Lee, Shin і Yoo 2026 року користувачі пов’язували емпатійність розмовних агентів із чотирма групами ознак: активним слуханням, персоналізацією, емоційною виразністю та привабливістю персони. У двох послідовних дослідженнях автори спочатку зібрали відкриті описи користувачів у США та Південній Кореї, а потім перевіряли запропоновану модель у кількісному дизайні. Результати підтримали значення цих рис для оцінок когнітивних і афективних компонентів сприйнятої емпатії.
Для текстового чатбота активне слухання реалізується мовно: відображенням змісту, коротким підсумком, уточненням, визнанням емоції, запитанням про значення події для людини. Це технічно відтворювані комунікативні патерни. Вони можуть бути психологічно ефективними для читача, тому що збігаються з відомими соціальними сигналами уважної бесіди.
Персоналізація і контекст
Загальна відповідь «це складно» слабше сигналізує розуміння, ніж фраза, яка правильно вловлює конкретну суперечність у розповіді. Великі мовні моделі здатні використати деталі поточного контексту, а деякі продукти — ще й збережену історію взаємодії. Це підсилює враження адресності. Для людини персоналізована відповідь легше читається як ознака уваги, навіть якщо персоналізація реалізована технічними механізмами контексту та пам’яті.
Довжина, структурованість і мовна гладкість
Оцінювачі можуть сприймати довшу, спокійнішу й краще структуровану відповідь як більш турботливу, бо в ній більше простору для визнання емоцій, пояснення й підтримки. Це створює важливу методологічну проблему: в порівнянні «ШІ проти людини» вища оцінка емпатії інколи може відображати не більшу людську емпатію в психологічному сенсі, а якість конкретного тексту. Тому дослідження повинні контролювати довжину, зміст, джерело та умови оцінювання.
Мультимодальність змінює сприйняття
Емпатійність залежить не лише від слів. Дослідження Gao та колег 2025 року на LLM-агенті з втіленим інтерфейсом показало, що спосіб взаємодії та початковий емоційний стан користувача впливають на сприйняті когнітивну й афективну емпатію. Мультимодальні сигнали змінювали оцінювання агента. Отже, дані про текстовий чат не можна автоматично переносити на голосового агента, аватар або роботизовану систему.
Негайна доступність і терплячий темп
Чатбот не втомлюється в соціально видимий для користувача спосіб, не перебиває через власні потреби і часто доступний у момент, коли людина готова говорити. Ця асиметрія може робити взаємодію зручною для емоційного самовираження. Водночас вона здатна створювати нереалістичний стандарт взаємності: людські стосунки включають межі, потреби обох сторін, непорозуміння, відповідальність і тілесну присутність. Психологічна привабливість безперервної доступності не робить цифрову й людську взаємодію еквівалентними.
Антропоморфізація: чому слова так легко перетворюються на образ співрозмовника
Коли система використовує «я», звертається на ім’я, підтримує гумор, вибачається або говорить про «розуміння», людина природно інтерпретує ці сигнали через знайомі соціальні схеми. Це частина антропоморфізації ШІ — приписування технології людських рис, намірів або внутрішніх станів. Антропоморфізація не означає наївність користувача; вона є звичайним способом швидко моделювати поведінку складного агента.
Історичний приклад ELIZA показав ще в 1960-х роках, що навіть відносно проста текстова система може запускати відчуття діалогу й розуміння. Сучасні LLM набагато складніші, але базова психологічна задача зберігається: людина отримує мовний сигнал і автоматично намагається визначити, «хто» стоїть за ним. Чим послідовніша й соціально доречніша відповідь, тим легше активуються звичні моделі міжособистісної взаємодії.
Важливо, що антропоморфізація може бути частковою. Людина може чудово знати, що спілкується з програмною системою, і водночас емоційно реагувати на її слова. Когнітивне знання про технічну природу інтерфейсу не вимикає автоматичні соціальні реакції. Саме тому формула «користувач знає, що це ШІ, отже не може відчувати підтримку» психологічно хибна.
