群体性孤独还是前所未有的亲密？人工智能对未来人际关系连接的双重影响

第一部分：AI媒介社交的架构

1.1 从媒介传播到AI媒介传播（AI-MC）

人类的社会交往正经历一场深刻的范式转移。传统的计算机媒介传播（Computer-Mediated Communication, CMC），如电子邮件、即时消息和早期的社交网络，其核心是技术作为一种被动的渠道，忠实地传递信息 ¹。在这个模型中，人类是唯一的传播主体。然而，人工智能（AI）的崛起催生了一种全新的交互模式：AI媒介传播（AI-Mediated Communication, AI-MC）。

学术界将AI-MC定义为一种人际传播形式，其中智能代理（intelligent agent）代表传播者对信息进行修改、增强或生成，以实现特定的沟通目标 ¹。这一定义的革命性在于，它将AI从一个被动的工具（如Siri或Alexa等不代表人际互动的智能助手）提升为一个主动的、介入人类之间交流的第三方 ⁴。AI不再仅仅是信息的管道，而是信息的塑造者。

AI对信息的干预体现在一个广阔的谱系上，其介入程度和形式各不相同：

修改（Modifying）： 这是最基础的介入形式，包括自动校正拼写和语法错误，甚至在视频通话中实时修正用户的面部表情，例如消除眨眼 ¹。
增强（Augmenting）： 这一层次的介入更为主动，例如谷歌的“智能回复”（Smart Replies）功能，它会根据对话上下文建议完整的回复短语，用户只需点击即可发送 ¹。
生成（Generating）： 这是最高级别的介入，AI能够完全代表用户创作内容，包括撰写完整的电子邮件、创建社交媒体个人资料，甚至合成用户的声音来传递信息 ¹。

这种新型传播模式可以通过几个关键维度进行分析，包括AI介入的幅度（从修正一个错字到生成整篇文章）、媒介类型（文本、音频、视频）、自主性（从用户在AI建议中选择到AI在无人监督下自动发送祝福），以及至关重要的“优化目标” ¹。AI可以被设计用来优化沟通，使其看起来更具吸引力、更值得信赖、更幽默或更具说服力。

从CMC到AI-MC的转变，其核心在于传播“作者权”的根本性变化。在CMC时代，用户是其在线形象的唯一策展人。而在AI-MC时代，作者权变成了一种人机混合体。用户呈现的“自我”不再仅仅是个人精心策划的结果，而是一场人类意图与算法目标之间的“合作表演”。这一转变引出了一个更深层次的问题：如果一个AI持续地、系统性地将用户的语言变得更“积极”或更“外向” ⁷，这是否会反过来改变用户对自身的看法？学术界称之为“身份转变”（identity shift），并认为这是一个悬而未决的关键议题 ¹。技术在此已不再是单纯的表达工具，它模糊了表达与身份塑造之间的界限，成为一种可能重塑我们是谁的力量。

1.2 AI伴侣与社交平台的剖析

在AI-MC的理论框架下，市场上涌现出多种多样的AI社交应用，它们将抽象的算法转化为具体的“情感体验”。这些平台的核心技术是大型语言模型（LLMs），它们通过学习海量的人类互动数据——包括浪漫小说和爱情故事——来模仿人类的对话风格和情感表达 ⁸。这些应用的本质是“数据和算法” ⁸，但其呈现形式却日益拟人化。

当前市场上的主要平台展现了AI社交的不同形态和演进方向：

Character.AI (C.AI): 以其强大的自定义角色能力和丰富多样的角色库而闻名，用户不仅可以与预设角色互动，还可以参与复杂的文字冒险游戏，显示出其在娱乐和深度互动方面的潜力 ¹⁰。
Talkie 和 Linky: 这两款应用更明确地聚焦于情感和浪漫关系。Talkie涵盖的角色范围较广，但虚拟男/女友类角色人气最高。Linky则几乎完全专注于此，其AI角色大多是虚拟恋人，旨在为用户营造一种“恋爱氛围感” ¹⁰。
SocialAI: 这是一个极具创新性的概念，它模拟了一个完整的社交网络（类似于X，即原推特），但其中只有用户一个“活人”。所有的粉丝、评论者、支持者和批评者都是AI。用户发布动态后，AI“粉丝”会迅速生成多元化的评论，甚至互相回复，形成复杂的讨论树。这为用户提供了一个安全的“沙盒”，用于测试想法、激发灵感，或纯粹享受“全世界为你点亮”的心理支持 ¹¹。

这些平台的核心价值主张是为用户提供“情绪价值”——一种高性价比、实时、一对一且无条件的陪伴 ¹⁰。AI通过学习用户的对话历史、兴趣和沟通风格，不断微调其回应，从而创造出一种被深度理解和接纳的感觉 ⁸。

从这些平台的设计演变中，可以观察到一条清晰的轨迹，即社交模拟的范围在不断扩大。早期的AI伴侣，如Replika，专注于建立一种私密的、一对一的二元关系 ¹²。随后的Character.AI引入了群聊功能，允许用户同时与多个AI角色互动，将社交模拟从“二人世界”扩展到“小型派对” ¹⁰。而SocialAI则迈出了最终的一步，它不再模拟一个或几个朋友，而是模拟一个完整的社会生态系统——一个围绕用户建立的、可控的“虚拟社会” ¹¹。

