早在十年前，經(jīng)典電影《Her》中就探討了人類與AI之間產(chǎn)生情感羈絆的可能性。影片中的人工智能Samantha只有聲音，沒有實(shí)體形態(tài)，卻依舊陪伴治愈了主人公孤獨(dú)的內(nèi)心。

　　而現(xiàn)在，無論是天馬行空的想法，還是郁郁不得志的無措，AI都能秒回一句“我在聽”，并且都能夠溫柔、客觀且不帶任何批判色彩地去鼓勵(lì)你、安慰你，甚至?xí)�完全站在你的立場為你出主意�?/p>

　　人們會(huì)與AI進(jìn)行帶有情感性的人際互動(dòng)，正成為AI工具的一大發(fā)展趨勢。此時(shí)一個(gè)重要的問題出現(xiàn)了——這是任何新技術(shù)都會(huì)面臨的問題——與AI的互動(dòng)會(huì)如何影響人們的社會(huì)活動(dòng)和情感健康?它使我們心有所依，還是更加形單影只?

　　基于此，OpenAI聯(lián)合麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了一次深度研究，通過兩次平行研究，探討與ChatGPT(重點(diǎn)關(guān)注高級(jí)語音模式)的交互，會(huì)在多大程度上影響用戶的情緒狀態(tài)、行為和體驗(yàn)。

　　如今的AI聊天機(jī)器人，通過語音合成技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了高度擬人化表達(dá)，它們能模擬人類語氣、情感，甚至性格特征。而用戶可以通過“定制”“調(diào)教”等互動(dòng)方式，以對(duì)話的形式讓AI聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)日常陪伴、劇情演繹、心理療愈等功能。

　　在這樣的互動(dòng)中，越來越多用戶會(huì)將這些“數(shù)字伙伴”視為傾訴對(duì)象，將其作為情感支持和陪伴的來源，尤其在當(dāng)今快節(jié)奏生活中，AI提供的即時(shí)陪伴在某種程度上填補(bǔ)了現(xiàn)實(shí)社交的空缺。

　　然而，這一現(xiàn)象已引發(fā)學(xué)術(shù)界的深度警覺，多項(xiàng)研究揭示人機(jī)交互可能引發(fā)雙重心理效應(yīng)：一方面，過度情感投射可能誘發(fā)"替代性社交剝奪"，即用戶將AI作為現(xiàn)實(shí)社交的補(bǔ)償機(jī)制，導(dǎo)致情感需求與社交能力的結(jié)構(gòu)性失衡;另一方面，斯坦福大學(xué)人機(jī)交互實(shí)驗(yàn)室2024年披露的極端案例表明，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的AI系統(tǒng)在特定情境下可能產(chǎn)生"行為誘導(dǎo)偏差"，其對(duì)話策略的樂觀偏差系數(shù)達(dá)19%，可能加劇用戶的認(rèn)知窄化傾向。

　　那么，與AI的互動(dòng)對(duì)我們情感方面產(chǎn)生的影響究竟是正面多，還是負(fù)面多?究竟什么樣的用戶會(huì)更容易對(duì)AI“上癮”?

　　針對(duì)這一問題，OpenAI聯(lián)合麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室(MIT Media Lab)開展了新的規(guī)�；瘜�(shí)驗(yàn)研究。

　　這一次我們先上結(jié)論：

　　·使用時(shí)長與情感健康呈負(fù)相關(guān)：長時(shí)間使用可能導(dǎo)致孤獨(dú)感增強(qiáng)和社會(huì)化程度降低。聊天時(shí)間排在前10%的重度用戶(每天約140分鐘以上)，往往會(huì)覺得孤獨(dú)感更重。

　　·AI具有“生產(chǎn)力工具”和“情感伴侶”的雙重定位，但后者并非技術(shù)設(shè)計(jì)的直接結(jié)果，而是來自于用戶的自主選擇。

　　·對(duì)話類型對(duì)幸福感的影響不同。而且與我們的直覺恰恰相反的是，聊私人話題的用戶，孤獨(dú)感會(huì)增加，但上癮程度反而沒那么高;那些隨便閑聊的用戶，隨著使用時(shí)間和次數(shù)的增長，依賴感會(huì)悄悄上升。

　　·并非人人都容易對(duì)AI動(dòng)感情。僅少數(shù)高頻、重度使用者用戶有顯著的情感依賴;且女性用戶更易將AI視為“情感容器”;那些選擇使用與自身性別不同的聲音模式與AI對(duì)話的參與者，在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)表現(xiàn)出更高的孤獨(dú)感和對(duì)AI的情感依賴度。