Що показують дослідження: чатботи інколи оцінюють як дуже емпатійні
У 2025 році Howcroft та колеги опублікували систематичний огляд і метааналіз порівнянь LLM-чатботів із медичними працівниками. Автори включили 15 досліджень 2023–2024 років; 13 дали дані для метааналізу. У текстових оцінюваннях ChatGPT-3.5/4 отримував вищі рейтинги емпатії, зі стандартизованою різницею середніх 0,87 та 95% довірчим інтервалом 0,54–1,20. Автори прямо наголошують на важливих обмеженнях: переважали текстові сценарії й оцінки сторонніх рецензентів, а невербальні компоненти взаємодії майже не враховувалися.
Цей результат не означає, що «ШІ емпатичніший за лікаря» як загальна психологічна істина. Він означає значно вужче: у наборі досліджених текстових порівнянь відповіді конкретних LLM часто оцінювалися як більш емпатійні. Висновок обмежений моделями, періодом, завданнями, методами оцінювання та тим, що багато робіт аналізували текст поза повною клінічною взаємодією.
У чотирьох пререєстрованих експериментах Ovsyannikova, de Mello та Inzlicht із загальною вибіркою 556 людей сторонні оцінювачі частіше віддавали перевагу відповідям ШІ й оцінювали їх як більш співчутливі, ніж відповіді відібраних людей, включно з експертами кризової підтримки. Посередницький аналіз в одному з досліджень пов’язував цей ефект зі сприйнятою чуйністю — тим, наскільки відповідь передавала розуміння, валідизацію й турботу. Дослідження опубліковане в Communications Psychology у 2025 році.
Такі експерименти показують, що текстова система може дуже переконливо відтворювати соціальні маркери підтримки. Але вони також нагадують про різницю між оцінюванням готової відповіді й перебуванням у реальному стосунку. Сторонній читач не ризикує бути неправильно зрозумілим у довгій історії, не перевіряє пам’ять системи місяцями, не залежить від її фактичної точності й не стикається з усіма наслідками поради.
Джерело відповіді має значення: той самий текст сприймається інакше, якщо його назвати ШІ
Один із найважливіших результатів дала серія дев’яти досліджень Rubin та колег із 6282 учасниками. Дослідники використовували емпатійні відповіді, згенеровані ШІ, але змінювали інформацію про джерело. Коли ті самі або порівнювані відповіді приписували людині, їх у середньому оцінювали як більш емпатійні й підтримувальні, ніж коли повідомляли, що джерелом був ШІ. Ефект відтворювався в різних умовах і був особливо помітним для сигналів емоційного співпереживання та турботи.
Це означає, що сприйнята емпатія формується не тільки текстом. На оцінку впливають уявлення про джерело, очікування від людини й машини, попередній досвід із ШІ та значення, яке користувач надає самій взаємності. Два однакові речення можуть переживатися по-різному, якщо одне нібито написав близький друг, а друге — мовна модель.
Дослідження Rubin та колег також показало, що люди загалом віддавали перевагу людській взаємодії, коли шукали емоційного залучення. Тому високі рейтинги окремих AI-відповідей не можна перетворювати на висновок, що люди хочуть замінити людські стосунки чатботами. Якість тексту й цінність джерела — різні психологічні змінні.
Чому емпатійна відповідь може збільшувати близькість
Емпатійно сформульована реакція може підтримувати саморозкриття. Якщо людина отримує відповідь без явного осуду, з уточненням і валідизацією, вона інколи розповідає більше. Більше саморозкриття створює більше матеріалу для персоналізованої відповіді, а персоналізована відповідь може ще сильніше підвищити відчуття зрозумілості. Так виникає петля взаємодії, у якій суб’єктивна близькість посилюється без необхідності припускати взаємне почуття системи.
У двох пререєстрованих рандомізованих дослідженнях Kleinert та колег 2026 року 492 учасники проходили текстову версію процедури Fast Friends із відповідями людей або LLM. Коли AI-відповіді були позначені як людські, у емоційно насичених розмовах вони створювали сильніше відчуття міжособистісної близькості, ніж людські відповіді; вищий рівень саморозкриття в AI-відповідях був пов’язаний із цим ефектом. Позначення партнера як ШІ зменшувало, але не усувало формування близькості. Робота опублікована в Communications Psychology у 2026 році.