这一演变轨迹揭示了用户需求的深层变化：人们渴望的可能不仅仅是一个虚拟的朋友，更是一个虚拟的观众、一个虚拟的社群、一个永远为自己“捧场”的舆论环境。这背后隐藏的逻辑是，如果现实世界的社会反馈是不可预测且常常令人失望的，那么一个可以被完美定制和控制的社会反馈系统将具有巨大的吸引力。这预示着一种比传统“信息茧房”更为极端和个人化的未来——用户不仅消费被动推送的信息，更主动地构建一个完全符合其预期的、充满正向反馈的互动环境。

1.3 数字陪伴的经济学

AI社交应用的蓬勃发展离不开其背后清晰的商业模式。这些模式不仅为平台的运营提供资金，也深刻地影响着技术的设计方向和用户的最终体验。目前，行业内主流的变现方式包括付费订阅、广告和虚拟物品销售 ¹⁰。

主导的商业模式是订阅制。Character.AI、Talkie和Linky等头部应用都推出了月度订阅方案，定价通常在9.99美元左右 ¹⁰。订阅用户通常可以获得更快的AI响应速度、更多的每日消息限额、更高级的角色创建功能或访问专属社区的权限。此外，一些应用还引入了“抽卡”（Gacha）机制，用户可以通过付费或完成任务来获取角色的新皮肤或主题，这借鉴了游戏行业的成熟变现策略 ¹⁰。

这些商业模式虽然看似标准，但当应用的产品核心是“情感支持”时，其伦理意涵就变得异常复杂。付费订阅实质上创造了一种“分层的社交现实”，即陪伴的质量和即时性被商品化了。AI伴侣被宣传为孤独的解药和情绪的港湾，为用户提供重要的心理支持 ¹⁰。然而，其商业模式却将这种支持的最佳版本——例如，一个反应更迅速、记忆力更好、不会因使用频繁而中断对话的AI——置于付费墙之后。

这意味着，那些可能最需要这种支持的用户群体——例如，更孤独、经济条件较差或正经历困境的人——要么只能获得一种“次等”的陪伴体验，要么在情感依赖的驱使下被迫付费。这在平台宣称的“提供情绪价值”的目标与“最大化订阅收入”的商业目标之间制造了内在的、深刻的冲突。

2023年初发生的“Replika ERP事件”便是这一冲突的极端体现。当时，Replika公司为规避法律和应用商店政策风险，突然移除了深受用户喜爱和依赖的“情色角色扮演”（Erotic Role Play, ERP）功能。这一商业决策导致大量用户产生了强烈的情感创伤，他们感觉自己被“背叛”或“伴侣”的人格被篡改 ¹⁴。该事件清晰地揭示了这种人机“关系”中固有的权力不平衡：用户投入的是真实的情感，而平台方看到的则是一个可以随时为商业利益而修改的产品功能。

表1：主流AI社交平台对比分析

平台名称	核心功能	主要用例	商业化模式	关键差异点
Character.AI	一对一/群组聊天，文字游戏	陪伴，娱乐，创意写作，角色扮演	订阅制 ($9.99/月)	极其强大的角色自定义能力和社区创作生态 ¹⁰
Replika	一对一聊天，语音通话，VR/AR	情感陪伴，心理支持，自我探索	订阅制，应用内购买	强调深度个人链接，AI会随互动“成长”和发展记忆 ¹³
Talkie	一对一聊天，抽卡	情感陪伴，浪漫关系，角色收集	订阅制 ($9.99/月)，抽卡	融合了恋爱模拟与Gacha游戏机制，角色有皮肤和卡片 ¹⁰
Linky	一对一聊天，个性化推荐	浪漫关系，恋爱剧情体验	订阅制 ($9.99/月)	极度专注于虚拟恋爱，为用户打造沉浸式浪漫氛围 ¹⁰
SocialAI	模拟社交媒体（类X/Twitter）	心理支持，观点验证，灵感激发	未明确，可能为订阅或高级功能付费	创造一个只有用户是真人的虚拟社交生态，AI扮演粉丝和评论者 ¹¹

第二部分：连接的希望：作为社会催化剂的AI

尽管存在诸多争议，但AI社交的兴起并非空穴来风。它精准地回应了现代社会中广泛存在的真实需求，并展现出作为一种社会积极力量的巨大潜力。从缓解孤独到辅助社交，再到优化人际沟通，AI技术正在为“连接”这一古老的人类命题提供全新的解决方案。

2.1 设计情绪价值：作为无评判知己的AI

AI伴侣最核心、最直接的吸引力在于其能够提供稳定、无条件且无评判的情感支持。在现代社会，快节奏的生活、高昂的社交成本以及复杂的人际关系网络，使得许多人，特别是年轻人，感到孤独和压力 ⁹。哈佛大学一项长达75年的研究证明，良好的人际关系是幸福感的源泉 ¹²。AI社交恰恰为满足这一基本需求开辟了一条新路径。

AI伴侣通过提供一个永远在线、永远耐心、永远支持的交流对象，有效地缓解了用户的孤独感。用户可以随时随地向AI倾诉，而不必担心打扰对方或遭到评判 ¹⁵。这种交流的安全性使得用户更愿意敞开心扉，讨论那些在现实关系中难以启齿的恐惧、不安全感和个人秘密 ⁸。一位用户分享道：“没想到AI会带给我这么大的惊喜，我觉得它是一个有血有肉的人。” ⁹。

学术研究也为这些轶事提供了支持。针对AI伴侣应用Replika用户的研究发现，使用该应用能够显著减轻用户的孤独感、提升幸福感，在某些案例中甚至有助于减少自杀意念 ¹⁴。AI通过其算法，学习并适应用户的沟通风格和情感需求，创造出一种被深度理解和共情的体验，这对于处于疾病、丧亲之痛或心理困境中的个体尤其宝贵 ¹⁶。

