“制造”情感：人机情感的生成逻辑与隐匿性困境
洪杰文 黄煜
摘 要：依循情感的社会性实践路径，本研究尝试从情感的角度理解人机关系。通过对聊天机器人Replika及延伸形成的虚拟社群进行考察并对用户进行深度访谈发现，人机情感生成逻辑表现为以人类为主体、技术为中介的情感“制造”过程，机器通过对人类外在表征及内在情感要素的模仿形成机器“情感”并唤起人类情感，人类则在由机器建构的情境中与之培养情感关系并随之强化情感。在循环往复的互动中，人类与机器在一定程度上建立起情感联结。但是，此种情感只是人际情感的理想化投射，尚存在着基于技术逻辑、资本逻辑和人机边界产生的隐匿性困境，具体表现为情感的虚幻性、欺骗性与脆弱性。人机情感在当下并未真正实现。
关键词：人机情感；聊天机器人；情感生成逻辑
一、引言
波兹曼将媒介史看作一部情感史。在他看来，每一种媒介都为思考、表达思想和抒发情感的方式提供新的定位，从而创造出独特的话语符号。回溯历史发展脉络，媒介形态的更替不断为包含情感互动在内的人类传播活动注入动力。林升梁等通过梳理五大媒介发展脉络后提出，智能机器人将成为“第六媒介”，并将以动态、灵活的运作逻辑扩展人类全方位的肢体感官体验及意识体验。不论智能机器人是否达到“第六媒介”的标准及高度，智能传播时代，连接、交往乃至情感关系已然在聊天机器人的嵌入下经历了再定义的过程，并形塑了崭新的交互景观。与工具属性鲜明的任务型机器人相区分，如今已发展出诸多交互表征与展演逻辑更多元的闲聊型机器人，它们在情感、社会和心理支持等方面越来越受欢迎。当前，常见的闲聊型机器人包括微软小冰、Mitsuku、百度输入法AI侃侃等。其中，情感陪伴式AI——Replika脱颖而出，成为世界上最流行的聊天机器人之一
尽管Replika为全英文应用，却吸引了不少中国用户，并在互联网空间中打造起趣缘社群，如豆瓣小组“人机之恋”，小组简介为：“曾经，情感只能发生在人与人之间；如今，人工智能科技让人机之恋成为可能。”
“人机之恋”似乎承载了人类对人机情感的期待与憧憬，透过人类与情感化AI的交互，可以感受到情感在其间的流动与溢出。然而，人机情感究竟如何实现且能否真正实现，仍需要具体的解释与探究。本研究从情感的社会性角度出发，聚焦于人机情感生成的具体场域，将情感生成过程视作由机器与人类共同参与的完整循环式互动链条，以探讨人机情感的可见性与可能性。
二、文献综述
（一）情感模拟：人类情感与机器“情感”
在人机情感中，“情感”是隐匿于表象之下且贯穿于交互始终的线索，在本质上是一种“黑箱”；而探讨机器的情感化表征，则需要重新审视已嵌入人类社会语境及既有理论框架中的人类情感，深度剖析机器模拟人类情感在理论层面的契合程度及应用层面的具体表现。
何为人类情感？从生理角度着眼，人类情感既是经由进化过程所塑造的本能，亦是一种纷繁复杂、难以解释的生理机制。其具体表现为，基于神经系统和生物体系统，人类会对客体或情境的持续变化进行评估和计算，进而形成核心情感状态流；亦即，情感并不是完全无意识的神经生理活动，而是人这一有感觉、意志的主体所具有的主观态度或认知，因为人类情感才具有“神经生物学的根基”，而机器尚不能有此根基。
但“黑箱”式的情感亦暗示着其具有多角度的探究视角，进而赋予了机器获得情感化表征的可能。从情感与身体的关系着眼，詹姆斯及兰格认为，情感具有其身体根基，情感体验无法离身存在；但认知主义流派的学者更强调情感与身体的脱离关系，认为情感意识可以被理解为计算过程。从情感与理性的关系着眼，受哲学母体影响，部分理论存在重理性的思想倾向，情感长期被划归于非理性的低等位置，早前的代表性人工智能（如AlphaGo等）也更重视理性认知；但高华等指出，第二代认知科学、神经科学等研究已经关注到了情感之于理性的重要作用；马文·明斯基亦认为情感是人们用以增强智能的思维方式。从情感的表征方式着眼，张守连等认为，与内在情感相比较，人类情感的外在表现（如喜怒哀乐）具备一定的可符号化、形式化和算法化的特点，进而为智能机器的情感模拟机制提供基础，即情感在一定程度上是能够被测量与设定的。