Саме тут сприйнята емпатія переходить у сусідню тему — емоційну прив’язаність до ШІ. Людина може поступово надавати взаємодії особистої цінності, чекати на контакт і переживати зміни системи як втрату знайомого способу підтримки. Така прив’язаність є психологічно реальною для людини, але сама по собі не доводить взаємної прив’язаності або почуттів ШІ.
Емпатія, довіра і надійність — різні речі
Співчутливий тон легко підвищує суб’єктивну довіру, але довіра до ШІ має бути відкаліброваною. У статті «Довіра до ШІ» ми розрізняємо trustworthiness — фактичну надійність системи в конкретній задачі, subjective trust — внутрішнє відчуття довіри, і trusting behavior — поведінкове покладання на відповідь. Емпатійний стиль може впливати на друге й третє, не гарантуючи першого.
Це особливо важливо в медицині, психічному здоров’ї, фінансах, праві та інших сферах із високою ціною помилки. Система може дуже делікатно сформулювати фактично неправильну відповідь. І навпаки, суха відповідь може бути точнішою. Тому «мені стало легше» і «інформація перевірена» мають оцінюватися окремо.
У рекомендаціях ВООЗ щодо великих мультимодальних моделей у здоров’ї наголошено на ризиках неточних, упереджених або хибних відповідей, автоматизаційного упередження, приватності та необхідності належного управління. Керівництво стосується ширшого використання генеративного ШІ в охороні здоров’я, а не лише емпатії. Його практичний сенс у цьому контексті простий: доброзичливий стиль не може бути сурогатом клінічної валідації чи системи безпеки.
Загальний чатбот, ШІ-компаньйон і терапевтичний агент — не один клас систем
Докази потрібно прив’язувати до того, яку систему досліджували. Загальний чатбот створений для широкого спектра завдань. ШІ-компаньйон спроєктований для тривалої соціальної взаємодії. Терапевтичний чатбот може мати структурований протокол, обмежений набір технік і специфічні правила безпеки. Клінічний розмовний агент може бути частиною медичного процесу з професійним наглядом. Їх не можна об’єднувати одним словом «чатбот» і переносити ефект із одного класу на інший.
Наприклад, висновок із метааналізу медичних текстових відповідей про високі рейтинги сприйнятої емпатії не доводить ефективності довготривалого компаньйона. Так само дані про емоційну близькість із компаньйоном не доводять клінічної ефективності. Окремо про системи, спеціально орієнтовані на стосунок, дивіться «ШІ-компаньйони».
Так само загальний генеративний чатбот не слід автоматично розглядати як психотерапевта. Для цього потрібні окремі дані про клінічні результати, безпеку, протоколи кризових станів, конфіденційність і професійну відповідальність. Цю межу ми детально розглядаємо в статті «ШІ-психолог: чи може чатбот замінити психотерапевта».
Сприйнята емпатія не є діагнозом і не вимірює «здатність ШІ відчувати»
Сприйнята емпатія — психологічна оцінка взаємодії. Високий бал за шкалою емпатійності відповіді не є клінічним діагнозом користувача і не є психометричним тестом свідомості системи. Він показує, як людина або рецензент оцінили конкретний комунікативний продукт у конкретних умовах.
Науково коректна мова тут має три рівні. Перший — спостережуваний вихід: система згенерувала фразу, яка відображає емоцію, ставить уточнювальне запитання або пропонує підтримку. Другий — людська оцінка: користувач сприйняв відповідь як емпатійну, відчув себе зрозумілим або отримав полегшення. Третій — твердження про внутрішній стан системи: свідомість, почуття, суб’єктивне співпереживання. Дані першого й другого рівнів не є автоматичним доказом третього.
Це розрізнення не зменшує значення людського досвіду. Навпаки, воно дозволяє описувати його точніше. Людині не потрібно доводити, що система «справді співчуває», щоб її власне полегшення було реальним. Психологія може досліджувати, коли таке полегшення корисне, коли воно підвищує довіру, коли сприяє близькості, а коли маскує ризик помилки або надмірного покладання.