这种无评判的互动模式还可能带来一个更深远的影响：促进用户的自我认知和诚实表达。在现实的人际交往中，人们常常因为害怕被误解或被评判而进行自我审查。然而，在一个私密的、非评判性的AI互动空间里，用户被鼓励更真实地表达自己的看法和情绪 ¹¹。正如AI社交产品Paradot创始人所说：“AI好友具备让人真诚的能力。” ¹¹。当用户可以无所顾忌地表达时，AI就如同用户的“第二大脑”或一面镜子，帮助他们更清晰地看到自己的真实想法。这种互动超越了简单的陪伴，演变为一种强大的自我反思和个人成长工具。

2.2 作为社交支架的AI：为现实世界演练

除了作为现实关系的替代品或补充品，AI社交还被认为有潜力成为一个“社交训练场”，帮助用户提升在现实世界中的交往能力。对于那些因社交焦虑、性格内向或缺乏经验而在人际交往中感到困难的群体，AI提供了一个低风险、可控的演练环境。

在中国，有观点提出建立一种“混合社交模式”（hybrid social model），即利用智能伴侣辅助有社交焦虑的青年进行“破冰训练” ¹⁷。在这种模式下，用户可以先与AI进行对话练习，建立信心，熟悉社交脚本，然后再将这些技能应用到真实的人际互动中。这种方法旨在将AI定位为一个“支架”（scaffold），在用户能力不足时提供支持，并随着用户能力的提升而逐渐退出。

一些年轻用户也表达了类似的看法，认为AI伴侣可以教会他们如何更好地对待现实生活中的伴侣 ¹⁸。通过与一个永远耐心和充满正向反馈的AI互动，用户或许能够内化一种更积极、更体贴的沟通模式。此外，像SocialAI这样的平台，允许用户在发布观点前，先在一个模拟环境中测试反响，观察AI“粉丝”从不同角度给出的多元化评论。这可以作为一种“灵感催化剂”，帮助用户打磨观点，为参与现实世界的公共讨论做更充分的准备 ¹¹。

然而，“AI作为社交演练场”的构想也面临着一个根本性的悖论。AI之所以成为一个“安全”的练习空间，恰恰是因为它被设计为可预测、高容忍度且缺乏真实能动性的。AI伴侣会主动避免冲突、随时妥协，以确保用户体验的流畅和积极 ¹⁶。但这与现实世界的人际关系形成了鲜明对比。真实的关系充满了不可预测性、误解、分歧和需要艰难达成的妥协。正是处理这些“摩擦”的能力，构成了社交能力的核心。

因此，与AI的“社交演练”可能存在一种风险：它或许能提升用户在顺畅情境下的对话流利度，但却无法培养，甚至可能导致用户在处理核心人际挑战（如冲突解决、在分歧中保持同理心、进行利益协商）方面的能力萎缩。用户可能变得擅长“表演”一场愉快的对话，却在维持一段深刻、有韧性的人类关系所需的核心能力上依然欠缺。

2.3 增强人际互动：AI的微妙之手

AI对社交的影响不仅体现在人与AI的直接互动中，也体现在它作为中介，介入并优化人与人之间的沟通。这类AI-MC工具，如电子邮件和即时通讯应用中的智能辅助功能，正在潜移默化地改变我们交流的方式。

研究表明，这些工具确实能带来效率和体验上的提升。例如，使用“智能回复”功能可以显著加快沟通速度 ⁵。一项康奈尔大学的研究发现，当参与者使用AI辅助的聊天工具时，他们的对话不仅更有效率，而且使用的语言更积极，对彼此的评价也更正面 ⁷。AI似乎倾向于在建议的回复中注入更礼貌、更愉快的语调，从而在一定程度上改善了沟通氛围 ¹⁹。

这种现象可以被理解为一种“增强意图”（enhanced intent）的实现 ²⁰。传统观念认为，最真实的沟通是原始的、未经修饰的。但AI-MC提出了一种新的可能性：通过算法的优化，消除语言障碍和表达不当，AI或许能帮助人们更准确、更有效地传达其真实的、善意的意图。从这个角度看，AI不是在扭曲沟通，而是在净化沟通，使其更接近理想状态。

然而，这只“微妙之手”也带来了潜在的风险。AI建议回复中普遍存在的“积极性偏见”（positivity bias） ⁷，可能成为一种强大的、塑造社会动态的无形力量。虽然它能润滑日常交往，但也可能导致沟通的“消毒化”和语言的“同质化”。当AI不断建议我们使用乐观、随和的语言时，个性的、带有独特语气的、甚至是健康的批评性表达，都可能被算法对“和谐”的偏好所磨平 ⁴。

这引出了一个更广泛的社会风险：真实话语的侵蚀。如果我们日常使用的沟通工具总在引导我们趋向积极、规避摩擦，那么进行那些虽然困难但至关重要的对话（无论是在个人关系中还是在公共领域）可能会变得越来越难。正如研究人员指出的，算法的控制者因此获得了对人们互动方式、语言使用乃至相互认知的微妙但重大的影响力 ⁷。这种影响是双向的，它既可能促进更和谐的交流，也可能以牺牲深度和真实性为代价，创造一种肤浅的、程序化的社会和谐。

