AI心理SaaS采购合同，模型输出、数据留存和人工责任要写明
采购AI心理SaaS时，合同中应写明模型输出范围、数据留存规则、人工复核责任和退出后的材料处理。
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青少年用AI写情绪日记，家校看趋势也要保护私人表达
青少年用AI写情绪日记时，学校和家长可以关注趋势变化，但应保护私人表达，避免把日记变成监控工具。
AI自助心理训练适合哪些内容，放松练习和危机问题要分开处理
AI自助心理训练适合情绪记录、放松练习和沟通准备，涉及危机、安全和持续功能受损时应转向真人支持。
AI心理热线分流系统，低风险答疑和高风险转介要有两套流程
AI心理热线分流系统应把低风险答疑和高风险转介拆成两套流程，保留人工接入、记录留存和责任边界。
咨询机构用AI做质检，记录摘要、督导意见和服务改进要分层
咨询机构用AI做服务质检时，应区分记录摘要、督导意见和服务改进，避免让AI直接评价咨询师或来访者。
企业心理知识库接入AI，回答口径、转介入口和权限要统一
企业心理知识库接入AI时，应统一回答口径、转介入口和权限范围，避免员工支持内容被误用为管理判断。
学校心理老师用AI备课，案例去标识和课堂边界要提前定
学校心理老师用AI辅助备课时，应先处理学生案例、课堂目标和风险边界，避免把真实学生处境带进公开课堂。
AI心理内容审核清单，科普、测评和建议要分层处理
AI心理内容上线前，应把科普解释、测评反馈和行动建议分层审核，避免把普通心理教育写成个人判断。
AI心理系统采购演示怎么看，别只看生成效果，要看日志和责任分工
采购AI心理系统时，不能只看报告生成效果，还要看数据权限、日志、人工复核、异常处理和责任分工。
学校用AI整理学生开放题，匿名汇总和个体记录要分开
学校用AI整理学生心理测评开放题时，应区分匿名群体汇总和个体风险记录，避免隐私扩散和误判。
AI陪伴总是顺着你，关系冲突里要防止被单向确认
AI陪伴在关系冲突中容易提供单向确认，使用者应区分情绪承接、事实核对和现实沟通。
AI心理工具自动推荐课程，员工支持不能停在系统推送
AI心理工具可以按测评结果推荐课程和资源，但企业员工支持还需要人工跟进、资源匹配和效果复盘。
心理咨询师用AI写督导摘要，来访者隐私和专业判断要分开
心理咨询师用AI整理督导摘要时，应脱敏处理来访者信息，并把事实记录、个人假设和督导问题分开。
家长发现孩子依赖AI聊天，别急着翻记录，先看生活功能变化
家长发现孩子频繁使用AI聊天时，应先观察睡眠、学习、社交和求助意愿，再决定如何沟通和求助。
AI把心理测评报告讲得太绝对，分数解释要留出边界
AI解读心理测评报告时，容易把分数说得过满；机构应保留量表依据、适用人群和人工解释边界。
企业让员工用AI心理打卡，隐私告知和退出机制要写清
企业使用AI心理打卡时，应明确自愿参与、数据用途、可见范围和退出机制，避免把员工支持变成隐性管理。
AI心理科普文章怎么看可信度，别只看语气像专家
AI心理科普文章要看概念边界、资料来源、适用人群和后续建议，不能只凭语气专业判断可信度。
搜索AI心理建议前，先判断它是在安慰你还是在做评估
搜索AI心理建议时，要区分情绪安慰、信息整理和专业评估，避免把顺耳回答当成可靠判断。
AI量表推荐系统怎么设计，按场景选量表比随口推荐更可靠
AI量表推荐系统应按学校、企业、咨询机构等场景匹配测评目的、适用人群和解释边界，避免随口推荐量表。
校园AI心理助手上线前，学生求助、教师处理和危机转介要讲清
校园AI心理助手上线前，应明确学生能问什么、教师如何接收预警、危机转介如何启动，避免学生把AI当成唯一求助渠道。