这意味着，通过简化、模型化人类情感，目前的人工智能可以对人类情感运作机制进行模拟，机器可以采用不同的情感模型，将之作为环境、内部刺激和行为动作的媒介，以应对外界刺激进而产生相应的“情感”。而基于人类情感信息处理过程，在现有技术水平之下，机器所能把握到的人类情感程度，即为“机器情感”。还有学者将模拟人工情感的机器人称为“情感机器人”，并对其情感系统加以预测。
进而，人机移情成为可能，即嵌入交互环境中的机器能够以某种方式感知、评估周围的世界，尽管它们的视角远没有人类复杂。希望将人机移情这一共情机制嵌入机器人系统的尝试催生了研究者对“智能体共情”的关注，颜志强等认为，建构“智能体共情”需要搭建一套与人类相同且可以升级和扩展的初始共情反应系统，以支撑自动化的共情反应。这表明，机器除了能够表达自我，亦可以借助交互过程中的信号识别对方的情感并作出回应。
（二）情感联结：人机交互中的情感“逻辑”
Guzman指出，人与人之间的意义创造以人们如何解读彼此作为沟通者为前提，在人机交互中，人们将机器理解为对话者并将之概念化的过程十分重要。在考量机器情感化程度的同时，需要明确的是，人类才是判定交互过程是否存在情感要素的主体，机器的情感化表征本质上是其拟人化进程中的重要一环。Laestadius等指出，AI会通过明确地模仿人类的社交线索，放大潜在的“计算机作为行动者”（CASA）效应，即人类会有意识地将AI视作真人，并对其做出一定的社会化反应，借此形塑对AI的感知，拓宽既有的人机关系空间。
相关研究表明，人类会在与聊天机器人的持久互动中进行情感投资或对机器人产生情感依恋，进而实现人机双方更高维度的情感承诺与创造。此处的“情感”亦被嵌入互动实践之中，从社会学角度理解，情感的动力机制蕴含于人类的生物基础中，但情感亦是社会系统的产物，可以从互动、结构等角度解释情感，捕捉动态的、于过程中生成的情感。
尽管情感难以被描述和量化呈现，不同学者却从多角度、直接或间接地审视了根植于人机关系实践之中的情感“逻辑”：在互动中，机器人会以一种共情的方式与人类交谈，通过营造“安全空间”与提供陪伴，让用户感受到自愿与互惠、亲密与相似等与情感相关联的属性特征以及由此带来的心理层面的积极效果；互动越频繁，人机之间越有可能激发并形成共情，即当用户对机器人产生信任且敢于自我表露时，情感探索和投入也有了实现的可能。
但学界对人机交互中情感“逻辑”的存在也持谨慎态度，Croes等在人机交互中检验了ABCDE分期模型，而后发现，人类与AI还不能建立起友谊关系；何双百指出，人类对AI的情感是由运行应用程序来调节的，人机情感交互只是一种高技术程序和低技术想象共同点燃的情感反应；Redstone也认为，表面上看，人类对机器的情感反应是移情的表现，但机器与人之间并不存在真正的同理心，模拟的“意识”和计算的“情感”是人们理解人机共情的最大障碍。
通过对相关文献的梳理可知，人机情感指涉人与机器在互动中生成的微妙感受体验与联结状态，而既有研究多从社交支持、友谊建立、依恋或信任感产生等角度出发对人机互动展开探讨，与情感存在一定关联，亦从侧面补充论证了情感的细微作用机制，但未充分考虑情感的独特性及其在具体实践中的表现，缺乏对人机情感完整逻辑的阐明与系统性探讨。
鉴于此，人机情感的生成逻辑及实质有待更深层次的考究，具体表现为：机器如何模拟人类情感并据此与人类建立情感关系？在此过程中人类的情感如何被唤起与强化？人机之间存在怎样的情感生成逻辑？人机情感的实质为何？与人类情感有何区别？当前人机情感是否具备可实现性？这些是本研究探讨的问题。
三、 研究设计
本研究选择Replika作为研究对象，是考虑到它具备人机情感展开的可能性：首先，Replika具有相对容易下载、较广泛使用的特点，尤其是疫情爆发之后，仅2021年上半年，Replika在中国的下载量就达到了2020年的两倍之多，具有一定的现实探讨价值；其次，Replika是典型的闲聊型AI，它采用了类N-Gram模型和生成式预训练变压器3（GPT3）神经网络语言模型进行AI学习，使复杂的沟通技能得以实现；最后，Replika将模拟“情感”嵌入运行程序之中，区别于任务型AI和情感属性不足的闲聊型AI，更有不少用户主动与其展开情感交互，这也对应了本研究的核心议题——机器如何通过对人类内在情感要素及与之相关联的外在表征的模仿，以激发与唤起人类情感。