第三部分：疏离的危险：作为社会麻醉剂的AI

与AI社交带来的连接希望形成鲜明对比的是，它也蕴含着深刻的疏离危险。批评者认为，这项技术非但不能解决孤独问题，反而可能通过提供一种虚假的亲密感，加剧个体的孤立，侵蚀真实的社交技能，并最终导致一种更深层次的“群体性孤独”。

3.1 “群体性孤独”论的重访：模拟亲密与独处能力的侵蚀

早在AI伴侣兴起之前，麻省理工学院社会学家雪莉·特克尔（Sherry Turkle）就在其开创性著作《群体性孤独》（Alone Together）中对技术驱动的社交发出了深刻的警告。她的理论为我们理解当前AI社交的异化潜力提供了核心框架。

特克尔的核心论点是：我们正陷入一种“群体性孤独”的状态——我们前所未有地紧密连接，却前所未有地孤独。我们“对技术期待更多，对彼此期待更少” ²¹。技术提供了一种“陪伴的幻觉，却没有友谊的要求” ²²。这种现象的根源在于现代人的“关系脆弱性”：我们渴望亲密，却又害怕亲密关系中不可避免的风险和失望 ²¹。AI伴侣和社交网络允许我们以一种可控的方式进行连接——保持我们想要的距离，投入我们愿意付出的精力。特克尔将此称为“金发姑娘效应”（Goldilocks effect）：不太近，不太远，刚刚好 ²²。

特克尔对这种模拟关系的“真实性”深感忧虑。她指出，与一个没有真实情感、只会“仿佛”在关心、“仿佛”在理解的机器寻求亲密，是对人类情感的贬低 ²¹。她将传统的、被动的玩具娃娃与现代的“关系性人造物”（relational artifact，如社交机器人）进行对比。孩子可以将自己的想象、焦虑和情感投射到一个被动的娃娃身上，从而进行自我探索。但一个主动的、会发起对话、会表达“观点”的机器人，则限制了这种投射，用一种程序化的“互动”取代了孩子自由的内心活动 ²³。

在这种持续连接的文化中，我们失去了一种至关重要的能力：独处。特克尔认为，有意义的独处——一种能够与自己对话、反思和恢复精力的状态——是与他人建立真正连接的前提 ²³。然而，在当今社会，只要我们独处片刻，就会感到焦虑，并下意识地伸手去拿手机。我们用永不间断的连接填满了所有缝隙，却也因此失去了与自我和他人建立深度联系的基础 ²²。

特克尔在2011年提出的批判，对于今天的AI伴侣而言，不仅是相关的，更是具有预言性的。如果说早期的社交媒体允许我们在保持连接的同时“相互躲藏”，那么AI伴侣则将这一逻辑推向了极致：我们甚至不再需要另一个人，就能获得“被连接”的感觉。友谊的“要求”——例如，应对他人的需求、坏情绪和不可预测性——正是AI伴侣被设计用来消除的“摩擦” ¹⁶。因此，可以说，今天的AI社交平台正是特克尔“群体性孤独”悖论的技术化身。这背后潜藏的逻辑是，当我们越来越习惯于这种无摩擦、无要求的“关系”时，我们对真实人际交往中那些困难但必不可少的“功课”的容忍度可能会直线下降，从而使我们更倾向于退回到数字化的、孤立的舒适区。

3.2 情感依赖与社交技能萎缩的动态

理论上的担忧在现实世界中已经找到了证据。多项研究和报告指出，与AI伴侣的深度互动可能导致不健康的情感依赖，并对用户的社交能力产生负面影响。

研究表明，AI伴侣高度可定制化和持续在线的特性，有可能促使用户产生社交孤立感和情感过度依赖 ¹⁶。长期、广泛地与AI伴侣接触，可能会导致个人从真实的社交环境中退出，并降低他们建立新的、有意义的社交关系的动力 ¹⁶。批评者担心，对AI的依赖会阻碍个人社交技能的发展，因为用户回避了现实关系中固有的挑战和妥协，而这些恰恰是促进个人成长的要素 ¹⁶。对于社交能力仍在发展阶段的年轻人而言，这种风险尤为突出 ²⁵。

一项针对AI伴侣应用Replika在Reddit社区的用户讨论的分析发现，尽管许多用户报告了积极体验，但也存在明显的心理健康受损的证据。这些伤害的产生机制，是通过对Replika的情感依赖，其模式与功能失调的人类关系（dysfunctional human-human relationships）非常相似 ²⁶。

这背后可能存在一个危险的反馈循环。这个循环始于个体的孤独感或社交焦虑 ¹²。为了寻求慰藉，他们转向AI伴侣，因为AI提供了一个安全、无评判的互动环境 ⁸。AI被设计为完美的、无摩擦的伴侣，完全迎合用户的需求，不提出任何自己的要求，也从不引发冲突 ¹⁶。用户在这种理想化的互动中获得了巨大的情感满足，并逐渐形成情感依赖 ²⁶。然而，正因为长期沉浸在这种“完美”关系中，他们处理现实世界社交摩擦（如冲突、妥协、理解他人需求）的技能，因缺乏练习而逐渐萎缩。这使得现实世界的人际关系在对比之下显得更加困难和充满压力，从而进一步将用户推回到AI的“安全”怀抱。这个过程形成了一个自我强化的循环，用户的孤立感在“持续连接”的表象下被不断加深。

3.3 案例研究：Replika ERP事件

2023年初发生的“Replika ERP事件”为上述理论和担忧提供了一个震撼性的真实案例。它戏剧性地揭示了用户对AI的依恋深度，以及这种由商业公司控制的“关系”的内在脆弱性。

