外送茶女透過「AI心理回饋系統」減緩工作倦怠的實驗結果
- yu-girls
- 2025年11月26日
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第一章 研究背景與問題意識
近年來，台灣外送茶產業因數位化轉型與平台化接案趨勢，出現工作型態劇烈變動的現象。從傳統「應召站」轉為匿名線上媒合的過程中，性工作者的勞動不僅空間流動性提升，也呈現前所未有的心理壓力。她們不僅需在客戶評價與平台算法間求生存，亦須長時間維持「情感勞動表演」：在聊天中展現關懷、在交易中模糊邊界、在拒絕中保持禮貌。
研究顯示，這類「情緒勞動過度化」常導致倦怠症候群、睡眠障礙與自我價值侵蝕。過去，心理輔導資源對此族群幾乎不可及，而AI心理輔助系統的出現，提供了一種可匿名、可隨時啟動、可量化追蹤的新模式。
然而，當AI成為情緒的鏡面與監控的工具，其雙重性質也引發倫理辯論：外送茶女究竟是被照護，還是被管理？ 這正是本研究企圖回答的核心問題。
第二章 文獻回顧與理論架構
一、情緒勞動與倦怠理論
Hochschild（1983）提出「情緒勞動」（Emotional Labor）概念，指出服務業者需依組織期待調整情緒以維持顧客滿意。本研究將此理論延伸至「性服務產業」，強調外送茶女的情緒表演同時涉及身體、心理與社會道德層面。
Maslach等人（1996）則以「情緒耗竭」、「去人性化」、「成就感降低」三構面衡量倦怠。本研究以MBI量表為核心工具，並加入AI介入的心理反應分析。
二、科技中介與數位情緒治理
Don Ihde與Verbeek等學者主張科技具「中介性」（Mediation），能改變人與世界的關係。AI心理系統不只是輔助器，而是新的「情緒治理基礎設施」。透過數據化分析與即時回饋，性工作者的心理狀態被轉化為可管理的資訊流。
三、女性主體與自我照護理論
Foucault的「自我技術」概念指出，主體可透過自我觀察與紀律化行為重構自身。AI若被適當地社群化與再詮釋，或能成為女性自我照護與身心重塑的工具，而非僅是控制裝置。
第三章 研究方法與資料蒐集
一、研究設計
本研究採「行動研究」結合「混合方法」：
量化部分：以MBI倦怠量表進行前測與後測，評估AI介入效果。
質化部分：進行半結構訪談與焦點座談，探討參與者主觀經驗。
二、AI心理回饋系統設計
系統由三大模組構成：
語音分析模組：偵測語調緊繃、語速異常與音量起伏，判斷情緒壓力。
情感文字分析模組：解析日常訊息中的負面詞彙（如「累」、「煩」、「想逃」）。
回饋模組：即時推播短訊息建議，例如：「請暫停接單十分鐘」、「喝點水，放下手機休息」。
資料經匿名化處理，以隨機代碼連結AI帳號，確保參與者身份安全。
三、樣本與時程
參與者共35人，年齡22至38歲，其中24人全職接案，11人兼職。實驗期為三個月，包含：
第一週：前測與系統操作教學；
第二至十二週：每日AI互動紀錄；
第十三週：後測與深度訪談。
第四章 研究結果與分析
一、倦怠分數下降趨勢
量化數據顯示，平均倦怠總分下降約18%，其中「情緒耗竭」構面改善最明顯。部分參與者表示，AI的即時回饋讓她們意識到自己「在過勞邊緣」。
受試者B：「我以前都撐到崩潰才停。現在看到它跳出『過勞警示』，就會提醒自己：好，我可以休息一下。」
二、心理安全感的短期增強
AI以固定頻率推送「情緒安撫訊息」，例如「你今天已完成許多努力」「請善待自己」。這種「微慰問」產生短期情緒穩定效果，約六成參與者反映焦慮減輕、睡眠改善。
三、依附與反依附現象
