黄智生，人工智能领域的研究者，也是自杀干预组织“树洞救援”的发起人，其志愿者分布在中国各个城市并做现实中的自杀干预（蔡小川 摄）

一条自动推送的自杀信息

“凌晨他打电话和我说，感谢你半年来的陪伴，但我等不到变好了，喝完这点酒我就跳楼了。”李虹是一个自杀干预组织“树洞救援”的志愿者，她缓慢而平静地向我回忆起最近一次成功阻止的自杀行动。

“当时他还说要跟妈妈打电话，让她听到自己儿子落到水泥地板上的声音。我立刻打电话给他妈妈，她倒是特别平静，说‘随他去，我等警察通知’。”李虹还把自杀男孩小姨的微信给我看，字里行间也劝李虹放弃他，不要再费心帮助他。

男孩叫马盛，是一个南京的大二学生，患有双向情感障碍，又欠下了数笔网贷。在半年多的时间里，他试图自杀数次——吃药、割腕、跳河、烧炭。每一次的自杀行为，李虹都干预了。马盛第一次吃药昏迷后，李虹等人立刻报警，南京警方找到他后送入医院，这才算挽回了性命。

回溯李虹和马盛命运交织的时间点，来自一个自动监控并发送“自杀风险等级”的程序。制作这个程序的人叫黄智生，荷兰阿姆斯特丹自由大学的高级研究员。去年，他在微博上发现了一个叫“走饭”的女孩，她于2012年因抑郁症自杀离世。她的最后一条微博是：“我有抑郁症，所以就去死一死，没什么重要的原因，大家不必在意我的离开，拜拜啦。”自此，“走饭”的这条微博的评论区成为很多抑郁症患者网络上的情绪宣泄地。过去，人们心里藏着秘密又希望能够一吐为快，会跑到树林里找个树洞，对着树洞说出秘密，然后用泥巴将装满秘密的树洞填上。如今，“树洞”在微博上出现了，其中最大的这个“树洞”已有累计超过160万条信息——黄智生想到，也许可以通过编写计算机程序来分析社交媒体的用户行为，从而更精准地发现高风险的自杀人群，并进行自杀干预。

2018年7月27日开始，黄智生的“树洞机器人”上线，每天监控“走饭”评论区的内容，并发布每日“树洞监控”，通报到各个救援微信群。根据该团队编写的《网络自杀救援指南》，自杀风险被分为10级。黄智生告诉我，“一般6级以上才会进行人工干预”。所谓6级，即“自杀已经计划中，自杀日期未明”；7级则是“自杀方式已确定，自杀日期未明”。机器先判断风险等级，黄智生再将自杀信息进行整合，并每隔6个小时推送到各个救援群一次。当时马盛发的微博便是其中一条，李虹看到了机器推送的信息，由此开始了她长达8个月的远程陪伴：微信上的沟通、经济上的支持等。她甚至说，“实际上，我除了陪伴他，还在陪伴他的妈妈和小姨”。

在这个自动监测并发出自杀预警的程序诞生以前，人们总是在新闻上获知一些自杀死亡者的信息，比如前不久自杀离世的韩国艺人崔雪莉和具荷拉。有自杀倾向的人在社交媒体上的最后一条留言常常十分隐秘，在当事人死亡之后再去看，才能看出“遗言”的样子——“拜拜”就是具荷拉留在Instagram上的最后一条信息。换句话说，要提前预知并准确解读社交媒体上的自杀信息，是极其困难的。

