论文标题：AI Chatbots and Cognitive Control: Enhancing Executive Functions Through Chatbot Interactions: A Systematic Review

论文链接：https://www.mdpi.com/2076-3425/15/1/47

期刊名： Brain Sciences

期刊主页：www.mdpi.com/journal/brainsci

一、引言

人工智能（AI）是面向未来的最基础技术之一，它所创造的智能机器和AI系统能够处理各类问题及复杂数据。随着该领域持续演进并深度融入人类社会，系统必须具备适应新数据的灵活性，从而为我们的日常生活提供便利。科技与信息技术的进步推动了电子聊天机器人—即对话代理（Conversational Agents, CAs）—在科学研究与商业创业等多个领域的应用。聊天机器人能够扮演多种角色，辅助人类活动，并通过语言交流及互动过程增强人类的智能水平。聊天机器人通过口语、书面语及视觉语言与人类用户进行对话和互动。它们能够模拟人类行为、执行特定任务，并与用户进行智能对话。近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，聊天机器人越来越多地应用于金融服务、客户服务、教育及医疗保健等领域。然而，关于此类工具如何促进执行技能发展的研究尚显不足。现有研究更多关注人工智能系统在医疗卫生领域及临床人群中的应用。在教育情境下，不同年龄段的学习者在进行目标导向行为时依赖多种认知过程，而执行机制在他们长期的学业成功中起着至关重要的作用。将 AI 聊天机器人应用于增强执行技能训练这一研究领域目前尚处于起步阶段。本研究旨在利用基于 PRISMA 2020 指南的系统综述方法，探讨通过人工智能聊天机器人增强和训练执行技能的各种可能途径。

二、材料与方法

本研究采用系统综述方法，对纳入的研究进行识别、筛选、评估和综合分析，并确保遵循既定的方法学步骤。利用以下数据库对文献进行系统性分析：Web of Science、Scopus、PubMed，并辅以 Google Scholar 以提供更深入的分析。研究方法遵循 PRISMA 2020指南，并采用了“滚雪球”式检索法。根据参与者的年龄段，将最终入选的研究划分为三类：儿童与青少年、大学生与年轻人，以及成年人与老年人。本研究共分析了1606 名参与者，重点考察了他们与人工智能（AI）聊天机器人的互动情况，以及该技术对其高级认知能力和相关状况的影响。

三、研究分析与结果

本研究旨在针对最终纳入分析的研究，回答以下研究问题：

问题1. 哪些类型的对话式聊天机器人被用于改善执行功能？

Mauriello 等人（2021）使用了一种决策树聊天机器人（也称为 Popbots），针对 47 名成年人（包括 14 名学生和 33 名教职员工，年龄在 18 至 74 岁之间）实施了微干预；Klarin 等人（2024）在针对 744 名 12 至 19 岁青少年的研究中使用了生成式 AI 聊天机器人（如 ChatGPT），同时评估了聊天机器人的使用情况、感知有效性以及执行功能（使用 BRIEF-2 量表并分析学业成绩）。Fabio 等人（2024）的另一项研究针对 126 名 18 至 32 岁的大学生使用了通用型 AI，并通过标准化的批判性思维任务，利用 ANOVA/MANOVA 方法测试了认知推理、开放性和流畅性。Koivisto 和 Grassini（2023）同样使用了生成式 AI（ChatGPT-3.5/4、Copy.ai），研究对象为 256 名来自英语国家的参与者（年龄 19 至 40 岁）；Rostami 和 Abadi（2023）针对 3 名 11 至 13 岁的学生使用了生成式 AI，并利用 N-Back 测试评估了他们在辅助学业使用聊天机器人前后的工作记忆情况。其他研究人员则采用了特定类型或混合类型的游戏化聊天机器人，以激活目标群体的认知功能

