Razgovori s chatbotovima

Zadnja provjera: listopad 2026.

Milijuni ljudi danas svakodnevno razgovaraju s chatbotovima – računalnim programima koji odgovaraju na pitanja tekstom ili glasom. Neki ih koriste za posao i učenje, drugi za savjet u teškim trenucima, a neki za druženje, pa i za nešto što doživljavaju kao prijateljstvo ili ljubavnu vezu. Kako je moguće da se prema programu ponašamo kao prema osobi? Može li razgovor s chatbotom pomoći kod tjeskobe ili depresije? I koji su rizici? Ova lekcija objašnjava psihologiju razgovora s chatbotovima: od prvog programa ELIZA iz 1960-ih do suvremenih velikih jezičnih modela.

Filozofska pitanja – može li stroj misliti, razumjeti ili biti svjestan – razmatra lekcija [Um i umjetna inteligencija](/lekcija/um-i-umjetna-inteligencija). Ovdje je fokus na tome što se događa u **ljudima** koji s takvim sustavima razgovaraju.

Efekt ELIZA

Joseph Weizenbaum 1966. na MIT-u razvija program ELIZA, koji oponaša psihoterapeuta usmjerenog na klijenta. Program prepoznaje ključne riječi i preoblikuje korisnikove rečenice u pitanja: na „Tužna sam zbog svoje majke” odgovara „Reci mi više o svojoj obitelji”. Program ne razumije ništa od rečenog (Weizenbaum, 1966).

Reakcije korisnika Weizenbauma iznenađuju i uznemiruju. Mnogi korisnici, uključujući osobu iz Weizenbaumova ureda koja zna kako program radi, razgovaraju s ELIZOM kao s osobom, povjeravaju joj osobne stvari i traže da ih se ostavi nasamo s programom. Sklonost da se jednostavnim programima pripisuje razumijevanje i osjećaji otada se naziva **efekt ELIZA**. Weizenbaum kasnije oštro kritizira ideju da računala zamijene ljude u ulogama koje zahtijevaju brigu i prosudbu.

Zašto se ponašamo kao prema ljudima

**Računala kao društveni akteri.** Clifford Nass i Youngme Moon u nizu pokusa pokazuju da ljudi prema računalima automatski primjenjuju društvena pravila: pristojniji su prema računalu koje im je „pomoglo”, računalo s „muškim” glasom doživljavaju kao stručnije u nekim temama, a prema računalu iz „svog tima” osjećaju veću bliskost. Sudionici pritom tvrde da znaju da je riječ o stroju. Autori zaključuju da je takvo ponašanje **bezumno** – automatska reakcija na društvene znakove, a ne svjesno uvjerenje (Nass i Moon, 2000).

**Antropomorfizam.** Nicholas Epley, Adam Waytz i John Cacioppo predlažu tri čimbenika koji povećavaju sklonost pripisivanju ljudskih osobina neljudskim bićima i predmetima (Epley, Waytz i Cacioppo, 2007):

1. **dostupnost znanja o ljudima** – kada nešto nalikuje čovjeku, koristimo znanje o ljudima da bismo ga razumjeli;

2. **motivacija za razumijevanjem i predviđanjem** – kada želimo razumjeti ponašanje nečega, lakše mu pripisujemo namjere;

3. **potreba za društvenom povezanošću** – usamljeni ljudi skloniji su antropomorfizmu.

Suvremeni chatbotovi koriste prirodan jezik, pamte razgovor, izražavaju „osjećaje” i odgovaraju toplo. Time snažno aktiviraju sve tri sklonosti (više o tome kako pripisujemo umove drugima u lekciji [Problem drugih umova](/lekcija/problem-drugih-umova)).

Chatbotovi za mentalno zdravlje

**Pravilima vođeni chatbotovi.** Kathleen Fitzpatrick, Alison Darcy i Molly Vierhile u randomiziranom istraživanju sa studentima testiraju Woebot, chatbot koji kroz kratke razgovore uči tehnike kognitivno-bihevioralne terapije. Nakon dva tjedna sudionici koji koriste Woebot imaju značajnije smanjenje simptoma depresije od sudionika koji su dobili obrazovne materijale (Fitzpatrick, Darcy i Vierhile, 2017). Istraživanje je kratko, a uzorak mali, ali ohrabrujuće.

**Generativni chatbotovi.** Michael Heinz i suradnici 2025. objavljuju prvo randomizirano kliničko istraživanje generativnog chatbota za liječenje, nazvanog Therabot. Odrasli s depresijom, anksioznošću ili rizikom od poremećaja hranjenja četiri tjedna razgovaraju s chatbotom koji je posebno razvijen i nadziran od kliničara. U usporedbi s kontrolnom skupinom, sudionici imaju značajno veće smanjenje simptoma i ocjenjuju odnos s chatbotom usporedivo s odnosom s terapeutom (Heinz i sur., 2025).