“我坚持不了了，我先走了！”这原本可能是马盛的最后一条信息。当天晚上，他发完微博后就服下了大量安眠药自杀。“树洞机器人”监测到了这条信息，并被发送到了救援的微信群。黄智生提道：“这个程序用的是‘知识图谱’的技术，用逻辑推理的方式对句子中的一些概念进行推导。比如‘树洞’有条评论写道：我今天决定了，明年中秋就是我的忌日。按照知识图谱的推理，会先从句子中抽取出‘我’‘决定’‘中秋’‘忌日’等关键结构，然后通过属性变换，将‘明年中秋’与‘2020年8月15日’建立等位关系，将‘忌日’对应为‘Death’来表示死亡事件的本体等，通过这些推理，将句子中的关系词映射到网络的本体中，然后通过结点之间的路径来确定目标。”简单来说，要确定一个高危自杀者，程序需要确定：是否有自杀事件；是否有具体事件；是否有抑郁情绪表达。但这个技术本身的准确率就存在上限，需要人工维护。“目前5级以上的自杀风险信息一天100多条，准确率在83%左右。”黄智生告诉我。

其实，早在2017年4月，中国科学院心理研究所就有类似的课题。该课题负责人朱廷劭自2013年开始做网络心理的研究，通过用户的网络行为去了解他们的心理特征和心理变化，包括可能的自杀行为和自杀风险。“人们有时候会说，自杀是个人的决定，有人真想自杀，其实不应该拦着对方。据我们的研究，确实有21%的人不想要任何的帮助，但79%的人可能是对能否获得帮助没有信心。”朱廷劭说，“微博用户里面，青少年是主力，同时自杀又是这些青少年的死亡主因，所以我们就考虑利用人工智能的方法去做自杀干预的工作。” 

中科院心理研究所的朱廷劭团队开发了“在线自杀主动预防”系统，不赞成做现实中的自杀干预（蔡小川 摄）

朱廷劭告诉我，根据他们的观察，其实自杀者有很多不同于常人认知的地方。比如，很多人认为，在网络上说自己要自杀，通常是为了博取他人的关注，而不会真正采取行动。但通过朱廷劭团队的研究，事实上在网上表达自杀意念的人，有一半以上真的尝试了自杀。此外，人们认为自杀往往是冲动型的，其实不然。朱廷劭他们之前找到了30名确认自杀死亡的微博用户的公开数据，经分析，自杀死亡用户在社交网络上的表达有清晰的逻辑结构。“比如，‘我昨天坐高铁到深圳，今天在深圳做报告’，这就是有序列性的表达，使用频繁则说明这些人的逻辑思维很清楚。换句话说，这些自杀死亡者在自杀之前并不是思维混乱的。”

不久，朱廷劭团队开发了一套“在线自杀主动预防”系统。他们先从“网络爬虫”自动下载“走饭”微博评论区的内容，这些作为原始数据，没有任何标注。后续再利用机器学习的模型，对每一条微博给出一个预测标注，自动去标注这条微博是否有“自杀意念”。“我们当时做了一个不同等级的区分：有自杀意念、有计划、有实施。自杀意念的表述有‘我这种人怎么配活在这个世界上’，有计划的表述是‘哪天受不了了我就跳下去’，有实施就是‘18号我就选择离开’。”朱廷劭补充，“但汉语的复杂性和多样性也增加了机器识别的难度。比如，‘饭饭，我很快就要看到你了’，如果这条信息发布在‘走饭’的评论区，那就会被认为是有自杀意念的；反之，如果是在其他场景下，则没有自杀意念。现在这个模型仍需要不断地优化，目前预测模型的精度在80%以上。”

中科院的这套系统与“树洞救援”的核心不同点在于，是否干预，以及如何干预。未经过高危自杀者的同意，朱廷劭团队的志愿者不会进行现实中的自杀干预，不会有类似李虹等志愿者长达8个月的陪伴。朱廷劭告诉我，自杀是一个非常复杂的问题，他们考虑到心理救援的边界，即“助人自助”，如果有自杀意图者不想接受帮助，志愿者不会擅自行动。“通常来说，我们会给对方发送私信，内容除了自我介绍，还会提供三种干预信息：一是提供网站地址做心理测量；二是提供全国心理危机干预的热线电话；最后也告诉对方，如有需要，我们有志愿者在线值班等。” 

朱廷劭反复提及，“我从来没觉得自己救了多少人。自杀问题太复杂了，很多时候，你并不知道是救了他，还是害了他”。