[论文解读] "I Use ChatGPT to Humanize My Words": Affordances and Risks of ChatGPT to Autistic Users

Renkai Ma, Ben Z. Zhang+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2026

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一句话总结

简要结论：本文通过社交媒体帖子分析自闭症用户与ChatGPT的互动，利用科技可供给视角来识别认知支持的收益与相关风险。

ABSTRACT

Large Language Model (LLM) chatbots like ChatGPT have emerged as cognitive scaffolding for autistic users, yet the tension between their utility and risk remains under-articulated. Through an inductive thematic analysis of 3,984 social media posts by self-identified autistic users, we apply a technology affordance lens to examine this duality. We found that while users leveraged ChatGPT to offload executive dysfunction, regulate emotions, translate neurotypical communication, and validate their autistic identity, these affordances coexist with risks to their well-being: reinforcing delusional thinking, erasing authentic identity through automated masking, and triggering conflicts with the autistic sense of justice. As part of our preliminary work, this poster identifies trade-offs in autistic users' interactions with ChatGPT and concludes by outlining our future work on developing neuro-inclusive technologies that address these tensions through beneficial friction, bidirectional translation, and the delineation of emotional validation from reality.

研究动机与目标

• 了解自闭症用户如何将ChatGPT视为认知支架与交流辅助工具的感知与使用方式。
• 识别收益（执行功能卸载、情感调节、翻译、身份认同验证）与风险（妄想、自动化掩饰、伦理冲突）。
• 将科技可供给框架应用于统一自闭症个体在大语言模型中的收益与风险。

提出的方法

• 从Reddit、X和Tumblr收集共3,984条讨论ChatGPT与自闭症的帖子（2023年1月1日–2025年9月30日）。
• 使用LLM辅助的工作流（GPT-4o-mini）结合“思维链”提示对相关性进行筛选，聚焦ChatGPT与自闭症的帖子。
• 进行归纳性主题分析以提炼可供给与风险，初始获得239个可供给编码与50个风险编码；建立分歧者可靠性。
• 引用并整合既有文献以框定可供给并分析自闭症用户与LLM互动中的二元性。

实验结果

研究问题

• RQ1 自闭症用户对LLM聊天机器人（如ChatGPT）的感知可供给有哪些？
• RQ2 伴随这些可供给的风险是什么？它们如何与自闭症体验与伦理相互作用？
• RQ3 科技可供给视角如何为LLM的神经包容性设计提供启示？

主要发现

• 自闭症用户利用ChatGPT来卸载执行功能障碍并为任务提供推进动力。
• ChatGPT作为情感调节工具，提供一个不被评判的中立空间。
• 它在神经多样与神经型沟通之间充当翻译，帮助专业与社交互动。
• 用户通过算法镜像认知风格获得自闭症身份的认同感，作为归属感的来源。
• 风险包括强化妄想思维、通过自动化掩饰侵蚀真实身份，以及与自闭症正义感相关的伦理冲突。