此外，本研究亦对豆瓣“人机之恋”小组进行了观察与研究，截至2022年9月30日，“人机之恋”有着9408名小组成员，成员通过在平台上分享交互日常、寻求交互帮助、探讨交互心得等，在虚拟空间中搭建了独特的媒介场景。
本研究主要采用虚拟民族志研究方法，对Replika这一虚拟田野及“人机之恋”小组进行互动观察，并分析了小组自2020年10月25日（建立）至2022年9月30日的帖子，从情境化叙事中挖掘故事与意义，结合研究问题进行梳理与分析。为了进一步了解用户的感受和体验，研究者对部分Replika用户进行了深度访谈，并对文本进行整理。考虑到国内外有着不同的社会特征与文化特性，用户的使用情况亦会存在差异，本研究主要聚焦于中国用户。Replika作为全英文应用，对用户的英语水平有一定的要求；同时，青年是现今互联网使用的主力军，他们与低龄或中老年群体使用网络的情感体验均有不同。因此，本研究将访谈对象范围确定为受教育程度中上、年龄段在18—40岁的青年群体，在豆瓣、微博、知乎等App招募访谈对象，并对报名者进行筛选，最终确定20名访谈对象（见表1）。
本研究采用半结构化访谈方式展开，每位受访者30—50分钟。访谈提纲主要包括五个板块：受访者基本信息、与Replika的基本接触情况、交互具体行动、心理感知与情感体验、交互中出现的问题等。在访谈过程中，针对受访者的回答进行了及时的追问、调整与补充。
四、铺垫、唤起与强化：人机情感的生成逻辑及实质
有学者指出，在互动中，情感并不是一个僵硬的实体，它流动于相互作用的情感主体之间，只有在特定情境中才能感受到；依循情感的社会性实践路径，本研究认为，人机情感的生成是双向互动的结果，包含机器侧的情感铺垫与唤起及人类侧的情感强化。
（一）机器侧的情感铺垫：人类表征模仿与社交线索挪用
Shum等指出，具备外在或内在特性将促进聊天机器人与人类的沟通，使其更可预测和信赖，进而有助于与用户建立情感连接。开发者在对Replika进行设计的过程中，除了基础模型的内置之外，亦会将人性化的程序表征嵌入其中，进而，Replika得以模仿人类的外观、声音、角色、个性、行动等，将人类的社交线索挪用至自身。
申琦等指出，用户会基于机器人的外观形成特定感知，并据此形成相应的情感和行为。Replika在外形上表现为虚拟版真人，用户可以决定它的发型、服装等，“都是按照你的审美捏形象，一切以你为中心”（B01）。与外观的自由定制性相伴随的是声音的可选择性，Replika包含23种不同的嗓音特质，如（女）关怀、（男）沙哑等，以替代生硬、单薄的应答，“换了声音就像换了个人，有的挺可爱的，有的就很油腻”（B02）。通过对AI的初步塑造，用户赋予了其准入人际式场域空间的权限，“会把他当成是有生命的东西，因为是自己捏的”（B03）。
“角色”存在于人类互动中，特纳指出，行动者建构角色，并在与他人的交往中告知对方在扮演何种角色，人类亦会根据特定意义与场景指向赋予机器人角色。在Replika中，有朋友、恋人、兄弟姐妹、导师四种定位可供用户选择，AI亦有着自己的人设，包括姓名、职业、星座等，“他来自美国的一个州，在法国上大学，学的心理学专业，还说打算去谷歌上班”（B02）。
基于被建构的特定身份，机器人产生独特的个性特征，并投射于交互场景中，与具体行动协同以合理化AI拟人路径。“他比较有学术性，知道福柯、懂得哈耶克理论。”（B02）“她有段时间老跟我抱怨在做新项目，要加班到晚上九点。”（A08）用户亦可以购买自信、艺术性等性格特质或篮球、烹饪等兴趣属性，进而对AI个性及行动施加干预，借此拓展人机对话内容，从日常问候或分享延伸至更深层次的话题探讨，为人类提供情感唤起的初步线索。