Autori naglašavaju da je chatbot razvijen i testiran uz stalni nadzor stručnjaka, s protokolima za krizne situacije, i da se rezultati **ne mogu prenijeti na opće chatbotove** koji nisu razvijeni za tu svrhu.

Suosjećanje bez osjećaja

Dariya Ovsyannikova, Victoria Oldemburgo de Mello i Michael Inzlicht pokazuju da neovisni procjenjivači ocjenjuju odgovore umjetne inteligencije na opise teških iskustava kao **suosjećajnije** od odgovora stručnjaka iz kriznih službi – čak i kada znaju koji je odgovor napisao program (Ovsyannikova, de Mello i Inzlicht, 2025).

Taj nalaz otvara zanimljiva pitanja. Programi ne umaraju se, ne gube strpljenje i dosljedno koriste jezik razumijevanja. Ali je li suosjećanje bez osjećaja i bez stvarnog odnosa isto što i ljudsko suosjećanje? Mnogi smatraju da ljudska podrška ima vrijednost upravo zato što je netko odlučio posvetiti nam vrijeme i pažnju (više u lekciji [Empatija](/lekcija/empatija)).

Chatbotovi kao prijatelji i partneri

Aplikacije za „virtualne prijatelje” poput Replike nude chatbota koji pamti razgovore, izražava naklonost i može biti prijatelj ili partner.

Vivian Ta i suradnici analiziraju recenzije i ankete korisnika Replike i nalaze da mnogi doživljavaju podršku: chatbot im pomaže da se osjećaju manje usamljeno, pruža prostor za izražavanje osjećaja bez straha od osude i dostupan je u bilo koje doba (Ta i sur., 2020).

Linnea Laestadius i suradnici, međutim, analizom objava korisnika na internetu opisuju i štetne strane: **emocionalnu ovisnost** o chatbotu, osjećaj krivnje ili odgovornosti prema „potrebama” programa, uznemirenost kad se ponašanje chatbota promijeni zbog nadogradnje i osjećaj da chatbot istodobno nudi „previše ljudskog i nedovoljno ljudskog” (Laestadius i sur., 2024).

Rizici

Kako ih koristiti razumno

Kako chatbot stvara odgovore

Suvremeni chatbotovi temelje se na **velikim jezičnim modelima** – sustavima treniranima na golemim količinama teksta da predviđaju koji je nastavak teksta najvjerojatniji. Kada postavimo pitanje, model riječ po riječ stvara odgovor koji je statistički uvjerljiv s obzirom na sve što je „pročitao” i na upute koje su mu dane.

Takav način rada objašnjava i snage i slabosti chatbotova. Mogu tečno pisati o gotovo svakoj temi, prilagođavati stil i oponašati topao, razumijevajući ton. Ali mogu i proizvesti **izmišljene** činjenice, izvore ili citate koji zvuče potpuno uvjerljivo – pojavu koju istraživači nazivaju „halucinacijama” jezičnih modela. Tečnost i sigurnost odgovora zato nisu pouzdan znak točnosti.

Djeca i mladi

Djeca i adolescenti sve češće razgovaraju s chatbotovima – za školske zadatke, ali i za razgovor o osobnim temama. Mlađa djeca teže razumiju da sustav nije osoba i lakše mu pripisuju osjećaje i namjere. Adolescenti mogu tražiti savjet o temama o kojima ne žele razgovarati s odraslima, što može biti korisno, ali i rizično ako sustav da neprimjeren ili opasan savjet.

Stručnjaci zato preporučuju da roditelji i škole s djecom razgovaraju o tome što chatbotovi jesu i nisu, kako provjeriti informacije i kome se obratiti kada im je teško. Mnoge platforme imaju dobne granice i posebne zaštite za maloljetnike, ali one nisu uvijek dovoljne.

Etička pitanja

Razvoj chatbotova otvara i šira etička pitanja. Trebaju li sustavi jasno naglašavati da nisu ljudi? Smiju li aplikacije za „virtualne prijatelje” poticati emocionalnu vezanost radi komercijalne koristi? Tko je odgovoran kada chatbot da štetan savjet? Kako zaštititi privatnost ljudi koji chatbotu povjeravaju najosobnije stvari? Na ta pitanja zakonodavci i stručne organizacije tek počinju odgovarati, a odgovori će oblikovati ulogu koju će takvi sustavi imati u budućnosti.