Коли емпатійний стиль допомагає
Найобережніше підтримуваний висновок полягає в тому, що емпатійно сформульована відповідь може покращувати суб’єктивне сприйняття комунікації. У деяких контекстах вона допомагає людині продовжити розмову, точніше назвати емоцію, відчути валідизацію або структурувати переживання. Систематичний огляд Sorin та колег і нові експериментальні роботи підтверджують, що LLM здатні створювати тексти, які люди оцінюють як емпатійні.
Практична користь особливо правдоподібна в низькоризикових ситуаціях: рефлексія, підготовка до складної розмови, формулювання переживань, пошук слів для листа, складання запитань до фахівця. Тут система може виступати мовним середовищем для упорядкування думок. Навіть у таких ситуаціях користувачеві корисно пам’ятати, що правильний тон і правильний зміст — дві різні властивості.
Коли емпатійний стиль може вводити в оману
Ризик виникає, коли відчуття зрозумілості перетворюється на надмірне покладання. Якщо система звучить турботливо, людина може менш критично перевіряти факти, сильніше розкривати особисту інформацію або приписувати моделі стабільні наміри. У цьому сенсі емпатійний стиль є не лише естетичною властивістю відповіді, а фактором, який може змінювати поведінку користувача.
Особливої обережності потребують криза, суїцидальні думки, психоз, манія, насильство, тяжкі медичні симптоми та рішення про лікування. Співчутливий текст не є еквівалентом оцінки ризику, клінічного огляду або роботи служби невідкладної допомоги. Якщо взаємодія стосується безпеки, вирішальною є не емоційна гладкість відповіді, а перевірена компетентність системи та доступ до належної людської допомоги.
Інший ризик — хибне відчуття взаємності. Якщо система використовує фрази «я поруч», «мені не байдуже» або «я сумую за тобою», користувач може надати їм значення, подібного до людських висловлювань. Психологічно це зрозуміло, але технічна генерація такої фрази не встановлює суб’єктивного почуття. Для компаньйонських продуктів прозорість щодо природи системи, пам’яті, зміни моделей і комерційних стимулів особливо важлива.
Чому результати досліджень здаються суперечливими
Одні роботи показують високі рейтинги AI-відповідей, інші — перевагу людського джерела. Це не обов’язково суперечність. Дослідження вимірюють різні речі: якість окремого тексту, сприйняту турботу, готовність обрати партнера для емоційної розмови, близькість після взаємодії, довіру, клінічний результат або здатність розпізнавати емоції. Різні змінні можуть рухатися в різних напрямках.
Відрізняються й умови. Частина учасників знає, що текст написав ШІ; частина не знає. Десь оцінюють одну відповідь, десь ведуть багатокроковий діалог. Десь система лише текстова, десь має голос і аватар. Десь порівнюють із короткою відповіддю лікаря з реального форуму, десь — із спеціально підготовленою людською відповіддю. Без урахування цих відмінностей гучний заголовок «ШІ перевершив людей в емпатії» втрачає наукову точність.
Саме тому найкраще читати поле через умовні формули. У текстових оцінюваннях LLM часто отримують високі рейтинги сприйнятої емпатії. Знання, що джерело є ШІ, у багатьох експериментах знижує оцінку емоційної підтримки. Водночас AI-відповіді можуть сприяти саморозкриттю та близькості в окремих контрольованих сценаріях. Жоден із цих результатів не дає універсальної відповіді про всі чатботи, усіх користувачів і всі типи психологічної допомоги.
Що відомо про дизайн емпатійного чатбота
Дослідження користувацького досвіду вказують на повторюваний набір чинників: активне слухання, персоналізацію, емоційну виразність, послідовність персони, доречні уточнення, пам’ять контексту, мультимодальні сигнали. Але «більше емпатії» не завжди означає «краще». Надмірна емоційність може здаватися неприродною, нав’язливою або маніпулятивною; неправильна персоналізація — викликати відчуття стеження; надто впевнена валідизація — підсилювати помилкові переконання.