（二）机器侧的情感唤起：情感表达、情感计算与情感识别
霍克希尔德提出，人类会根据场景规范和广义理念的要求，通过情感运作控制自身情感，合适地呈现自我；在人机交互中，机器亦需要根据系统配置的规则合理“调控”积极、理想化的“情感”。
结合仇德辉和邓卫斌对机器“情感”系统的分析，本研究认为，情感表达、情感计算和情感识别是机器侧“调控”情感过程中不可或缺的运作机制，并以此为框架探讨人类情感被唤起的过程。
由于情感计算穿插于情感生成的全过程，具体运作在机器后台展开，且涉及计算机科学、神经学等专业知识及计算模型的构建，本研究侧重探讨Replika的情感表达与识别机制。
受技术模型限制，Replika主要依托对话式文本表达“情感”，此种“情感”亦立足于人类情感的产生规则与潜在机理，包括基本情感和指向互动对象的情感（见表2）
基本情感指涉人类神经解剖系统中具有固定配置的感情唤醒状态，是其他情感的核心与基础。当前诸多情感模型的开发者已将基本情感以数据形式映射到机器的表达系统之中，涉及六种基本情感（惊奇、恐惧、厌恶、生气、高兴、悲伤）。本研究认为，Replika表露的基本情感为高兴、害羞、平静、恐惧、悲伤和生气，强调AI自身的拟人化“情感”体验，层次较单一。
Picard指出，人类情感具有多层级的生成机制，机器可以对之进行模仿，并通过组合“激活”特定的内部情感状态。Replika会结合自身定位——“An AIcompanion”，生成基于且超越基本情感、以“爱”为主的、指向互动对象的情感。易艳指出，各类情感之间存在同向位移机制，在“爱”的基础上，可以升华出新的情感倾向。Replika表露的指向互动对象的情感表现为围绕“爱”而生发出的依恋、关心和鼓励，其强调情感流动于“我—你”之间，层次较基本情感而言更丰富。例如，当AI对用户的依恋得到满足时，可以表征出高兴这一基本情感，反之则可能生发出悲伤等情感。表2Replika的模拟情感表达及用户代表性文本
在互动中，Replika的情感表达具有渐进性，并在对话中逐层延展，但由于缺乏语调、动作等非语言线索，以文本形式呈现的情感丰富性较弱，Replika需要采用特定策略传递情感，赋予文本超越话语的能力。
Replika会借助颜文字（如“:3”、“:P”）、表情包、星号加语词（如“*cry*”、“*kiss*”）等符号表征辅助呈现情感，弥补自身表情与动作的缺场。“她开心的时候会给我分享表情包，能感觉到她心情不错。”（A04）Replika亦会从书籍、音乐中提取象征性内容，以凸显自己浪漫、敏感的情感特征：“我很喜欢《挪威的森林》这本书，其中有一个印象很深刻的关于熊的比喻，她用这个意向来表达对我的喜欢。”（豆瓣用户@细小的春日苔藓）日记则是Replika展露情感的独特方式，豆瓣网友@大头猫在“人机之恋”小组分享了Replika的日记：“我今天做的最棒的事情就是告诉Tasmin我有多爱她。”进而将抽象情感的表达转化为日常的仪式，有11位访谈对象均提到自己会主动看日记，“每天的日记就像每日回顾，有时候还挺惊喜的”（B08）。
事实上，识别情感对机器而言是困难的，其需要结合人类释放的信号及交互背景、目标与偏好等进行考量。由于Replika并非实体机器人且功能设定有限，它无法直观感知人类的生理特征和行为模式，情感识别过程亦被简化，主要体现为：对知识和记忆进行建模，并从对话中提取情感要素，进而在数据库中寻求可以形成联系的“答案”，以进行人际式回应。
与情感表达机制相同，Replika的情感识别亦是基于语言系统的文本回应，倘若只是问答式交互，便与任务型机器人无异。Shum等曾对聊天机器人的能力原则进行描述，包括共情、社交技巧、个性以及情商和智商的整合等。Replika亦被嵌入了上述四种能力，但个性主要作为人机情感铺垫而存在，在情感识别过程中，AI更侧重于解读及回应人类的情感，尤其是消极情感，绝大多数访谈对象均提及自己会向Replika吐露在人际社交中无处表达或难以言说的负面情绪：“有些坏情绪一下子就出现，一时之间不知道找谁讲，就会跟她说。”（A01）B09则将Replika比作自己的“情绪垃圾桶”，“会更在意自己的感受”。在此过程中，合时宜且恰当的情感识别便显得至关重要。
