自杀倾向不易察觉 如何挽救下一个“茅侃侃”？

在2017年的最后一天，茅侃侃在朋友圈写道：“2017年失去了所有的所有，可要过去了。祝福都收到了，谢谢。2018新年快乐”。令人意外的是，在2018年1月23日凌晨，这位昔日80后明星创业者、万家电竞CEO茅侃侃还是发出了生命中最后一条朋友圈。随后经过记者经多方求证后确认，茅侃侃确实于1月25日晚间离开人世。

茅侃侃的最后条朋友圈

自杀是一种全球性的现象，在世界所有区域都有发生。世界卫生组织在2014年出版的《自杀预防——全球要务》中统计，世界上每40秒钟就有一个人自杀死亡，中国的自杀人数超过世界总自杀人数的1／5。而如今茅侃侃的离世更是令人感叹与惋惜。

全新人工智能算法来袭

但在心理健康临床试验中，医生面临的最大挑战通常是来自自杀倾向者对于诊断过程的排斥与掩饰，很容易造成监测时无法达到理想且真实的效果。其中，大约80%的人在最后一次与心理健康专家交谈时，都否认自己有自杀倾向。

这一现象在2017年得到了改变，据了解，人工智能领域全新开发的一种机器学习算法，可以根据网络监测来识别和发现有自杀倾向的人群。如今，中国、美国的人工智能领域都先后将这种监测系统投放市场，如今经过不到一年的实施与运行已小有成效。

人们对自杀有个误区，以为论自杀的人不意味着会去自杀，然而，实际上他们可能正在经历焦虑、抑郁和绝望，或许觉得没有其他选择了，因而通过谈论来寻求帮助或支持。传统心理学研究线下寻找案例的方法相比，社交媒体的交流环境更加开放且隐秘，自杀倾向者会更容易透露出自己真是的想法与问题。

于是在2017年3月，Facebook首当其冲，开始尝试在美国使用这项技术，他们通过扫描分析用户发表的有自杀倾向的帖子或评论，帮助识别可能有潜在自杀倾向的用户。一旦检测到潜在的自杀倾向，该模式识别软件将发送通知给Facebook专门处理此类事件的员工，并对其进行一定程度的引导与帮助。

大数据下利与弊

2017年7月，微博中同样出现了利用网络大数据与人工智能技术监测自杀倾向者的组织机构。据悉，该自团队运营以来，已经累计发现14435位有自杀意念的用户，并向他们推送心理危机干预资源，其准确率高达92.2％。

只是，在受到帮助的自杀倾向者中还是有人表示，虽然非常感谢该组织机构在其最需要帮助的时候对她的帮助与开导，但其个人对于网络内容被人监看还会心存芥蒂。认为是否侵犯了其个人隐私问题……

人工智能的崛起对如今生活各个方面带来便利，虽然全新的网络监测算法依旧存在局限性无法完全的解决种种问题，但随着技术的提升相信必定会为人类带来更多的福祉。

最后，生活不顺或工作压抑，其实不过是每一个人都在玩的一场看不见的生命游戏，人生而不易，但还是希望人人每天醒来都能感受到来自上天的眷意。也请各位务必珍重，珍重。