ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Large Language Models (LLMs) และ Generative AI (GenAI) ได้สร้างความท้าทายอย่างมากต่อการปรับตัวทางสังคมและจิตใจ รายงานนี้วิเคราะห์กรอบการทำงานที่ใช้แบบจำลองความโศกเศร้า Kübler-Ross แบบเจ็ดขั้นตอนเพื่อทำความเข้าใจการตอบสนองเหล่านี้ โดยพิจารณาถึงความเชื่อมโยงที่อาจเกิดขึ้นกับงานของ LifeArchitect.ai (โดย Dr. Alan D. Thompson) และประเมินความเหมาะสมเมื่อเทียบกับแบบจำลองการปรับตัวทางเทคโนโลยีอื่นๆ แม้ว่าแบบจำลอง Kübler-Ross จะให้ภาษาสำหรับอารมณ์ แต่ก็มีข้อจำกัดในการอธิบายความซับซ้อน ความไม่เชิงเส้น และความหลากหลายของปฏิกิริยาของมนุษย์ต่อ AI ข้อมูลล่าสุด (ปี 2023-2025) ชี้ให้เห็นถึงสภาพแวดล้อมทางอารมณ์ที่ซับซ้อนและขัดแย้งกัน โดยมีความกังวล ความประหม่า และความไม่แน่ใจที่โดดเด่น แต่ก็มีความหวัง ความตื่นเต้น และความระมัดระวัง การปรับตัวทางสังคมต่อ AI เป็นปรากฏการณ์หลายมิติที่นอกเหนือไปจากอารมณ์ ครอบคลุมการปรับความรู้ การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม การเปลี่ยนแปลงทางสังคมและวัฒนธรรม และการตอบสนองทางเศรษฐกิจและการเมือง แบบจำลองทางเลือก เช่น Gartner Hype Cycle, Technology Acceptance Model (TAM), UTAUT และ Diffusion of Innovations theory ให้มุมมองเพิ่มเติมที่จำเป็น การนำทางในยุค AI ต้องใช้กลยุทธ์ที่ครอบคลุมสำหรับบุคคล องค์กร และผู้กำหนดนโยบาย โดยเน้นที่ความรู้ด้าน AI การสื่อสารที่โปร่งใส การฝึกอบรม การแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรม และการสร้างการกำกับดูแลที่เชื่อถือได้