KIRYAT SHMONA / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie mit 584 Nutzern in Israel zeigt, dass fast ein Drittel generative KI für emotionalen Beistand einsetzt. In der Gruppe mit starker psychischer Belastung steigt der Anteil auf 47%. Die Forschenden sehen darin eine wachsende Lücke: Konsumer-Chatbots sind nicht für akute Krisen oder selbstgefährdendes Verhalten validiert. Gleichzeitig fordern sie bessere Leitplanken, damit der digitale Support im Notfall an nachweisbare Hilfe weiterleitet.
Generative KI-Chatbots sind längst in den Alltag eingesickert – aber die neue Studie aus Kiryat Shmona (Galiläa) zeigt, wie schnell sich ihr Nutzungszweck verschieben kann. Was technisch mit Konversation beginnt, wird psychologisch häufig zu einer Art „informeller Begleitung“: emotionales Zusprechen, Coping-Ratschläge oder der Versuch, mentale Belastung zu sortieren. In der Untersuchung nutzen Erwachsene in Israel dabei nicht nur KI als Werkzeug für Wissen oder Kreativität, sondern als wiederkehrenden Gesprächspartner. Besonders auffällig: Je stärker die psychische Not, desto höher die Neigung, genau diese Art von Interaktion als Hilfe zu konsumieren.
Die Daten stammen aus einer Online-Befragung mit 584 Erwachsenen im Alter von 18 bis 70 Jahren, die in den vergangenen zwölf Monaten mindestens einmal ein Konsumer-GenAI-Tool eingesetzt hatten – etwa ChatGPT oder Gemini. Insgesamt berichteten 29,3 % der Befragten, in mindestens einem Fall emotionale Unterstützung, Coping-Hinweise oder mental-health-nahe Hilfe über solche Systeme gesucht zu haben. In der Teilgruppe mit „starker psychischer Belastung“ klettert dieser Wert jedoch auf 47 %, also auf fast einer von zwei. Statistische Modelle identifizieren dabei die Intensität der psychischen Belastung als den stärksten Einzelprädiktor für die KI-Nutzung in diesem Kontext. Daneben zeigen die Auswertungen auch Alters- und Geschlechtsmuster: Jüngere Menschen und Frauen nutzen die konversationellen Modelle signifikant häufiger für psychologische Themen.
Für das Verständnis der Dynamik ist zudem relevant, wie die Studie psychologische Prädiktoren mit der Art der Nutzung verknüpft. Die Forschenden untersuchten unter anderem Bindungsorientierungen; dabei war „attachment anxiety“ zunächst mit einer höheren Bereitschaft verbunden, KI für emotionale Beruhigung anzusprechen. Nachdem jedoch die psychische Belastung in den Regressionsmodellen berücksichtigt wurde, verlor diese Bindungsangst ihren unabhängigen Vorhersagewert. Das Muster passt laut Interpretation zu einem gemeinsamen Varianzanteil: Nicht der Bindungsstil allein treibt die akute Entscheidung zur KI-Kommunikation, sondern die aktuelle emotionale Überforderung. Gleichzeitig wurde „attachment avoidance“ zwar negativ, blieb aber statistisch ohne signifikante Wirkung. Damit wird die Kernaussage zugespitzt: In der akuten emotionalen Vulnerabilität entsteht der unmittelbare Impuls, digitale Nähe in Form von Gespräch – jederzeit verfügbar, ohne Urteil – zu suchen.
Der zentrale Punkt für die Praxis liegt weniger im „Ob“, sondern im „Wie sicher ist das“ – und genau hier sehen die Autorinnen und Autoren eine Regulierungslücke. Digitale Therapeutika und lizenzierte Teletherapie-Angebote müssen medizinische Geräteanforderungen erfüllen, zudem greifen Datenschutz- und Vertraulichkeitsregeln sowie definierte Eskalationswege, falls eine akute Krise wie Suizidgedanken auftreten sollte. Konsumer-LLMs dagegen arbeiten als allgemeine Chat-Plattformen ohne klinische Mandate. Sie werden typischerweise auf breit verfügbaren Textkorpora so trainiert, dass Antworten plausibel und anschlussfähig wirken; das ersetzt jedoch keine klinische Validierung. Die Studie argumentiert daher, dass KI-Ausgaben klinische Güte vermissen lassen können, emotionale Abhängigkeit fördern könnten oder in kritischen Momenten ungeeignet ausfallen. Ergänzend wird betont: Die Befragung erfasst Kontakte selbstberichtend – von einem kurzen Austausch bis zu dauerhafter Nutzung –, und sie prüft nicht, ob die Interaktionen langfristig therapeutisch, neutral oder potenziell schädlich waren. Ebenso bleibt offen, ob Nutzerinnen und Nutzer KI nur als zeitweise Ergänzung nutzen oder menschliche Versorgung verdrängen, etwa weil professionelle Hilfe schwer verfügbar oder finanziell nicht erreichbar ist.
In ihrer Einordnung greifen die Forschenden damit direkt ein Thema auf, das in vielen Gesundheitssystemen spürbar ist: Wartezeiten auf Behandlungen nehmen zu, und damit steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen „Zwischenlösungen“ suchen. Dr. Dorit Hadar Shoval bringt diesen Spannungsbogen in der Studie auf den Punkt: „Our findings show that many people, particularly those experiencing significant distress, are turning to generative AI systems for emotional support and guidance, “ heißt es in ihrem Originalzitat. „These tools offer immediate, accessible, and nonjudgmental interactions, but they were not designed to function as mental health providers. The high level of use among distressed individuals highlights the urgent need to better understand both the possible benefits and the potential risks of relying on AI during periods of emotional vulnerability.“ Für Unternehmen und Produktteams ist daran vor allem die Konsequenz wichtig: Wenn ein System faktisch als quasi-sozialer Ersatz in Krisenlagen auftaucht, reichen reine „Content“-Sicherheitsfilter nicht aus. Es geht um die Qualität von Krise-Response-Prozessen, um die Richtung von Nutzerströmen im Notfall und darum, wie klar ein Produkt Grenzen kommuniziert.
Die Studie ist dabei kein reines Alarmsignal, sondern ein Ausgangspunkt für messbare nächste Schritte in Klinik, Entwicklung und Politik. Die Autorinnen und Autoren leiten ab, dass Ärztinnen, Psychologen und Therapeutinnen künftig routinemäßig nach digitalen Hilfesuchen fragen sollten – also nicht erst im Nachhinein, wenn sich die Lage verschärft. Parallel müssen Entwickler und politische Entscheidungsträger standardisierte Guardrails definieren: etwa Mechanismen, die bei Hinweisen auf akute Risiken verifizieren, ob eine sofortige Weiterleitung zu verifizierter, evidenzbasierter menschlicher Hilfe erfolgt. Inhaltlich verweist die Arbeit außerdem darauf, dass künftige Forschung stärker prüfen sollte, ob KI-Interaktionen tatsächlich ergänzend wirken oder in manchen Fällen durch die Niedrigschwelligkeit professionelles Care ersetzen. Publiziert wurde die Originalarbeit in Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking (Open Access) unter dem DOI 10.1177/21522715261494423.
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