生成式繭居族
生成式繭居族，指在COVID-19（新冠肺炎）疫情遺留的社交退縮基礎上，因生成式AI（如ChatGPT）提供低摩擦、高回饋的互動替代，使重返實體社會動機被進一步削弱的族群。
波普康（Faith Popcorn）是美國知名趨勢觀察家，她根據1984年家庭行為數據，發現愈來愈多人傾向留在家中、避開外部不確定性，此現象後來被稱為「繭居」（cocooning）。她在1986年《紐約客》（The New Yorker）文章中解釋，此行為的核心是建立一道「安全外殼」，藉此隔絕經濟動盪與社會變動帶來的焦慮。
當我第一次聽到「繭居」一詞，腦中浮現的是休斯（Howard Hughes）。休斯極具創造力，建立龐大商業帝國，擴展到拉斯維加斯的房地產、酒店、賭場與媒體事業，被公認是將拉斯維加斯改造為精緻都會城市的關鍵人物。然而晚年的他厭倦權力鬥爭，逐漸迴避社交，長年隱居，多年身心衰退後因腎衰竭去世。他的退隱源於疲憊與不信任，與波普康所述心理不盡相同，但都反映人面對壓力時，可能以退縮自我保護。這個案例雖與數位科技無關，卻或許預示：不信任累積到臨界時，任何能提供替代性安全空間的事物，都可能加速退縮。生成式AI，正是當代最容易取得的一種。
波普康所觀察到的繭居，原指一般人因應不確定性而選擇居家，不必然涉及臨床心理疾病。不過也有人的退縮帶有社交恐懼或焦慮特徵：害怕他人眼光與評價，可能源於過去挫折或社交技巧不足，使其遠離社交，孤獨感加劇，思維趨於負面，面對壓力更容易陷入無力、無望與無助，進而拖延、喪失動機。
繭居現象在COVID-19與生成式AI交互作用下被雙重放大，我稱之為「生成式繭居」。疫情迫使許多人為安全接受隔離，結構性地增加繭居人口，這群人既視限制為近似孤獨監禁的處境，又理解其保護用意；即使疫情淡去，這段經歷仍可能留下長期身心影響。
當實體隔離轉化為常態性的數位依賴，智慧型手機與生成式AI便成了新一代的繭居推手，加深「數位繭居」（digital cocooning）的傾向。生成式AI可能透過2種機制推波助瀾：
其一，AI提供近乎無條件、不批判的互動，對社交焦慮者近似低風險的社交替代，容易形成依賴；
其二是認知卸載（cognitive offloading），思考與決策交由AI代勞，使用者的能動性與自我效能感隨之減弱。此外，發現AI能勝任原屬於自己的工作，也可能對存在價值感到茫然，擔心努力終究被取代。
面對這樣的衝擊，繭居族群或許需要心理治療、社交技巧訓練與就業輔導，並循序漸進擴展社交圈，也可搭配數位素養教育，協助辨識AI互動與真人互動的差異；實體共學空間與社群活動則能提供低門檻的面對面機會。每個人都有缺點與挫折，沒有人能一帆風順走完人生，但只要願意努力，就有機會重燃熱情，走出繭居，重新投入社會。
生成式繭居，不只是個人處境，而是這個時代共同面對的課題。當AI愈來愈像人，我們也需提醒自己，不要因此愈來愈像孤島般的繭居者；我們需要的，不是拒絕技術，而是仍練習選擇彼此。
