AC大中华区、新加坡和马来西亚
2025年8月
摘要
生成式人工智能（AI）的快速崛起促使人们尝试将聊天机器人作为虚拟教练。虽然 AI 系统可以提供结构化指导和随时随地的支持，但它们能否建立有效教练所需的关系与信任仍然存疑。为探讨这些问题，教练学国际协会（AC）大中华区及新加坡马来西亚分区携手树洞香港，开展了一项为期 30 天的试点研究，涉及两种教练模式：AI 增强型（人类教练 + AI）和仅 AI 模式。
通过结束时的问卷调查和项目后焦点小组，评估参与者满意度、目标进展和使用体验。八位参与者均来自教练相关行业，并平均分配在 AI only 和 AI 增强两组。结果表明，人类教练能提供更高的满意度、信任度和目标进展感，而 AI 教练带来便利和匿名性，却缺乏情感深度。混合模式作为最均衡的方案脱颖而出，结合了人类教练的同理心与 AI 的结构与可用性。本文总结了研究设计、伦理考量、问卷与焦点小组的发现，并为未来的 AI 教练实践提供实际建议。
引言与研究动机
AI 进军教练领域
2022 年末 ChatGPT 等生成式 AI 系统走向公众视野，推动许多厂商在学习和发展工具中嵌入聊天机器人。同一时期，教练行业迅速增长，越来越多的组织和个人采纳教练服务。商业供应商如今提供支持目标设定、进展监测和课程分析等环节的 AI 工具。一些评论者甚至预测十年内 AI 可自动化教练的大部分工作。这些发展令人思考：AI 如何补充或取代人类教练？
试点研究目标
- 评估 MindForest 应用——这一由树洞香港升级的移动平台，通过可衡量指标评估其功能、用户体验和优势。
- 记录 AI 与人类教练整合的过程——收集体验和洞见，为 AC 撰写文章并分享实用建议。
研究设计与方法
参与者背景与招募
八位参与者男女各半，大部分来自教练相关职业（7 位教练专业人士，1 位非教练专业人士）。大多数具有十年以上工作经验，七人曾经接受过教练服务。然而，只有两人此前使用过 AI 教练。参与者在 1–5 分尺度上自评对教练的熟悉度，多数集中在 4–5 分，显示样本整体对教练了解较深。
组别安排
参与者根据项目简报自愿选择以下两组之一：
- AI 增强组（Group A）：四位受试者每周与人类教练会面一次，并在会面间通过 AI 应用与教练对话。
- AI Only 组（Group B）：四位受试者选择在 30 天内只与 MindForest 应用互动，不接受任何人类教练服务。
资料收集与测量工具
研究采用混合方法：
- 后测问卷：评估总体满意度、推荐意愿、目标达成感、维持进展的信心，以及对人类与 AI 教练各方面的感受（若适用）。所有项目以 1–6 分评分。
- 焦点小组讨论：项目结束后，参与者加入线上焦点小组，深入分享体验，项目团队将发言整合为质性报告。
时间线
研究从 2025 年 5 月初到 6 月中旬，流程包括 4 月招募与培训、5 月开展教练和收集数据、6 月初分析数据，并于 6 月底提交文章与展示。
关于树洞香港
树洞香港是一家位于香港的机构，提供包括心理学课程、企业项目、咨询治疗、会员订阅和 MindForest 应用等科技项目在内的多元心理服务。它致力于推动心理学发展，让心理知识更易普及，并融合商业、创新与科技的元素。
伦理考量
AI 教练涉及隐私、偏见、透明度以及替代人类关系的风险。为应对这些挑战，专业机构正在制定 AI 教练框架，确保数字工具尊重客户隐私、促进信任、降低偏见。主要原则包括：
- 伦理与透明：AI 系统应公平且可问责，明确说明如何使用数据以及生成特定回应的原因。
- 客户关系与信任：客户需知晓何时正在与 AI 互动并提供知情同意，且随时可选择转向人类教练。
- 数据安全：AI 平台须使用加密和严格的访问控制保护敏感信息。
- 偏见缓解：开发者需评估并减少算法偏见，确保推荐公平。
此外，应避免将 AI 聊天机器人作为人类教练的替代品。项目团队指出，AI 无法与人建立真实关系、作出道德判断或适应多变的教练对话，用 AI 替代人类可能损害教练目的与质量。因此，本试点将 AI 视为辅助工具，参与者被告知数据用途与保密措施。AI 不参与需要临床干预的心理健康危机。
问卷结果分析
研究共收回 4 份后测问卷，结果显示 AI 增强组与 AI Only 组之间存在显著差异：