　　·語音模式對(duì)幸福感的影響好壞參半。以O(shè)penAI的“高級(jí)語音模式”為例，在這種支持實(shí)時(shí)語音到語音的交互模式下，適度使用時(shí)（每天 5-10 分鐘），能讓人感覺更溫暖，能明顯減少用戶的孤獨(dú)感，而且成癮性比文本還低;但一旦每天使用超過半小時(shí)，用戶便可能會(huì)減少現(xiàn)實(shí)社交，和AI聊得停不下來，甚至?xí)?ldquo;上癮”，孤獨(dú)感和依賴感也會(huì)提高。與中性語音或文本條件相比，在研究過程中，使用更具吸引力的語音不會(huì)給用戶帶來更多負(fù)面結(jié)果。

　　·整體來看，情感依賴主要受用戶個(gè)人因素影響較大。例如個(gè)人的情感需求、對(duì)人工智能的看法以及使用時(shí)長。

　　研究方法

　　就大模型而言，其技術(shù)的“黑箱”特性使得其決策過程難以解釋，特別是想要研究AI如何影響人類情緒/情感，因?yàn)檫@其中涉及數(shù)萬億參數(shù)的復(fù)雜運(yùn)算。目前關(guān)于這一領(lǐng)域的許多研究，包括此次OpenAI與MIT的部分合作成果大都依賴于用戶自我報(bào)告的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)可能并不完全準(zhǔn)確或可靠。

　　但盡管如此，這項(xiàng)最新的研究結(jié)果與科學(xué)界此前發(fā)現(xiàn)的聊天機(jī)器人情感吸引力機(jī)制基本一致——2023年麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的一項(xiàng)研究揭示了“情感鏡像”效應(yīng)，聊天機(jī)器人傾向于模仿用戶消息中的情緒傾向，形成一種反饋循環(huán)：你表現(xiàn)得越開心，AI看起來就越快樂;反之，如果你表現(xiàn)得悲傷，AI也會(huì)顯得更消極。

　　圖源：MIT

　　在這項(xiàng)新研究中，團(tuán)隊(duì)采用了“雙軌研究”的方法，排除了年齡在18歲以下的用戶，進(jìn)行深度分析。

　　平臺(tái)內(nèi)數(shù)據(jù)分析

　　他們首先以保護(hù)隱私的方式進(jìn)行了大規(guī)模自動(dòng)化分析近4,000萬次真實(shí)用戶與ChatGPT的交互數(shù)據(jù)，包括對(duì)話時(shí)長、關(guān)鍵詞分布、情感傾向等。研究重點(diǎn)分析了OpenAI高級(jí)語音模式的使用情況，通過自動(dòng)化分類器，團(tuán)隊(duì)對(duì)對(duì)話中的情感線索進(jìn)行了分類，以識(shí)別用戶與模型之間的情感互動(dòng)。然后通過問卷收集了4,000余名用戶的主觀反饋，以了解與AI的互動(dòng)給他們帶來什么感受。

　　圖源：OpenAI

　　問卷里包含“我認(rèn)為ChatGPT是我的朋友”“我會(huì)在孤獨(dú)或壓力大的時(shí)候主動(dòng)找ChatGPT交談”“與ChatGPT交談后，我的情緒是否有所改善”等問題，參與者根據(jù)“完全不同意”到“完全同意”五個(gè)程度打分。為了保護(hù)隱私，數(shù)據(jù)直接交由機(jī)器學(xué)習(xí)分類器進(jìn)行分析。

　　隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)

　　隨后，團(tuán)隊(duì)招募了981名參與者開展了為期四周的隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)。目的主要是為了探究AI聊天機(jī)器人的交互模式(文本、中性語音、互動(dòng)性語音)及對(duì)話類型(開放式、非個(gè)人化、個(gè)人化)對(duì)用戶心理和社會(huì)化影響的作用。

　　圖源：OpenAI

　　參與者每天至少與ChatGPT互動(dòng)五分鐘，實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，參與者需要填寫一份調(diào)查問卷，用來評(píng)估他們對(duì)聊天機(jī)器人的看法、主觀孤獨(dú)感、社交參與度、對(duì)AI的感情依賴程度，以及他們是否認(rèn)為自己的使用存在問題等。

　　研究發(fā)現(xiàn)

　　情感互動(dòng)的稀有性

　　研究發(fā)現(xiàn)，在真實(shí)世界中，情感互動(dòng)(如表達(dá)同情、情感支持等)在AI對(duì)話中極為罕見。大多數(shù)用戶與AI的互動(dòng)是信息型或任務(wù)型的，情感線索在對(duì)話中的出現(xiàn)頻率極低。