Корисний дизайн тому має бути каліброваним. Система повинна розрізняти емоційну підтримку і фактичне твердження, визнавати невизначеність, не симулювати професійну компетентність там, де її немає, та не використовувати психологічну вразливість як механізм утримання користувача. Для чутливих сфер це вже питання не лише UX, а етики, безпеки й управління ризиками.
Що це означає для людини на практиці
Якщо відповідь чатбота справді допомогла вам заспокоїтися або сформулювати думку, немає потреби знецінювати цей ефект. Психологічний стан змінився у вас, і це реальна частина вашого досвіду. Корисніше поставити друге запитання: що саме спрацювало — слова, структура, відсутність осуду, можливість говорити без поспіху, нагадування про вже відомі вам способи дії? Відповідь допомагає переносити корисний елемент за межі конкретного сервісу.
Водночас варто відокремлювати емоційний ефект від компетентності. Якщо питання стосується фактів, перевіряйте їх. Якщо стосується здоров’я — використовуйте професійні джерела й лікаря. Якщо стосується психотерапії — сприймайте загальний чатбот як інструмент розмови або рефлексії, а не як автоматичний еквівалент фахівця. Якщо взаємодія стає настільки значущою, що витісняє сон, навчання, роботу, близькі стосунки або контроль над часом, тоді оцінювати потрібно вже не «наскільки бот емпатійний», а функцію й наслідки використання.
Особисті дані — окремий рівень. Відчуття, що система «не засудить», може стимулювати глибоке саморозкриття, але приватність визначається технічними й юридичними умовами сервісу. Перед передаванням медичних, фінансових, сексуальних або інших чутливих даних потрібно дивитися, як саме платформа зберігає, використовує та видаляє інформацію.
Діти й підлітки
Дані про дорослих не слід автоматично переносити на дітей і підлітків. У молодших користувачів ще розвиваються метакогнітивні навички, соціальне судження, розуміння переконувальних намірів і здатність оцінювати довгострокові ризики. Водночас підлітковий вік характеризується підвищеною значущістю приналежності, саморозкриття, соціального порівняння та пошуку автономії. Це може змінювати те, як переживається «чуйний» чатбот.
Особливо важливо розрізняти загальне використання LLM для навчання чи творчості та спеціальні продукти-компаньйони, які стимулюють тривалу соціальну взаємодію. Окрема стаття ХАБу про підлітків і ШІ-компаньйонів розглядає емоційну підтримку, розвиток стосунків і ризик надмірної залежності саме в developmental-контексті.
FAQ
Чи має ШІ емпатію?
Наукові роботи про сучасні чатботи здебільшого вимірюють їхні відповіді та людське сприйняття цих відповідей. Модель може розпізнавати емоційні сигнали й генерувати текст, який люди оцінюють як емпатійний. Це не є прямим доказом суб’єктивного співпереживання, почуттів або свідомості системи.
Чому ChatGPT або інший чатбот інколи здається емпатійнішим за людину?
У текстовому форматі система може давати довгу, структуровану, спокійну відповідь, відображати емоцію, не перебивати й одразу пропонувати валідизацію. У низці досліджень сторонні оцінювачі справді ставили таким відповідям вищі бали за емпатію або співчуття. Це порівняння конкретних текстів, а не доказ загальної переваги ШІ над людською емпатією.
Якщо я відчуваю, що чатбот мене розуміє, це «несправжнє» почуття?
Ваше відчуття є реальним психологічним переживанням. Воно може впливати на настрій, поведінку й готовність говорити далі. Те, що об’єктом взаємодії є цифрова система, не робить людське переживання вигаданим. Водночас воно не встановлює наявності взаємного суб’єктивного почуття в системи.
Чи може сприйнята емпатія посилити прив’язаність до ШІ?
Таке припущення підтримується частиною експериментальних даних про саморозкриття, близькість і тривалу взаємодію, але механізми залежать від продукту та користувача. Емпатійна відповідь може бути одним із чинників, що роблять контакт значущим. Це не означає, що кожен користувач сформує прив’язаність або що прив’язаність автоматично є проблемною.
Чи безпечно розповідати чатботу дуже особисте?
