人工智能交互新研究:AI更“像人”、用户更“像机器”
2026-09-01 16:23:46 来源:IT之家
(资料图片仅供参考)
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(2026 年 8 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》(AI & SOCIETY),研究者提出“类机器人人性”(robotoid humanness)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更“像机器”。
研究聚焦零售、酒店、旅游和医疗等 4 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,并指出了三阶段镜像机制:
- 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 4 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。
IT之家附上参考地址
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