图1: 研究中所使用的聊天机器人类型分布。

问题2. 这些机器人对执行功能产生了怎样的成效？

Mauriello 等人（2021）的研究探讨了执行功能（EFs）中的情绪调节问题，结果显示压力显著降低；这间接支持了情绪调节和注意力集中等执行功能，用户反馈称日常任务管理能力有所提升，焦虑感也有所减轻。Klarin 等人（2024）的研究结果与其他研究一致，表明利用聊天机器人辅助完成作业能提高任务执行效率和工作记忆能力。该研究指出，聊天机器人能帮助青少年在认知负荷较低的情况下构建并完成作业。Fabio 等人（2024）发现，通过聊天机器人提供的提示引导参与者探索多种解决方案并阐述推理过程，可以增强认知灵活性和推理能力，从而提升复杂问题的解决水平。Koivisto 和 Grassini（2023）的数据支持了创造力和发散性思维的提升；与基线水平相比，参与者在解决问题的任务中似乎能产生更多新颖且独特的想法。Kim 等人（2024）的结果显示，参与者的情景记忆显著改善，焦虑水平降低；此外，记忆错误减少，情绪调节能力增强，这些都有助于提升日常自我管理能力。Jang 等人（2021）的研究结果也表明，ADHD 成年人的冲动性降低，注意力得到改善；同时，情绪调节能力显著提升，使参与者能更好地管理日常生活。Sun 等人（2023）研究发现 ADHD 儿童的注意力和行为控制能力有所改善；聊天机器人针对抑制控制和记忆等认知领域驱动的练习，增强了专注力和自我控制力。Rostami 和 Abadi（2023）的研究则得出了关于工作记忆的混合结果：部分参与者在聊天机器人辅助任务期间表现出进步，而另一些参与者则因过度依赖人工智能提供认知支持而面临挑战。最后，Chou 和 Hsu（2021）展示了关于认知负荷的研究结果，表明该系统提高了任务效率并增强了思维清晰度。参与者认为，与聊天机器人的互动简化了决策过程，并降低了感知到的脑力投入（图2）。

图2: 特殊状况下聊天机器人与执行功能相关的结果

问题3. 这些机器人对执行功能产生的影响持续了多长时间？

Klarin 等人（2024）的研究表明，任务效率和工作记忆的提升仅为短期效应，仅在进行聊天机器人辅助任务期间持续存在。Fabio 等人（2024）的研究发现，认知灵活性和推理能力的提升具有任务特异性，且仅限于与聊天机器人交互的期间。此外，Koivisto 和 Grassini（2023）观察到，发散性思维和创造力的提升也仅出现在使用聊天机器人执行任务的过程中。在Park （2024）的研究中，行为调节和任务依从性的改善贯穿了整个六周的干预过程，但未报告干预后的随访结果。Kim 等人（2024）关于情景记忆的研究显示，记忆能力的提升和焦虑感的减轻在干预后持续了长达一个月，表明其效果具有中期保持性。Jang 等人（2021）的研究发现，冲动性的降低以及注意力与情绪调节能力的提升在干预后维持了一个月，显示出显著的短期保持效果。Sun 等人（2023）的研究表明，注意力与行为控制能力的改善在为期四周的干预期间十分明显；然而，该研究并未测量或报告其长期影响。Rostami 和 Abadi（2023）的研究同样发现，工作记忆的改善仅限于任务执行期间，未发现长期保持或效益迁移的证据。最后，根据 Chou 和 Hsu（2021）的研究，认知负荷的降低仅在交互过程中即时发生，且局限于主动使用聊天机器人的时段。

五、结论

本研究首次强调了人工智能对话式聊天机器人作为专门改善执行功能的治疗工具所具备的潜力和益处。尽管结果显示了积极成效，但由于研究对象缺乏多样性、样本量较小、缺乏纵向研究以及效应持续时间较短，这些发现也带来了一些值得注意的问题。未来的研究可将此类技术应用于不同场景，并由各类教育工作者或专业人员（如职业治疗师、言语语言治疗师、物理治疗师、心理学家）以及家长和照护者使用，以满足不同年龄段和不同状况人群的需求，同时考察其应用的长期影响。本研究观察了该技术在多种环境（居家、教育场所及专门的游戏化场景）下的应用效果，表明其主要应在现实生活情境中加以应用。最后，本研究的观察还凸显了建立统一未来研究框架的必要性；该框架应明确指导如何通过特定指令引导聊天机器人，从而最大化其对不同年龄段及不同状况人群执行功能的改善效率，并妥善应对使用过程中涉及的伦理、潜在风险及实际操作等各类考量。

Pergantis, P.; Bamicha, V.; Skianis, C.; Drigas, A. AI Chatbots and Cognitive Control: Enhancing Executive Functions Through Chatbot Interactions: A Systematic Review. Brain Sci. 2025, 15, 47. https://doi.org/10.3390/brainsci15010047

期刊介绍

Brain Sciences (ISSN: 2076-3425) 是一个专注于神经科学研究的国际性开放获取期刊，由来自美国匹兹堡大学的Stephen D. Meriney 教授担任主编。期刊主要发表神经科学领域相关论文，包括但不限于认知神经科学、发育神经科学、分子与细胞神经科学、神经工程学、神经影像学、神经语言学、临床神经科学、系统神经科学、理论与计算神经科学、环境神经科学、教育神经科学、行为神经科学等多个分类和领域次级学科。

主编：Prof. Dr. Stephen D. Meriney

Department of Neuroscience, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, USA

2025 Impact Factor：3.4

2025 CiteScore：6.0

Time to First Decision：16.8 Days

Acceptance to Publication：2.3 Days