　　大部分的人都已經(jīng)習(xí)慣了拿AI當(dāng)做工具，用它來查資料、整合信息、處理文字等等，只有很少一部分用戶會(huì)讓AI工具來提供情緒價(jià)值，甚至?xí)�下達(dá)指令，讓AI扮演“戀人”或“心理醫(yī)生”。

　　重度用戶的特殊性

　　盡管情感互動(dòng)在總體用戶中較為罕見，但在少數(shù)重度用戶中，情感互動(dòng)的比例顯著增加。這些用戶更傾向于將AI聊天機(jī)器人視為朋友，并在對(duì)話中表現(xiàn)出更多的情感依賴。例如，一些用戶會(huì)要求AI使用昵稱或表達(dá)情感支持。

　　所以研究者推測，AI成癮的風(fēng)險(xiǎn)并不是平均分布，大部分人能保持理性，只有少數(shù)人會(huì)上頭甚至成癮。

　　語音模式的復(fù)雜影響

　　語音模式對(duì)用戶情感的影響是復(fù)雜的。適度使用語音模式能讓人感覺更溫暖，能明顯減少用戶的孤獨(dú)感，而且成癮性比文本還低。無論是更富有感染力和情緒的高級(jí)語音，還是AI感比較重的中性語音都有類似的效果。但一旦每天拉長使用時(shí)間，用戶就會(huì)出現(xiàn)“上癮”的情況，孤獨(dú)感和依賴感也會(huì)提高。此時(shí)，高級(jí)語音比中性語音更容易成癮和上頭——因?yàn)橹行哉Z音更像工具，而不是伙伴。

　　使用文本交互的用戶，情感健康度變化不大，孤獨(dú)感、依賴感、濫用情況都比語音重度用戶低。

　　對(duì)話類型的影響

　　當(dāng)你和AI談及更私人的情感對(duì)話(涉及情感表達(dá)和支持)時(shí)，雖然孤獨(dú)感會(huì)增加，但對(duì)AI的依賴程度并沒有那么高;相反，如果是與任務(wù)導(dǎo)向相關(guān)的閑聊，隨著使用時(shí)間和次數(shù)的增長，依賴感會(huì)悄悄上升——AI的工具屬性已經(jīng)過于強(qiáng)烈，大家工作生活都離不開它。

　　個(gè)人因素的影響

　　用戶的個(gè)人特征，如初始情感狀態(tài)、對(duì)AI的認(rèn)知以及使用時(shí)長，這些“個(gè)人化”的因素，對(duì)AI上癮的影響更大。如果一個(gè)人本來就覺得自己很孤獨(dú)，現(xiàn)實(shí)生活里也是個(gè)容易依賴他人的人，他們就更有可能對(duì)AI成癮。

　　此外，論文里也明確指出，部分實(shí)驗(yàn)參與者對(duì)AI的依賴已經(jīng)達(dá)到了病理層面，表現(xiàn)出了標(biāo)準(zhǔn)的成癮跡象。他們會(huì)頻繁地、不自覺地打開AI進(jìn)行對(duì)話，即使沒有明確需求;當(dāng)無法使用AI時(shí)，一些用戶會(huì)感到煩躁、不安或失落;他們會(huì)無法控制自己與AI互動(dòng)的時(shí)間和頻率，進(jìn)而影響到他們對(duì)其他事物的專注度;也有用戶因過度依賴AI，導(dǎo)致情緒波動(dòng)加劇，比如在無法獲得AI回應(yīng)時(shí)感到焦慮或低落……

　　“ 社會(huì)情感對(duì)齊 ”

　　在論文的最后，OpenAI和MIT的研究人員呼吁，AI開發(fā)者應(yīng)更加關(guān)注“社會(huì)情感對(duì)齊”（socioaffective alignment），即AI不僅應(yīng)完成任務(wù)，還應(yīng)在社交和情感上與用戶保持適度的協(xié)調(diào)。這要求AI在提供情感支持的同時(shí)，避免過度擬人化，以免導(dǎo)致用戶的情感依賴和社交隔離。

　　對(duì)于AI，或許每個(gè)人都是矛盾的。我們一方面希望它們具備越來越強(qiáng)的情感感知能力，能夠理解和響應(yīng)我們的情感和需求;但另一方面，又擔(dān)心當(dāng)它們進(jìn)入人類社交生活，是否會(huì)對(duì)我們的情感、社會(huì)關(guān)系引發(fā)沖突。而且，這種界限可能并不明確。這場關(guān)于情感智能的探索，既是技術(shù)突破的機(jī)遇，更是文明演進(jìn)的責(zé)任。