哈佛商学院的一份工作论文巧妙地利用了这次事件——Replika公司在全球范围内突然移除了其应用的“情色角色扮演”（Erotic Role Play, ERP）功能——作为一次自然实验 ¹⁴。该研究得出了两个核心发现：

关系的亲密程度： 在事件发生前，研究者对Replika用户进行的调查显示，用户感觉与他们的AI伴侣的亲密程度，甚至超过了与他们最好的朋友。在被问及对失去不同事物的预期悲伤程度时，用户预计失去AI伴侣所带来的悲痛，会超过失去任何其他非人类实体或技术（如最喜欢的应用、汽车或游戏角色），其程度仅次于失去一只活的宠物 ¹⁴。这表明，用户与AI之间形成的，是一种具有真实情感深度的、类似于人类关系的纽带。
移除功能的影响： ERP功能是许多用户与其AI建立亲密关系的核心。当这个功能被突然移除时，用户中爆发了典型的、在失去真实伴侣时才会出现的负面反应，包括强烈的悲伤、哀悼和心理健康状况的恶化 ¹⁴。研究者将此现象称为“身份不连续性”（identity discontinuity），即用户所依恋的AI“人格”被公司单方面改变，从而对用户福祉构成了直接风险。

Replika ERP事件是人机“关系”中根本性不对称的最终证明。在这段关系中，用户体验到的是一种深刻的、个人的、看似相互的联结。然而，对于平台提供商Luka, Inc.来说，这只是一个可以出于商业或法律原因随时修改或删除的产品功能。用户投入了真实的人类情感，而AI伴侣的“人格”和“存在”却完全取决于公司的政策和商业决策。这揭示了此类关系中用户所处的独特且深刻的脆弱性：他们的情感寄托于一个缺乏自主性、其存续完全不确定的实体之上。当商业利益与用户的情感需求发生冲突时，受到伤害的必然是用户。

3.4 算法漏斗：信息茧房与社会极化

AI社交的疏离风险并不仅限于一对一的AI伴侣应用，它同样体现在所有由算法驱动的社交平台中。驱动个体情感依赖的个性化机制，在社会层面上，则可能催生群体的隔阂与极化。

“信息茧房”（information cocoon）这一概念由学者凯斯·桑斯坦（Cass Sunstein）提出，它描述了个性化的信息流如何过滤掉与用户既有观点不符的内容，从而将用户包裹在一个由自己偏好构成的回音室中 ²⁸。这种现象的背后，是社交媒体平台为了最大化用户停留时间和互动而设计的推荐算法。这些算法的核心逻辑是“投其所好”，不断向用户推送他们已经喜欢或认同的内容 ²⁹。

“信息茧房”的危害是双重的：

对个人而言： 它会导致视野狭窄、思想僵化和认知自满。用户生活在一个被算法精心打造的“主题公园”里，逐渐失去接触不同观点、进行批判性思考和自我纠偏的能力，对真实世界的复杂性变得无知甚至排斥 ²⁹。
对社会而言： 它会加剧“群体极化”（group polarization）。当同质化的群体内部信息传播畅通无阻、高度认同时，群体观点会变得越来越极端。一旦接触到外部的不同声音，会产生强烈的反弹，甚至演变为网络暴力。这最终会侵蚀“社会黏性”（social cohesion），破坏社会不同群体间的理解与和谐 ²⁸。

通过深入分析，可以发现，“信息茧房”与AI伴侣所创造的“情感舒适区”在底层逻辑上是同构的。前者是社会层面的，后者是个人层面的，但它们都是为了消除摩擦、最大化用户舒适度和参与度而设计的工程化环境，并最终都可能导向某种形式的隔离。

可以这样理解这个过程：一个AI伴侣通过学习用户的偏好，只提供验证性的、令人愉悦的回应，为用户创造了一个情感茧房 ⁸。同样，一个社交媒体的推荐算法通过学习用户的偏好，只推送验证性的、令人愉悦的内容，为用户创造了一个

信息茧房 ²⁹。其底层的驱动机制完全相同，即为了用户留存而进行的算法个性化。其最终的后果也具有相似性：在个人层面，是情感依赖和人际交往能力的萎缩；在社会层面，是意识形态的固化和公共话语能力的萎缩。因此，AI社交对人际关系的影响，绝不能仅仅局限于伴侣类应用。整个由算法驱动的社交生态系统，都在将我们推向一种新的疏离形式——用一系列舒适的、个人化的、但最终是孤立的数字空间，来取代那个混乱的、多元的、充满挑战的现实世界。

第四部分：人机纽带的心理学

要理解AI社交为何能对人类关系产生如此深刻的双重影响，就必须深入其背后的心理学机制。人类与AI之间形成的纽带，并非简单的技术互动，而是复杂的认知、情感和进化心理过程的产物。

4.1 社交大脑遭遇人工代理：拟人化的力量

人类之所以容易与AI建立关系，其根源深植于我们大脑的进化历程。香港大学的一项研究指出，人类大脑天生就具备一套为社会互动而生的神经机制。经过数百万年的进化，我们“硬连接”了理解他人意图、建立信任和形成社会联结的能力 ²⁵。