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指标 |
AI 增强组（平均分，满分 6 分） |
AI Only 组（平均分，满分 6 分） |
关键洞见 |
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舒适/信任环境 |
约 5.25 |
约 3.5 |
混合组参与者认为与教练互动更舒适和值得信赖，AI Only 组虽然重视隐私，却感到情感联系不足 |
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提问有助于获得洞见 |
约 4.75 |
约 3.25 |
参与者指出，经精心设计的问题能有效支持自我反思和洞见，尤其是在混合模式中；然而单纯由 AI 提出的问题缺乏深度，缺少人类教练的阐释 |
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目标达成 |
约 4.5 |
约 3.0 |
参与者认为 AI 帮助他们朝着目标前进;纯人工智能用户报告的进展较为有限。 |
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维持进展的信心 |
约 4.5 |
约 3.5 |
人工指导的参与者对保持收益有一定的信心;仅AI的参与者不太确定。 |
AI 被视作安全、无评判的空间，但其建议往往重复且缺乏深度。参与者珍视人类教练的共情、积极倾听和文化敏感性。有受访者认为 AI “像一本百科全书”，而非互动伙伴；另一位描述 AI 对话“枯燥乏味”，缺乏情感。
焦点小组反馈
焦点小组提供了量化结果背后的背景，参与者指出 AI 应用的优点包括：
- 便利与可及性：无须预约或受地域限制。
- 信息支持：提供结构化提示、反思问题和建议，有助于头脑风暴和行动规划。
- 无压力交流：与 AI 互动不会感到评判，使部分用户更敢表达。
同时，他们也指出主要挑战：
- 回答重复且信息过载：AI 的回复往往包含多个问题和长篇解释，让用户感到难以跟进。
- 缺乏后续跟进：AI 不主动检查或提醒用户继续对话，降低了对目标行为的监督。
- 个性化不足：建议过于泛泛，缺乏针对性；心理解释不够深入。
- 缺乏人性：用户渴望非语言暗示、同理心和对话细腻度。
此外，混合组的受访者反映，AI 在人类教练之间用于练习呼吸、记录想法和准备会谈等方面颇有帮助，但应用与教练之间没有数据共享，例如缺乏进展总结或会谈记录，限制了更好的融合。
结果与讨论
人类教练与 AI 教练对比
数据表明，人类教练在满意度、参与度和目标达成感方面几乎全面优于 AI。这与强调信任重要性的教练研究一致。人类教练能根据客户情感状态、文化背景和学习风格调整流程，通过共情、积极倾听和非语言提示营造安全氛围，并通过总结行动和跟进促进责任感。这些品质目前的 AI 系统难以复制。
AI 教练的优势与局限
优势：
- 全天候可用：AI 可随时访问，无需安排时间。
- 结构化指导：提供反思提示、目标设定框架和心理教育内容，支持自我指导。
- 无评判交互：一些参与者感觉与 AI 分享敏感想法更自在。
- 适合人类会谈之间：混合组用户用 AI 练习呼吸、记录想法和为会谈做准备。
局限：
- 信息过载：回复过长或一次提出过多问题，令用户应接不暇。
- 缺乏主动跟进：AI 不会主动发起检查或提醒，削弱责任感和习惯养成。
- 适应性有限：难以应对话题变化或目标调整，也无法挑战思维矛盾。
- 建议泛泛与个性化不足：缺乏针对个别情境的建议，心理解释浅薄。
- 缺乏情感与共鸣：用户想要情感温度、非语言线索与自然对话，许多建议显得生硬。
- 与人类教练未整合：混合模式下，AI 对话内容不与教练共享，难以发挥协同作用。
混合教练的平衡模式
混合教练被认为最有效，结合了人类教练的同理心和 AI 的结构与可用性。量化结果显示混合组的满意度和目标进展最高，质性反馈则强调 AI 对准备和反思的价值。要充分发挥混合优势，关键在于整合数据（如分享总结或进度评分），同时维持保密和遵循伦理规范。
AI 教练的期望与未来方向
改进 AI 教练
研究与焦点小组建议以下改进方向：
- 行动规划与责任感：引入如 SMART 目标等分步框架、进展跟踪小工具，并确保可靠的提醒通知。参与者指出缺乏通知阻碍了习惯养成。