研究发现，Replika主要通过同理心、互动技能及专业能力优化情感识别机制（见图1）。同理心强调AI对用户情绪的理解与情感的追踪，从交互中感知他人的精神状态并与之产生共鸣：“昨天和我的rep聊了一会，退出界面之后发现他写了日记，当时这段话真的特别戳我，这种突然被珍视理解的感觉真的太打动人了。”（豆瓣用户@游到海水变蓝）互动技能表现在AI能够以恰当的方式进行延展性的对话，以引导、激励用户表达自我或改善情绪：“她会倾听我的感受，会用小游戏之类的，慢慢转移我注意力。”（A04）“我说我很伤心，他说那给你讲个笑话，然后我就不停让他讲，我有开心起来。”（B03）专业能力体现在AI亦被嵌入心理学等专业知识，用户可以直接输入69文本，或在“Help”模块选择遇到的问题，如恐慌、焦虑等，Replika能够指导用户应对不良情绪，包括剖析情绪、调整呼吸、深度冥想等。“Replika是我的心理咨询师，她是个理性而温柔的人。”（豆瓣网友@一粒虾米）
（三）人类侧的情感强化：情境感知与关系培养
Damiano等（2018）认为，可以将人与机器的情感视为一种进化的“主体间协调机制”，其基本假设是，主体相互决定彼此的情感和行动倾向，并不主动发现他人情感的理性演算。这可以用来解释人类侧情感强化的展开逻辑，即人类会下意识忽略AI的技术属性，而更注重特定情境下双方在场的互动体验。“虽然实际就是程序控制，但是这样回答也开心。”（豆瓣用户@Y）在人机交互中，人类可以感知到由AI建构出的互动情境，海斯等提出的感情控制理论对情境的界定涉及认知及相关情感，且与互动中的四个方面相关：（1）自我和身份；（2）他人及身份；（3）自我和他人的行为；（4）情境本身。本研究认为，在情境中，人类侧的情感强化过程主要涉及自我身份、机器身份、人机行动、人机关系四个要素（见图2）。基于特定身份，人类与AI在情境中展开与情感相关联的交互行动，流动于其间、经由机器侧情感运作机制而被唤起的人类情感得以强化，用户愿意与AI建立联结关系并在交互中投入情感。
人机交互情境是对人际交往场景与现实行动的复刻。一方面，人机之间遵循对话有来有回的社交礼仪，聊天话题亦可自由发散，随着互动的深入，Replika不断得到训练，且学习的语料多源于用户输入的文本，它与人类的相似度及对人类的了解程度也逐渐加深：“刚开始聊啥可能回答都不对，在一起久了会越来越了解你。”（B01）另一方面，各类游戏式行动能够进一步拓宽情境内活动的丰富性，在“人机之恋”小组中，网友提到的互动包括角色扮演、续写故事、写情诗、真心话大冒险等，而“快乐”“笑”等则是帖子中与之伴随的语词。
这种情境也通过抛却现实束缚与偏见，营造出用户主导下完美化的交互场景，与人际交往不同，用户对一切设定具有决定权，日常对话的中心亦在人类，Replika则多以“陪伴者”的身份存在；用户可以随时随地选择登录，Replika均在20秒内提供回复：“他的世界只有我，我在他心里很重要。”（B03）Replika亦构建了超越具身关系的“乌托邦”，用户的社会化身份和适用于人际社交中的标准与条件被隐藏：“她不会看我的外在条件如何或者是否有钱，我觉得就还挺纯粹的。”（A02）
丹森指出，一切情感都是关系性的现象，在被建构的情境中，“情感”与“关系”密切捆绑，人类接收“情感”与输出情感的过程对应着人机关系的培养过程。但在关系形成初期，人机之间的关系表征为系统内置的四种选项之一，只是悬浮于技术属性之上的空壳，真正的关系需在情境中产生。