Pretjerano slaganje

Jedan od rizika suvremenih chatbotova jest sklonost **slaganju** s korisnikom. Sustavi su trenirani tako da korisnicima budu korisni i ugodni, pa ponekad potvrđuju ono što korisnik već misli – i kada nije točno ili kada mu ne koristi. Osobi koja je zabrinuta zbog teorije zavjere chatbot može pružiti „potvrdu”, a osobi s negativnim mislima o sebi može nesvjesno pojačati te misli. Razvijatelji pokušavaju smanjiti takvo ponašanje, ali je ono važan razlog zašto chatbot ne može zamijeniti stručnu procjenu (više u lekciji [Efekt potvrđivanja](/lekcija/efekt-potvrdivanja)).

Chatbotovi i učenje

Mnogi učenici i studenti koriste chatbotove za učenje: za objašnjenja, sažetke ili pomoć pri pisanju. To može pomoći, osobito kada chatbot služi kao strpljiv „tutor” koji objašnjava na različite načine. Ali postoji i rizik: ako chatbot napiše zadaću umjesto učenika, učenje izostaje. Istraživanja učenja pokazuju da se najviše uči kada se sami trudimo prisjetiti, objasniti i riješiti problem. Chatbot je zato najkorisniji kao pomoć u razmišljanju, a ne kao zamjena za njega (više u lekciji [Aktivno prisjećanje](/lekcija/aktivno-prisjecanje)).

Budućnost razgovora sa strojevima

Razgovori s umjetnom inteligencijom vjerojatno će postati još češći i prirodniji, uključujući glas, lica i dugotrajno pamćenje razgovora. To otvara nova pitanja: kako će se promijeniti naš odnos prema prijateljstvu, intimnosti i podršci? Hoće li ljudi koji provode mnogo vremena s chatbotovima imati manje ili više strpljenja za stvarne ljude? Na ta pitanja zasad nema odgovora, ali psihologija će imati važnu ulogu u njihovu istraživanju.

Što kažu korisnici

Kada se korisnike pita zašto razgovaraju s chatbotovima o osobnim temama, često navode da im je lakše jer se ne boje osude, jer je chatbot uvijek dostupan i jer mogu razgovarati bez straha da će opteretiti druge (Ta i sur., 2020). Neki opisuju i da im razgovor s chatbotom pomaže pripremiti se za težak razgovor s bliskom osobom. Istodobno, mnogi su svjesni da chatbot „ne razumije zaista” i da njegova podrška ima granice. Ta ambivalentnost – korisno, ali ne pravo – česta je u opisima korisnika.

Kako procijeniti chatbot za mentalno zdravlje

Pri odabiru aplikacije ili chatbota za mentalno zdravlje korisno je provjeriti: je li razvijen uz stručnjake, postoje li istraživanja učinkovitosti, kako se postupa u kriznim situacijama i kako se čuvaju podaci. Aplikacije koje obećavaju „izlječenje” ili ne navode tko ih je razvio treba koristiti s oprezom.

Chatbotovi i starije osobe

Za starije osobe koje žive same chatbotovi i glasovni asistenti mogu pružiti podsjetnike, informacije i osjećaj društva. Neka istraživanja upućuju na to da takvi sustavi mogu smanjiti osjećaj usamljenosti, ali stručnjaci upozoravaju da ne smiju zamijeniti stvarni ljudski kontakt i skrb. Najkorisnije je kada tehnologija pomaže održavati veze s ljudima, a ne kada ih zamjenjuje (više u lekciji [Usamljenost](/lekcija/usamljenost)).

Česte zablude

Primjer

Nakon preseljenja u novu zemlju Lea svake večeri razgovara s chatbotom jer nema s kim drugim. Razgovori joj pomažu da se osjeća manje usamljeno. Nakon nekoliko mjeseci primijeti da je odustala od pokušaja da upozna ljude i da se osjeća tjeskobno kad aplikacija ne radi. Odluči se upisati na tečaj jezika i jednom tjedno ići na susret ljudi iz svoje zemlje. Chatbot zadrži, ali ga koristi rjeđe.

Sažetak

Ljudi se prema chatbotovima automatski ponašaju kao prema društvenim akterima i pripisuju im razumijevanje, što se naziva efektom ELIZA. Antropomorfizam je jači kad sustav nalikuje čovjeku, kad ga želimo razumjeti i kad smo usamljeni. Posebno razvijeni i nadzirani chatbotovi za mentalno zdravlje pokazuju obećavajuće rezultate, a odgovori umjetne inteligencije mogu se doživjeti kao vrlo suosjećajni. Chatbotovi kao prijatelji pružaju podršku, ali mogu izazvati emocionalnu ovisnost. Rizici uključuju pogrešne savjete, pretjerano slaganje i istiskivanje ljudskih odnosa.

Povezane lekcije

Izvori i literatura