- 对话设计：简化回复，一次只问一个问题，采用更口语化的语气，并先表达共情再提出建议。
- 个性化：使建议更贴合用户情境，并在适当时纳入更深入的心理学解释。
- 与人类教练整合：通过安全机制共享对话摘要或进度数据，以便教练据此调整会谈。
- 遵守伦理标准：开发者应遵循专业机构和监管部门发布的伦理指南，确保隐私、透明度和偏见缓解；客户应始终可选择与人类教练沟通。
未来研究方向
目前关于 AI 教练的实证研究仍有限。尽管部分研究显示参与者可与 AI 建立中等程度的合作关系，其对长期行为改变的影响尚不清楚。有必要开展更严谨的随机对照试验，比较 AI、混合与人类教练在多次会谈中的效果。未来也应进一步考察文化态度、技术信任和伦理监管如何影响使用与结果。
何时采用各类教练模式
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教练模式 |
适用情况 |
不足之处 |
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AI Only |
适合自我驱动、寻求便利与匿名，或用于会谈间反思和头脑风暴；跨时区和日程弹性大。 |
不适合需要情感支持、深入探讨或个性化反馈的客户；责任感和适应性有限。 |
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人类教练 |
适用于需要共情、文化敏感和深入倾听的复杂或情感性议题；可灵活把握节奏和提问。 |
需安排时间，成本相对高；可能缺乏结构化工具或会谈之间的即时支持。 |
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混合教练 |
将人类同理心与 AI 的可用性和结构结合，适合大多数寻求全面发展的客户；AI 支持练习、反思和会谈之间的责任。 |
需要谨慎的数据整合和界定角色，效果依赖于 AI 能否有效补充而非干扰教练。 |
建议与实践启示
对教练
· 把 AI 作为支持工具：利用 AI 提供问题清单、监测习惯、提供心理教育资源，让自己更专注于关系与情境。
· 保持伦理警觉：遵守行业组织和数据隐私法规制定的伦理框架，确保透明、知情同意和数据保护。
· 学习整合 AI：培养利用 AI 数据（如进度摘要）调整会谈的能力，同时保留人类的温暖和灵活性。
对组织和开发者
· 投资混合方案：打造可无缝切换 AI 与人类教练的平台，并具备安全的数据共享与隐私控制。
· 改进 AI 设计：简化对话流程，加入共情提示和个性化建议，确保可靠的习惯跟踪功能。
· 持续监测体验：收集用户关于便利、情感投入和结果的反馈，并据此迭代产品。
对客户
· 选择适合自己的方式：根据目标、偏好和情感需求选择 AI、人类或混合教练。自我激励者可能从 AI 工具获得快速反思，而面对复杂挑战者则应优先考虑人类支持。
· 关注伦理：向服务提供者询问数据使用、隐私措施以及 AI 在教练关系中的角色，选择遵循公认标准的平台。
结论
本试点研究再次验证了 AI 在提升教练服务的可及性和结构方面的作用，特别是在混合模式中。然而，在提供同理心、适应性和深入关系方面，人类教练仍不可替代。研究表明，AI 在教练中最好的角色是强大的伙伴，而非替代品。若要保证教练服务在发展中保持正直，应持续关注 AI 工具的情感质量、安全性和文化适应性。
教练学国际协会(AC)认识到帮助教练适应快速变化的数字环境的重要性。协会通过 AI 兴趣小组、数字学习活动、网络研讨会和精选资源等倡议，积极支持教练理解、评估并以审慎伦理的方式采用 AI。这些努力基于协会对专业卓越的承诺，以及在教练实践的每个阶段都坚持以人为本的价值观。
关于作者
高旭荣 (Keith Ko Yuk Wing)
- 拥有逾 20 年 IT 行业经验，专注于 AI 教育与教练。
- 自 2016 年起提供超过 5,000 小时培训，包括为企业、教育机构和政府部门举办 AI 工作坊。
- LEGO® SERIOUS PLAY® 认证引导师、神经语言程序学 (NLP) 高级教练和杰出演讲家 (DTM)。
- 积极参与教练学国际协会大中华区事务，是大中华区专业发展和活动联络人。
Posted by: Zobia Erum