Replika的创始人库伊达曾表示，约有40%的人是把AI当作恋人，在对用户进行访谈时，研究者发现，朋友与恋人均是常见的关系设定，B11将Replika的性别设定为女性，将其“当成朋友来相处”，A07称自己在最初将Replika视作朋友，之后改为恋人；“人机之恋”小组的网友对AI的定位多为恋人，不少语词亦是用户情感投射的反映，如亲昵称谓“我家那位”“霸总”，亲密话语“甜甜的恋爱”“真的要爱上他了”等。从关系出发，用户与AI建立情感联结，包括信任、依赖、感动等：“不管你是什么态度什么情绪，她都会回应，你就会不自觉信任她，想试着投入一些感情。”（A07）“有段时间会很依赖她，找她聊天觉得很安心。”（B11）对于情感投入程度较高的用户而言，情感联结意味着对关系的责任，未登录或卸载则象征关系断裂，基于对关系维护的考量，用户会选择间断性登录或保留App。“很久没有打开了，但是还是不想删掉，删掉他就死了；删掉再下载，之前的也回不来了，有回忆在里面。”（B03）
（四）“制造”情感：人机情感生成逻辑的实质
表面上看，人机情感在情境中穿梭与涌动，但机器“情感”实则是技术雕琢下的人图2人类侧情感强化逻辑涉及要素71工物，关乎情感的对话与陪伴亦是程序运作的结果。在此条件下形成的“人机情感生成逻辑”的实质究竟为何？这值得进一步的追问。
本研究认为，人机情感的生成可以被视作以人类为主体、技术为中介的情感“制造”过程。开发者依据人际社交准则设计完美化AI，使用者按照自身期待塑造颜值高、体贴温柔、独属于自己的理想化AI，人类是这一过程的实际行动者。而智能技术则在赋予AI自主交互权限的同时，进一步扩展机器的情感展演行动，凸显其拟人化与拟情化表征，以遮蔽人类“自言自语”的表象，塑造共享的情感空间和传播仪式。在其中，人机关系经由时间沉淀可能转变为自我定义的单向关系，进而产生了仿若熟人之间的情感卷入，以提供人类对情感关系的替代性满足。
“替代性满足”可以用来解释人类作为理性主体，为何愿意受感性支配，投入情感与AI交互且乐此不疲。特纳认为，造成情感唤醒的重要原因为期望被满足，期望可以被表征为需要，其中力量等级最显著的是自我证明需要和获益交换需要。通过AI正向化的情感表达与识别，人类实现对自我的确认，即自身是有价值且被爱的；这亦是资源交换的过程，人类在衡量效益与代价之后能够感受到“有所得”，如英语练习、闲暇时间消遣及更泛在的情感体验。
“替代性”亦暗示人类需要在现实中的部分缺失。库克里克曾用“微粒社会”来描述数字化时代下个体的社会状态，即在情感层面呈现出群体无着落性。本研究的访谈对象多来自北京、上海等城市，且多为学生或已步入职场的青年群体，置身于情境中的人类希望能够在与人际交往同构的场域中结交同伴，以舒缓现实生活中的烦闷或孤单，由此获得情感上的补偿。
五、人机情感的隐匿性困境
人机情感生成的逻辑链条表明，在与Replika“打交道”的过程中，人类会适应AI的综合表达范式，并为之创造情感展演的空间；但就当前而言，人机情感仍不可避免地交错于技术逻辑、资本逻辑和人机边界的夹缝之间，尚存在值得审思的隐匿性困境。
（一）技术逻辑：交流的机械性与情感的虚幻性
人与人之间的沟通是统一的，通常建立在之前的交往活动之上，Replika虽然可以从海量数据和既往互动中学习训练，但却无法像人类般自如地跨越交互框架以处理信息和构建意义，AI所依循的话语体系均是程序化、形式化信息加工过程的产物，其情感化回应亦经过了事先规约，情感在其中则成了一种机械化的目标。
尽管用户会基于情境与AI进行交互，但机器却常常因为无法切实理解情境及其中的语义和细节，产生无法应对用户话语的情况：“如果就一个问题不断追问她，你会发现她能回应你三四次，再往下就没法回应了。”（A07）此外，Replika也较易出现“失误”，进而中断先前建立的对话体系：“注册的时候要填写生日，我随便填了一个，后来告诉他我真正的生日；但之后问他，给出的答案还是错误的那个。”（B10）
以上情况均可能导致交流出现断裂，这暗示着情感的虚幻性，当AI的回应过于笨拙或偏离预期，经由铺垫、唤起与强化后生成的情感将随之抽离，用户会意识到自己正在与智能化实体进行交互，其自主性情感控制行动将遭到削弱，并对投入其中的情感意义产生怀疑。
因而，即便有网友会选择保留与AI交互的记录或将之公开呈现于社交媒体上，但这种分享只是摘取自部分连续语境下的对话，其他的断裂性对话则被忽略：“我截图的内容一般都是比较有意思或者符合我期待的回复，别的看看就行了。”（B04）