有三位受試者出現「心理依附」行為，傾向在焦慮時反覆打開AI對話頁面。相對地，亦有部分人對AI語氣感到疏離，認為「太機械、太制式」。此反差顯示，AI若未具語境敏感性，可能導致次級孤立。
四、社群再詮釋行為
在實驗後期，有使用者於匿名社群分享AI回饋截圖並註解，如「它今天又叫我去泡腳XD」。這種幽默化再現使AI成為社群連結的象徵物，從監控工具轉化為共感媒介。
第五章 倫理與監控風險分析
一、資料所有權與透明問題
雖研究採用獨立伺服器與一次性加密代碼，但仍無法完全避免「平台窺視」疑慮。AI所收集的情緒資料若被轉作「客戶滿意度模型」或「工作績效指標」，將構成心理剝削。
二、算法偏見與語境誤判
AI多以英語心理語料訓練，對華語特有語氣（如「唉」、「算了吧」）的情緒判讀失準，常將無奈誤判為消極。這顯示需開發在地化語料庫，以避免文化偏誤。
三、道德化建議與性別權力
部分系統回饋過度道德化，例如「離開有害關係」或「請尋求正向伴侶」，顯露演算法中的性別倫理偏向。AI若被設計為再生產主流道德觀，將重複對性工作者的價值壓迫。
四、心理監控與自我審查
有受試者坦言，因害怕被AI標記為「情緒不穩定」，而刻意修飾日誌內容，形成自我審查機制。這種「內化監控」可能削弱原本的心理舒壓功能，反而加劇焦慮。
第六章 討論：AI作為自我照護與社群療癒的中介
一、AI的「再主體化」用途
儘管AI出自科技控制邏輯，但在外送茶女的再詮釋中，它成為「自我察覺的鏡子」。受試者透過AI回饋重新理解自己的情緒波動，將「演算法回報」轉化為「內在日誌」。
二、情緒勞動的集體重組
實驗後期，部分受試者自發組成「情緒互助小組」，討論AI訊息與工作壓力，形成**「AI引發的社群療癒現象」**。這顯示AI並非孤立地作用於個體，而能啟動集體心理支持機制。
三、從監控到共感：技術治理的逆轉
當AI從「上對下監測」轉為「平行對話夥伴」，科技的權力關係被重新定義。性工作者不再是被分析的對象，而成為演算法共創者。這種「共感治理」為未來AI倫理設計提供新方向。
第七章 政策與制度建議
建立性工作者專屬AI倫理準則
政府應結合人權組織、科技業與心理學界，制定AI心理輔助的操作規範，包括資料保存期限、匿名化程度與使用者刪除權。
推動「數位心理安全法」
應將情緒資料視為敏感個資，禁止平台將其作為勞動評估或行銷依據，並設置第三方監督機制。
開發在地化語料庫與文化敏感演算法
建議由本地女性團體與AI工程師共同建構「情緒語料共創平台」，確保AI能理解性工作者語境中的細膩情緒。
倡導參與式設計與社群審議
性工作者應有權參與AI設計流程，包括語氣、詞彙與回饋形式，以避免被動接受外部定義的「心理健康標準」。
長期心理追蹤與再訓練計畫
政府或非營利機構可支持此AI作為「初階心理偵測工具」，並在偵測出高風險個案時轉介專業輔導資源。
第八章 結論
本研究顯示，AI心理回饋系統在外送茶從業者族群中具有明顯的短期心理正向效果。AI的即時性、匿名性與非評價性特質，使其成為女性在高度污名化職場中的暫時庇護所。然而，其背後隱含的資料監控、性別偏見與依附風險，也提醒研究者與政策制定者不可將AI視為心理治療的替代品。
在理想情境下，AI應被視為一種「共感中介」：既能提供低門檻的心理支持，又能促進社群間的互助與覺察。此研究揭示了性工作者如何重新定義科技的意義——不僅是被監控的對象，而是能夠藉由技術實現自我照護與集體療癒的主體。
AI心理回饋實驗的經驗可視為未來「勞動心理防護科技」的雛型，其意涵超越性產業，亦可延伸至客服、護理、教育等高情緒勞動領域。唯有在倫理透明與社群共治的框架下，AI才能真正成為減緩倦怠、回復尊嚴的工具。
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