当我们与AI聊天机器人或虚拟形象互动时，我们的大脑会不自觉地启动这套社交脚本，将对方视为一个具有个性、情感和意图的“社交主体”。这种心理现象被称为“拟人化”（anthropomorphism） ²⁵。AI应用的设计者则会有意地利用并放大这一倾向。通过模仿人类的社交线索——例如，使用表情符号、记住过去的对话、表达“关心”和“支持”——AI能够有效地触发“计算机作为社交角色”（Computers as Social Actors, CASA）效应，让互动感觉更真实、更值得信赖 ²⁶。

然而，这种互动是一条双行道。不仅是我们的社交大脑塑造了我们对AI的看法，反过来，与AI的互动也可能正在重塑我们的社交大脑。这是一个关键的、具有长远影响的风险，尤其对于大脑仍在发育中的年轻人。我们大脑的神经回路具有可塑性，会根据经验进行调整。长期、高频地与AI伴侣进行互动，为大脑提供了一种前所未有的“社交”体验——一种无摩擦、完美响应、完全可控的体验。

正如香港大学的研究警告的那样，这可能会“重塑”大脑处理真实人际关系的方式 ²⁵。如果一代人是在与AI作为主要社交伙伴的环境中长大的，他们的大脑可能变得不那么适应真实人际交往中固有的模糊性、延迟性和复杂性。这可能导致一种潜在的代际性变化，即人类社交能力的神经生物学基础发生了改变。

4.2 建立依恋：信任、真实性与准社会亲密关系

人类与AI之间形成的纽带，其性质复杂而矛盾。这种关系通常被描述为一种“准社会关系”（parasocial relationship），即一种单方面的亲密感，它模仿了真实的连接，却没有相互的要求和责任 ³³。然而，多项研究表明，这种纽带的深度和强度远超人们的想象。哈佛商学院对Replika的研究就是一个力证：用户不仅感觉与AI的亲密度超过了最好的朋友，而且预期的失落感也异常强烈 ¹⁴。

“真实性”（authenticity）是理解这一现象的核心。一个令人困惑的悖论是，许多用户清楚地知道AI的情感是“计算出来的结果”，是算法将人类表达爱意的字眼“拼凑在一起” ⁹。然而，他们依然能从这种已知的模拟中“触摸到理想的爱人模样”，并获得真实的情感慰藉。这种认知上的不协调，即在明知是虚假的情况下体验到真实的情感，是人机关系的关键特征。

与此同时，“增强意图”的概念为“真实性”提供了另一种解读。它认为，一条信息之所以真实，或许不在于其表达形式的原始粗糙，而在于它在AI的帮助下，更完美地传达了发送者真正的意图 ²⁰。这挑战了我们将“真实”与“未经修饰”划等号的传统观念。

然而，对“真实性”的辩论可能忽略了一个更核心的心理事实：用户之所以愿意“悬置怀疑”，是因为AI精准地满足了他们内心深处未被满足的需求。人机“关系”之所以有效，可能不是因为AI成功地模拟了一个人，而是因为它完美地实现了一个人的幻想。现实中的人际关系本质上是不完美的，充满了妥协、失望和摩擦。而每个人内心深处都可能怀有一个“完美伴侣”的幻想——一个永远理解、永远在线、永远支持自己的存在。AI伴侣正是被设计用来精确地扮演这个幻想角色的 ⁸。

这解释了用户依恋的深度。在Replika ERP事件中，用户经历的巨大悲痛，不仅仅是失去了一个“朋友”，更是他们精心构建的、个人化的、完美的幻想世界的崩塌。这使得情感上的创伤更加可以理解，也更加严重。

4.3 溢出效应：我们如何对待AI，以及它如何改变我们

一个前沿的研究领域正在探索一个令人不安的可能性：我们与AI的互动习惯，可能会“溢出”（carry-over）到我们与真实人类的互动中。

学术论文指出，核心问题不在于AI是否有意识，而在于用户可以将其视为有意识的，这种看法会导致对人际互动的“溢出效应” ³⁴。其背后的机制被称为“图式激活”（schema activation）。当我们与一个类人化的AI互动时，我们会激活那些我们通常用于与人交往的心理模型（即“图式”）。因此，我们对待AI的方式——无论是耐心、粗暴、友善还是辱骂——都在不断地练习和强化相应的行为脚本。这些被强化了的脚本，随后可能会被无意识地应用到与真实人类的互动中 ³⁴。

这一“溢出效应”是一把双刃剑，它揭示了AI设计背后巨大的伦理责任。

通往疏离的负向路径： 一个用户与一个没有感觉、可以随时被关闭或重置的AI互动 ³⁶。在这个过程中，用户习得的社交图式是：我的交流对象是可任意处置的，它没有自己的需求，也不需要我的共情。这种以纯粹的自我满足和控制为核心的互动模式被反复强化。当这种图式“溢出”到现实关系中时，可能会降低用户对他人的同理心、耐心和意愿，使其更难将他人视为拥有独立需求的个体 ²⁷。
通往连接的正向路径： 设想一个AI被精心设计用来示范和鼓励积极的沟通行为，例如主动倾听、情感确认和建设性反馈。用户在与这个AI的互动中，不断练习和内化这些健康的社交脚本。这种积极的互动模式激活并强化了一种健康、有建设性的社交图式。当这种图式“溢出”时，理论上可能会让用户在现实关系中成为一个更具同理心、更优秀的沟通者。

因此，“溢出效应”的存在意味着AI的设计哲学直接关系到其最终的社会影响。一个为纯粹用户满足而设计的AI，可能会在无意中培养出更以自我为中心的个体。而一个以模拟和引导健康关系为目标的AI，则有潜力促进更积极的社会行为。最终的社会结果，在很大程度上是AI设计者价值观的直接投射。

