近年来，生成式人工智能技术（Generative AI）以其强大的创造和交互能力迅速风靡全球，改变了人们获取信息、内容创作与沟通交流的模式。然而，伴随着这波技术浪潮的还有用户过度使用甚至成瘾的隐忧。针对这一现象，动机-行为-认知模型（C-A-C模型）成为理解和分析生成式人工智能用户成瘾行为的重要视角。通过该模型，可以全面把握用户成瘾的内在驱动力、行为特征以及认知过程，助力制定科学有效的应对策略。生成式人工智能由于其高度的个性化和即时反馈特性，极易激发用户的探索欲望和满足感，诱导出依赖性行为。动机方面，用户通常抱有创新表达、自我实现或逃避现实压力等心理需求，因此频繁使用生成式人工智能平台，希望通过生成内容获得认可与成就感。
在满足这些心理动机的驱使下，用户行为表现为长时间使用、反复开启应用、甚至忽视日常生活中的其他重要事务。这种行为的持续强化又反过来形成了认知上的扭曲。用户可能会高估生成式人工智能带来的价值，将其视为解决问题的唯一途径，降低对现实情境的敏感度，逐渐陷入认知偏差甚至盲目依赖。从认知角度审视，成瘾用户往往表现出对技术的过度信任和认知失调，忽视潜在风险，如隐私泄露、信息真实性等问题。此外，反复使用也在神经心理层面强化了奖赏机制，增加成瘾发生的生理可能。生成式人工智能技术的使用场景广泛，涵盖内容创作、辅助决策、教育培训等多种领域，这也导致成瘾表现形式丰富且复杂。
部分用户通过生成AI进行幽默文案、艺术作品创作，乐在其中却难以自拔；另一些用户则依赖AI辅助完成学术论文或工作报告，因效果显著而持续依赖，甚至发展为依赖症状。针对生成式人工智能用户成瘾问题，采取预防和干预措施尤为关键。首先，应加强用户教育，引导合理使用生成式AI工具，明确其辅助性质，避免形成过度依赖。其次，平台方需构建人性化设计，加入使用时长提醒、情境切换提示等功能，帮助用户自我调节。第三，社会和心理层面应开展相关研究，制定科学成瘾诊断标准并推广心理疏导和治疗方法。未来，生成式人工智能的发展将更加深刻地渗透人类生活的各个层面。
如何平衡其带来的便捷与潜在的成瘾风险，将成为科技伦理和社会治理的重要议题。通过整合动机、行为与认知层面的理论，全面理解用户成瘾机制，为相关政策制定和技术优化提供理论基础和实践指导，是推动生成式AI健康发展的关键路径。总之，从C-A-C视角分析生成式人工智能用户成瘾现象，有助于多维度揭示深层驱动因素，促进社会各界对成瘾问题的重视与有效应对。在快速数字化的时代背景下，构建良好的技术使用生态，保障用户身心健康，是社会文明进步的重要体现，也是每个相关主体应尽的责任。