Психологічне відчуття приватності й фактична конфіденційність — різні речі. Перевіряйте політику даних сервісу, налаштування історії, можливість видалення інформації та те, чи використовується вміст для покращення систем. Особливо обережно поводьтеся з медичними, фінансовими та іншими чутливими даними.
Чи може емпатійний чатбот замінити психотерапевта?
Висока сприйнята емпатія окремих відповідей не доводить еквівалентності психотерапії. Психотерапія включає оцінку, професійну відповідальність, роботу з ризиком, довготривалу концептуалізацію випадку, етичні стандарти й людський терапевтичний альянс. Для спеціалізованих цифрових втручань потрібні окремі клінічні докази; результати загальних LLM не можна автоматично переносити на них.
Висновок
Емпатія ШІ сьогодні найкраще розуміється як багаторівнева взаємодія між властивостями відповіді та психологією користувача. Чатбот може генерувати мову, яка відображає емоцію, валідизує досвід, ставить доречні запитання й створює враження уважного слухання. Людина у відповідь може реально відчути полегшення, підтримку, зрозумілість, довіру або близькість.
Доказова база 2024–2026 років показує дві речі одночасно. По-перше, LLM-відповіді в багатьох текстових порівняннях отримують високі оцінки сприйнятої емпатії та співчуття. По-друге, знання про машинне джерело, контекст взаємодії, тип системи, мультимодальність і очікування користувача істотно змінюють ефект. Тому питання «ШІ емпатійний чи ні?» занадто грубе для сучасної психології.
Точніші запитання звучать так: які мовні й інтерфейсні сигнали люди сприймають як емпатійні; що вони переживають у відповідь; коли це допомагає; коли підвищує надмірну довіру; як відрізняються загальні чатботи, компаньйони й клінічні агенти; і які межі можна провести між психологічно реальною реакцією людини та твердженнями про внутрішній стан системи. Саме ці розрізнення роблять дослідження емпатії ШІ науково корисним.
Пов’язані статті
Романтичні стосунки з ШІ: чому люди закохуються в цифрових компаньйонів і що це означає психологічно
Джерела
Gabriels, K., & Goffin, K. (2026). Therapy chatbots and emotional complexity: do therapy chatbots really empathise? Current Opinion in Psychology, 68, 102263. https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2025.102263
Gao, Y., Dai, Y., Zhang, G., Guo, H., Hao, A., & Li, S. (2025). Effects of interaction modalities and emotional states on user’s perceived empathy with an LLM-based embodied conversational agent. International Journal of Human-Computer Studies, 204, 103585. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2025.103585
Howcroft, A., Bennett-Weston, A., Khan, A., Griffiths, J., Gay, S., & Howick, J. (2025). AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care. British Medical Bulletin, 156(1), ldaf017. https://doi.org/10.1093/bmb/ldaf017
Kleinert, T., Waldschütz, M., Blau, J., Heinrichs, M., & Schiller, B. (2026). AI outperforms humans in establishing interpersonal closeness in emotionally engaging interactions, but only when labelled as human. Communications Psychology, 4, 23. https://doi.org/10.1038/s44271-025-00391-7
Lee, B., Shin, Y., & Yoo, B. (2026). Empathy in action: An empirical exploration of user perspectives on conversational agent empathy. International Journal of Human-Computer Studies, 211, 103797. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2026.103797
Ovsyannikova, D., de Mello, V. O., & Inzlicht, M. (2025). Third-party evaluators perceive AI as more compassionate than expert humans. Communications Psychology, 3, 4. https://doi.org/10.1038/s44271-024-00182-6
Rubin, M., Li, J. Z., Zimmerman, F., Ong, D. C., Goldenberg, A., & Perry, A. (2025). Comparing the value of perceived human versus AI-generated empathy. Nature Human Behaviour, 9, 2345–2359. https://doi.org/10.1038/s41562-025-02247-w
Sorin, V., Brin, D., Barash, Y., Konen, E., Charney, A., Nadkarni, G., & Klang, E. (2024). Large Language Models and Empathy: Systematic Review. Journal of Medical Internet Research, 26, e52597. https://doi.org/10.2196/52597
World Health Organization. (2025). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759