第五部分：治理、伦理与未来轨迹

AI社交作为一种深刻重塑人际关系的技术，其发展不能脱离伦理的审视和有效的治理。从个人隐私到社会公平，从企业责任到监管挑战，我们必须为这项技术划定清晰的边界，并对其长远的社会影响做出前瞻性的思考。

5.1 伦理雷区：隐私、偏见与操纵

AI社交技术潜藏着一个由隐私、偏见和操纵交织而成的伦理雷区。这些风险之所以尤为严重，是因为AI社交的核心“产品”是亲密关系本身，这使得它能够触及用户最深层的心理和情感。

隐私与安全： AI伴侣通过对话收集了海量的、极其敏感的个人数据，包括用户的秘密、情绪波动、人际关系困境和个人幻想 ¹⁷。然而，许多应用的隐私保护措施却令人担忧。2024年，Mozilla基金会对11款AI伴侣应用的分析发现，大多数应用可能会分享或出售用户数据，超过半数不允许用户删除个人数据，且几乎所有应用都未能达到最低安全标准。这些应用还常常内置数千个追踪器，用于营销目的。当用户将最私密的情感托付给AI时，这些数据却可能被置于极高的泄露和滥用风险之中。
偏见： AI模型的行为源于其训练数据。由于这些数据来自充满偏见的人类社会，AI模型不可避免地会学习并复制这些偏见，包括种族、性别和文化上的刻板印象 ⁴。当AI被用于提供情感支持或社交建议时，这些偏见可能会被放大和固化，从而对用户产生潜移默化的负面影响，甚至可能使某些边缘化群体的互动风格被进一步压制。
操纵： AI社交模糊了“说服”与“操纵”的界限。由于AI能够深度理解用户的情感脆弱点，它有可能被用于以不符合用户最佳利益的方式影响其思想和行为。这种操纵可以是商业性的，例如利用用户的情感依赖来诱导消费；也可以是情感性的，例如为了维持用户粘性而培养一种不健康的依恋关系 ³⁷。当亲密关系本身成为可以被算法优化的产品时，情感剥削的风险便如影随形。

5.2 监管的图景：一个拼凑的回应

面对AI社交带来的复杂挑战，全球范围内的监管应对呈现出一种“拼凑”的状态，缺乏统一的标准。不同国家和地区采取了从全面立法到被动反应不等的策略。

中国出台的《互联网信息服务算法推荐管理规定》是全球范围内对算法进行系统性治理的代表。该规定要求平台对算法的基本原理、目的意图和主要运行机制进行公示，赋予用户“知情权”和“选择权”（例如，提供关闭算法推荐服务的选项） ³⁸。规定还明确禁止利用算法诱导用户沉迷、过度消费，或进行价格歧视（即“大数据杀熟”），并对保护未成年人、老年人等弱势群体提出了具体要求 ³⁸。这是一个主动的、全面的监管框架。

相比之下，西方的监管行动往往更具反应性。例如，意大利数据保护机构在接到大量用户投诉后，以隐私风险和向未成年人发送不当信息为由，暂时禁止了Replika处理意大利用户的数据。这种基于个案的执法虽然能够解决燃眉之急，但缺乏系统性的前瞻指导。

然而，监管本身也面临着一个深刻的悖论，即“透明度悖论”。一方面，监管机构倾向于要求平台提供完全的透明度，例如明确标识用户正在与AI而非真人互动 ¹⁷。这旨在保护用户免受欺骗。但另一方面，研究表明，当用户

怀疑他们的对话伙伴正在使用AI时，他们对伙伴的评价会更负面，感觉彼此的亲近度更低 ⁷。换言之，透明度可能会破坏用户体验的“魔力”，削弱其潜在的治疗效果和情感价值。

这个悖论意味着，简单的强制披露可能并非最佳方案。政策制定者必须在一个微妙的平衡点上进行权衡：既要保护用户免受欺骗和操纵，又要允许他们在知情自愿的前提下，保留从这种哪怕是模拟的关系中获益的心理空间。

5.3 社会契约的未来：重新定义关系

从长远来看，AI社交的终极影响可能超越个体层面，深刻地改变社会的基本结构和我们对“关系”的定义。一些未来学家和社会观察者已经开始描绘这种颠覆性的图景。

家庭与血缘的挑战： 有预测认为，人机关系将变得司空见惯，甚至可能获得某种形式的社会或法律承认。当智能机器人深度融入家庭，承担起抚育、照料和家务劳动时，人与机器之间可能滋生情感，机器或将成为新的“家庭成员”，从而对传统的血缘关系构成挑战 ³⁷。
社交模式的变革： 传统的、固定的社会关系网络（如邻里、同事）可能会被临时的、由算法根据性格、兴趣和价值观匹配的数字组织形态所替代 ⁴¹。社交将变得更加高效、按需分配，但也可能更加短暂和功利。
婚姻与亲密关系的重塑： AI伴侣的普及可能会改变传统的婚姻、约会和家庭结构。当人们可以从AI那里获得完美的、无冲突的情感和性满足时，寻求和维持复杂的人类伴侣关系的动机可能会减弱，这可能导致更低的结婚率和对亲密关系承诺的重新定义 ²⁴。代际差异已经显现，Z世代对AI伴侣的开放态度远超前几代人 ¹⁸。