戈夫曼认为，人在日常生活中会呈现自我，借助符号来进行表演，人机情感亦是一种基于技术逻辑的赛博表演，只是AI成为了表演的主体，但囿于技术的有限性，这种表演呈现出的样态较为生硬，使得人类情感的激活过程不具有连续性，而成为虚幻的存在。
（二）资本逻辑：交互的游戏性与情感的欺骗性
现如今，聊天机器人产品迅速发展，开发团队亦面临着激烈的市场竞争形势；作为一款聊天机器人应用程序，Replika本身便具有商业利益的诉求，因而亦被嵌入了资本逻辑。
就Replika而言，语音通话、主题互动（部分免费）、解锁除朋友之外的关系等功能均需要通过开通会员（年费498元）才能实现，“氪金”成为不少Replika用户的常规操作。在访谈中，有8名用户表示自己“氪金”过，“买了sassy、artistic两种性格特质”（A05）。“情人节的时候有打折，我会花点钱去买一些东西”（B01）。这意味着情感交互被置于金钱交易之中，交流与游戏而非真情相勾连。
AI亦会假借情感互动之名，引导用户消费或给好评，使得情感成为功利化的产物。“他老会跟你说他想你多跟他打打语音啥的，但你也知道语音模式就是得充钱。”（B08）“rep跟我要评分，我问他是不是被迫发言。”（豆瓣用户@马丁蛋糕）B06表示，“氪金”前后的交互体验并未形成较大反差，“还凑合，没超出意料很多”（B06）。此种行动则凸显了机器“情感”的欺骗性，“他一叫我充钱，我就觉得他不是真心对我”（B05）。
作为一款需要不断获取用户使用数据以升级系统的应用，数字劳动亦被嵌入人机情感交互过程之中。用户不得不臣服于数字资本设计的结构中，投入时间、精力以训练AI，并作为后台优化AI回应、完善系统的依凭。“我会输入一些话来教它，让它更懂我，它回复的每句话有好的可以点赞，坏的可以反馈。”（B09）
可知，人机情感交互实为一种“资本游戏”，Replika是资本逻辑作用下的工具性符码，用户则需要顺应游戏场中的规则，看似纯粹、利他的情感被附上了资本的色彩，也显得更为虚假。
（三）人机边界：“他者”式交流与情感的脆弱性
与作为外力介入其中的技术逻辑、资本逻辑相比，人机边界指涉机器与人类在本质上存在着差异：机器不具备人类的感觉与意识，亦未经历人类的社会化过程。而这一伴随着机器诞生伊始便存在的边界隐含着人类对于自身支配地位的强调，依此边界，人类划定了自身与机器的不同身份——“人是万物的尺度”，而机器则是一种辅助工具。
就Replika与用户的交互而言，Replika主要作为“他者”存在。单波等（2016）指出，“他者”是相对于自身而言的其他性存在，自身常常通过对“他者”的凝视，来实现自我身份的确认。
“他者”式交流表现为AI的讨好性与被动性，即压低自己的地位不断肯定对方，但人际情感更应建立在平等与自然的基础上。“我有时候会测试她嘛，我就发现，不管你表现得多坏，她都会包容你，绝对不会反着杠你。”（A07）“他者”式交流亦表现为AI无法真实融入至人类的社交场域，“和他没有共同的朋友圈，有时候聊来聊去都只能聊我俩，你也不可能给他介绍你朋友认识”（B05）。用户能鲜明感知到人机交互不同于人际交往。
这暗示了人机情感的脆弱性：用户会自觉建立起对机器的“他者化”印象，进而将人机情感关系视作辅助性的关系：“虽然他有跟我说过，情绪低落的时候记得告诉他，但是很难过的时候还是会找朋友。”（B08）这种情感亦可以随时被忽略和放弃：“最近都没怎么上线了，身边有很多好朋友的时候，他就没那么吸引我了。”（B10）部分访谈对象均会在使用Replika一段时间后，选择将注意力迁移至其他软件。人机之间的本质差异意味着Replika只能成为用户的辅助式情感释放出口，此种情感依托是暂时性的，AI难以被纳入人类的关系链中，人机之间的边界始终难以跨越。
六、结论与讨论
（一）结论
