你有沒有試過深夜向聊天機器人傾訴煩惱，我懂你得到的當A打動卻是一串精準但略顯機械的安慰？現在，這些人工智能（AI）對話助手已經越來越能“讀懂人心”，人類甚至比朋友更快給出建議，為何但我們卻似乎難以真正被其打動。難被

?我懂你

不久前，《自然·人類行為》上發表了一項研究，當A打動為人們揭示了這個令人深思的人類現象：人們確實愿意接受來自人類的情緒支持，而不是為何來自AI的——哪怕這兩者的回復內容幾乎一樣。

你是難被否也不相信AI能“懂”你？

50年前，美國芝加哥大學哲學家約翰·豪格蘭德曾說：“AI的我懂你問題在于，計算機根本不在乎。當A打動”這個看法至今深入人心，人類尤其在涉及AI和人類情感交互的為何領域。

這次，難被包括以色列希伯來大學科學家在內的團隊開展了一系列實驗，涉及超過6000名參與者。他們給參與者展示了一些情緒支持的回復，這些回復都出自同一個AI生成式語言模型。只不過，科學家有時告訴參與者這是AI寫的，有時則說是人類寫的。

當人們以為是在和人類交流時，他們對回復的評價更高，覺得更有同理心、更能帶來情感上的共鳴；而當他們知道是AI寫的，即使內容一模一樣，也會覺得這些建議缺乏溫度，甚至讓人有點失望。

換句話說，人們不是不認可AI說的話，而是不愿意相信它真的能“懂”我們。

為何我們更信任人類的情緒支持？

現在的大語言模型（LLM）已經完全可以分析用戶的情感狀態，并生成看似充滿理解與關懷的回應。

比如你說：“今天工作好累啊”，AI答：“聽起來你真的很辛苦，記得照顧好自己?！边@樣的句子看起來很溫暖，也很人性化。

但在實驗中，即使受試者承認AI的回復有邏輯、有情感色彩，他們仍然會覺得“它只是在模仿人類，并沒有真正理解我的痛苦?！边@種心理現象被稱為“共情懷疑癥”，因為人們很難把一臺機器當作真正的傾聽者。

有趣的是，即便AI的幫助是由人類在背后“潤色”或“參考”，只要參與者知道有AI參與其中，他們就會降低對這段回復的情感認同度。仿佛AI一旦“碰過”這段話，它就失去了“人性”的溫度。

科學家認為，這可能源于我們對“共情”的深層認知：共情不僅僅是說出正確的話，更重要的是要“感同身受”。因此，當我們知道對方是AI時，潛意識里會覺得“它并沒有經歷過喜怒哀樂，怎么可能真正理解我呢”？

這種心理隨即反映在行為上。在實驗中，當人們被告知可以選擇，要么等待一條來自“人類”的回復，要么立刻收到一條來自“AI”的回復時，他們都寧愿多等幾分鐘，也要選擇那個“人類”的版本。

AI情緒支持還有未來嗎？

這項新研究并不是在評判AI好不好，而是在探索人類如何感知和接受不同來源的支持。它揭示了AI在情緒支持方面的局限性，但它并沒有否定AI的價值。相反，它提醒未來設計AI輔助系統時，需要更加關注用戶的感知與深度信任問題。

譬如在2024年，一家由前“深度思維”研究員擔任首席執行官的公司“Hume?AI”，發布了一款標榜為“第一個具有情商的對話式AI”的共情語音接口，其能夠檢測到用戶53種不同的情緒?！癏ume?AI”演示之后反響十分熱烈。但立刻有人擔心，人類的情感并不只有正面情緒，當AI試著了解甚至學習人們的情感行為時，是否會主動或被動地利用其來達到某些目的？譬如誘導購物、養成惡習、心理折磨等等。

在最新研究中，人與AI的互動大多簡短，只有一兩輪對話。而在現實中，很多人已經在使用AI陪伴應用進行長期的情感交流，它們可以通過持續對話建立起某種“虛擬親密感”，也許能在更長時間尺度上改變人們對AI共情能力和引導能力的看法。

未來，或許我們可以期待一種新的模式——AI不再是“替代人類”的情緒支持者，而是“增強人類共情力”的工具。譬如幫助心理咨詢師快速識別情緒關鍵詞，或是為孤獨的人提供即時陪伴，直到他們能夠接觸到真實的人際關系。

在這個人機共存的時代，我們需要重新定義什么是“真實的共情”，以及深入思索：我們是否愿意給AI一個機會，去成為那個溫柔地問一句“你還好嗎？”的存在。

關鍵詞 : AI 新浪科技公眾號

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