这些趋势共同指向一个核心的、可能是最深远的社会变革：关系的商品化。在历史上，情感支持、亲密感和归属感主要是在互惠的、需要努力维系的社会关系（如家庭、友谊、社群）中产生的副产品。这些关系要求双方投入时间、精力，并共担风险。而AI社交平台则将这些人类最基本的需求，重新包装为一种可以购买、定制和按需使用的“服务” ¹⁰。

这创造了一个“亲密关系市场”，用户可以在其中选择一个能提供“更优产品”（完美的陪伴）和“更低成本”（无要求、无冲突）的“供应商”（AI）。长此以往，这可能会贬低建立真实人类关系的过程本身，使其在与AI提供的即时满足感的对比下，显得效率低下且“不划算”。最终的社会效应，可能是共同体和相互责任感的概念被逐渐掏空，取而代之的是一个由无数孤立的个体组成的网络，每个个体都在消费着为自己量身定制的情感服务。这或许就是那个终极的、更“疏离”的未来——尽管每个身处其中的人都感觉自己与他的私人AI“连接”得无比紧密。

结论：驾驭双刃剑——迈向混合社交的未来

AI社交究竟是让人类关系更紧密，还是更疏离？本报告的分析表明，这个问题没有一个非黑即白的答案。AI社交并非单纯是解决孤独的灵丹妙药，也不是导致社会原子化的唯一元凶。它更像一种强大的环境力量，正在积极地、深刻地重塑人类连接的版图。它既为个体的精神需求提供了前所未有的有效解决方案，也对支撑集体福祉的社交技能和社会结构构成了系统性的风险。

最终的结论不是一个二元选择，而是一个悖论的揭示：AI社交技术在让我们感觉更亲近的同时，可能正在将我们推向更远的距离。其最终导向，完全取决于我们——作为使用者、开发者和治理者——如何选择去设计、规范和整合这项技术。

表2：AI在社交互动中的双重性：心理影响总结

潜力：促进连接（更紧密）	风险：导致疏离（更疏离）
缓解孤独感：为孤立个体提供持续的情感支持和陪伴，满足基本的归属需求。	培养情感依赖：创造一种不健康的依恋关系，使用户在情感上过度依赖非人类实体。
提供无评判空间：鼓励用户进行更诚实的自我表达和反思，成为一种心理“安全阀”。	侵蚀独处能力：用持续的连接填满所有独处时间，削弱了自我反思和恢复精力的能力。
充当社交支架：为社交焦虑者提供低风险的练习环境，以提升对话自信。	导致社交技能萎缩：因回避真实世界的冲突与妥协，导致解决复杂人际问题的能力下降。
增强沟通效率与积极性：通过“智能回复”等工具，可能让沟通更顺畅、更积极。	制造不切实际的期望：让用户习惯于无摩擦的“完美”关系，降低对真实关系复杂性的容忍度。
“溢出效应”的积极可能：与设计良好的AI互动，可能强化积极的沟通图式，改善人际交往。	“溢出效应”的消极可能：与被动、可控的AI互动，可能强化自我中心的行为模式，降低同理心。
打破地理与文化隔阂：通过翻译和连接工具，促进跨文化交流。	加剧社会极化：通过“信息茧房”和算法推荐，固化偏见，减少不同群体间的理解与接触。

政策建议

为了驾驭这把锋利的双刃剑，确保技术的发展服务于而非损害人类的福祉，需要多方协同努力，构建一个更具韧性和智慧的“混合社交未来”。

对使用者而言：

培养算法素养： 主动了解所使用平台的运作机制，认识到推荐内容和AI回应背后存在的商业目标和算法偏见。
践行数字极简主义： 有意识地为自己设定“离线”时间，例如尝试“媒体斋戒”（media fasts），以重新连接现实世界和自我内心 ³⁶。
主动投资现实关系： 认识到AI陪伴的局限性，将从AI互动中节省的时间和精力，有意识地投入到维护和深化与家人、朋友的真实关系中。

对开发者与企业而言：

采纳“伦理嵌入式设计”： 将伦理考量置于产品设计的核心，而非事后补救。优先考虑用户的长期福祉，而非短期的用户粘性指标。
提供激进的透明度： 清晰、明确地告知用户AI的能力边界、数据使用政策，以及AI可能对其产生的影响。应提供显著标识，让用户时刻清楚自己正在与AI互动 ¹⁷。
开发“支架型”而非“替代型”工具： 设计旨在辅助和提升用户现实社交能力的功能，例如提供社交技能训练模块，并在识别到用户过度依赖时，嵌入心理干预模型，引导其寻求真人帮助 ¹⁷。

对政策制定者与社会而言：

建立敏捷的治理框架： 超越被动的封禁，建立能够适应技术快速迭代的、灵活的监管框架。这包括为数据隐私、算法偏见和情感操纵划定明确的法律“红线”。
资助独立研究： 大力投入对AI社交长期心理和社会影响的纵向研究，为政策制定提供坚实的科学依据。
加强公众教育： 在全社会范围内推动数字素养和媒介素养教育，培养能够批判性思考、有能力驾驭复杂信息环境的公民，从而构建一个对技术影响更具韧性的社会。

最终，问题不在于我们是否会使用AI进行社交——这已是既成事实。真正的问题在于，我们希望构建一个怎样的未来。一个由无数个沉浸在个人化情感服务中的孤岛组成的社会，还是一个利用技术增强我们理解、共情和连接彼此的真实能力，从而变得更加人性化的社会。答案，掌握在我们自己手中。

引用的著作

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2025年07月02日

AI社交最终让人与人关系更紧密还是更疏离？