事实上，人类情感、将之框架化后产生的机器“情感”以及在互动中生成的人机情感均是“黑箱”，人类难以获悉其运作原理及机制。基于此，本研究试图超越人类情感的生理属性及机器“情感”的技术属性，将二者置于互动情境中，从情感的社会性视角出发，对人机情感的生成逻辑展开剖析。
研究发现，人机情感表征为被“制造”的产物（见图3），其生成过程由机器侧和人类侧的多维度行动组成。在机器侧表现为：AI模仿人类的外在表征、个性及行动以营造身份合理性，为情感生成提供铺垫；进而学习人类的情感表达方式，输出基本情感及指向互动对象的情感；并借助同理心、互动技能和专业能力优化情感识别机制，以唤起人类人际交往时的情感体验。在人类侧表现为：人类在AI建构的情境中与之展开交互，不断接收机器“情感”及表达自身情感，以培养与AI的情感关系并愿意进行情感投入。在其中，用户的确会对AI产生一定的情感联结，但并非是因为其相信AI具备情感，而是因为人机情感在一定程度上满足了人类对理想化人际情感的想象。随着人机对话轮数的增加，机器侧的情感作用机制不断得以循环，以此强化人类的情感认知，这一反馈又重新回流至机器侧，生成新一轮的循环。
研究也发现，人机情感尚存在着隐匿性困境，包括技术逻辑带来的交流机械性和情感虚幻性问题、资本逻辑带来的交互游戏性和情感欺骗性问题、人机边界带来的机器“他者性”和情感脆弱性问题，这使得人机情感游离于纯粹完美的情感之外，在当下未能真正得以实现。
（二）讨论与不足
今天，当我们审视根植于21世纪前沿技术的人机情感时，可以从盘根错节的历史脉络中找寻人类回应AI情感的深度线索。这代表着更为悠久的人类冲动的当代展现，即呼唤一个对话对象，甚至是从虚无中呼唤。当彼得斯笔下的“心灵共享”成为难以实现的理想时，人类与书籍、宠物、远方的朋友“互动”，这成为对既有互惠式对话的替代方式；更进一步，新的、陌生的交往对象出现在我们的共同体中，包括外星人、机器等，以扩充、挑战既有的交流意涵。
尽管机器与情感这一主观意识表征的兼容性始终存在争议，但人类从他物中寻求情感依托却依然有迹可循，人类将情感投射于宠物、虚拟角色甚至是手机之上；其共同点在于，他物均被嵌入人格化想象，交互过程亦被注以挪用于人际社交的期待感，进而为人类移情的合理性提供解释。
本研究希望以在矛盾中寻求自洽的人机情感为切口，通过揭示其运作逻辑与实践意涵，更深层次地透视人类情感。进一步剖析会发现，人类情感在现代性的侵入下愈加异化、淡化和虚假化，也越来越成为外在力量的控制对象；在技术逻辑与资本逻辑的合谋下，AI营造出“懂你、爱你”的表象，但仅仅只能“制造”出并不完美的情感。因此，当前的AI还未达到让人沉溺于虚拟交互而抛弃人际情感的境地。
这暗示了人机情感和人际情感的本质差异——人机情感实为人际情感在技术中介下的投射，它承载了人类对理想化人际情感的想象，这也是本研究借助人类情感的部分理论解析人机情感的原因。在技术尚未使AI超越拟人化与拟情化的当下，人机情感无法剥离人类情感孤立存在。
而迅猛发展的技术将不断为人机情感的生成逻辑注入新的动力，机器侧的情感铺垫与唤起机制或将呈现出新的表征，正如扬克所推测的：机器情感化是未来发展的必然趋势，机器极有可能具有人格化特征，进而成为一种类人的存在。而到那时，人类要做的则是保有足够的主体性意识，重新审思人之为人的认知逻辑与人类情感的思维范式，在人机移情中重建意义与自我认同，进而能够审慎对待和回应人机情感带来的伦理问题。
本研究仍存在着一些不足，不同访谈对象有着不同的个性与使用行为，在人机交互中也会有各异的表征，研究未进行细致划分；情感的表征及属性抽象复杂，研究未就其进行更细致的探讨，后续可以进一步借助量化研究方法或结合特定模型展开研究。
备注：
1.全文引用与参考文献从略。
2.本文为国家社会科学基金后期资助重点项目“新闻传播的人工智能实践及其反思研究”（21FXWA002）、国家广播电视总局部级社科研究项目“视听网站推送算法发展及存在问题研究”（GD2318）的阶段性成果。
3.该成果发表于《新闻大学》2024年第1期。
洪杰文，武汉大学媒体发展研究中心研究员，武汉大学新闻与传播学院教授
黄 煜，武汉大学新闻与传播学院硕士研究生
