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科技
教育
采集 2026-09-01T10:15:54+00:00
AI更像人用户却越来越像机器
原始标题:人工智能交互新研究:AI 更“像人”、用户更“像机器”
来源
ithome
发布时间
2026-09-01T07:41:08
采集批次
2026-09-01-10
字数
839
URL 指纹
7c8cd7c87832ef4b
📌 AI 总结(217 字)
英国伯明翰大学、丹麦奥胡斯大学与瑞典林奈大学联合研究指出,用户长期与具备类人行为的客服AI互动后,可能逐渐调整自己的语言和行为模式,甚至重塑自我认知。研究发表于《AI与社会》期刊,提出「类机器人人性」概念,并通过实验揭示了三阶段镜像机制:AI先营造合成社交现实,再通过计算身份捕捉生成用户画像,最终促使用户进行适应性自我调整。研究覆盖零售、酒店、旅游和医疗四类服务场景,警示AI交互中用户可能为获得更顺畅的算法反馈而模仿机器表达方式。
📄 正文(839 字)
IT之家9月1日消息,英国伯明翰大学、丹麦奥胡斯大学和瑞典林奈大学研究人员上月发布研究称,用户长期与具备类人行为的客服AI互动,可能逐渐调整语言和行为模式,并影响重塑自我认知。 相关论文于8月19日发表于开放期刊《AI与社会》,研究者提出「类机器人人性」概念,指出在AI交互过程中,AI变得更「像人」,而用户可能因持续接触而表现得「像机器」。 研究聚焦零售、酒店、旅游和医疗等四类服务场景。团队指出,自适应学习、个性化沟通和共情回应会让机器人更像人;而用户也可能为了获得更顺畅、更积极的算法反馈,模仿机器的表达方式。 在形成机制方面,客服机器人会模拟人的手势、语音和情感线索。系统还会利用机器学习,根据用户输入调整回应方式。其目标通常是建立信任,并提高用户参与度。 人类在社交中存在「镜像」倾向,人们常会无意识模仿对方的动作、表情和表达方式,研究者据此提出三阶段镜像机制: 第一阶段是进入「合成社交现实」。生成式系统通过自然语言、情感线索和适应性回应,营造出近似社交关系的互动环境。用户会在互动中判断如何回应、如何表达,也可能赋予系统的反馈以社会意义。 第二阶段是「计算身份捕捉」。系统从用户行为、偏好和互动痕迹中生成预测性画像,再以推荐、分群或个性化回应的方式返还给用户。 第三阶段是适应性自我调整。用户可能会倾向于使用系统更易理解和奖励的表达方式,重复互动会强化这种对齐,让机器生成的统计抽象逐步成为用户理解自己的重要参照。 该框架列出服务场景、消费者预期、机器人的外观与语言,以及人和机器双方作出的互动投入四项关键因素。研究认为,这些因素共同决定用户如何理解服务关系,也影响其自我感知的变化方向。 例如,具备自适应学习、个性化沟通和共情互动能力的系统,可能更强地塑造用户体验。用户每次发出输入,系统随即调整回应。重复互动可能形成持续的模仿与反馈闭环。 研究者将这一现象概括为「类机器人人性」:当自我变得可被机器读取,人与机器之间的界限也在悄然发生重塑。