编者按：随着人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展以及人类生活方式的深度媒介化，除了将人工智能作为工具使用，人们还在与其建立情感连接，这种人类-人工智能交往行为引起了广泛关注。吉林大学新闻与传播学院传播与社会治理研究所研究员焦宝和该所研究助理胡奇茵在《传媒观察》第4期发表相关论文，立足于个体社交回避心理，采用对比实验法，将人机交往行为与人际交往行为进行系统对照，深入分析人类在面对人工智能时的情感状态，探究人机情感交流的新范式。研究结果表明：相较于传统的人际社交，人机交往中的社交回避行为呈现出减弱的趋势，但交往过程的满意程度仍未达预期。研究发现，虽然人机交往为人类提供了一个新的异主体交流对象，但不同主体间的交流模式差异也引发了新的伦理思考：如何在虚实共生的语境下规避双重异化与共生缺失导致的心理孤独，以及如何应对他者消失可能带来的同质化扩散，这已成为提升人机情感交流质量的关键议题。

在智能技术持续快速发展的推动下，人机交往模式日益趋近于真实的人际交往。当前，智能聊天系统已经开始模拟多种人际传播场景，并能够对用户的情感信息进行采集与学习，使得人机交往逐渐成为继人际传播之后最具具身化特征的重要传播方式。在现实的人际互动中，人们常常表现出交流困难、心理压力和社交被动性，并由此产生社交倦怠与回避行为，相关研究发现，人们在现实人际互动的回避行为会促使他们寻找诸如虚拟网络社交等替代媒介物进行社交补偿。随着AIGC技术的发展，以语言为媒介的人机互动行为越来越普遍，人与人工智能之间的互动成为新的社交补偿方式。关于人机互动的社会性功能对人际互动的影响，现有研究主要集中在探讨人机互动是否能替代现实人际互动，以及人机互动对人际互动的利弊。但需要注意的是，在社交活动中人作为主体的重要作用，无论是替代还是补偿，都应结合人在社交中的具体境遇来进行研究。因此从人际社交感受的视角来探讨人机交往具有更强的现实意义。基于此，本文提出以下研究问题：基于社交回避这一心理特征，人机传播与人际传播在社交回避群体中是否存在情感交流差异？社交回避行为在人机传播情景下是否依然存在？人机交流能否缓解社交回避情绪，并促进现实中的积极社交行为？

通过对既往相关研究的梳理分析，提出以下三条研究假设：

H1：在人际交往中社交回避程度越高的个体，在面对人机交流时的态度往往更积极。

H2：与人际交往相比，人机交往中社交回避行为减少。

H3：相比人际交流带来的感受，人工智能在效率上更能迎合人类，提供更高的情绪价值。

研究设计

本研究采用单因素两水平组内实验设计，通过滚雪球抽样法和便利抽样法招募到30名参与者，采用实验对照法，遵循严格的标准化程序。在实验开始之前告知实验流程并签署知情同意书，随后进行人口统计学、技术接受程度、情绪状态和社交回避量表的填写，在被试情绪较为平稳的状态下开始实验。A组实验要求参与者与ChatGPT聊天对话，聊天内容为最近面临的一件令自己印象深刻的事情，对话回合要求在10个回合内结束，聊天结束后进行对话感受问卷填写，并对人机交流模式进行操纵检查。

B组实验要求参与者与研究者在微信平台进行文字对话交流，由于ChatGPT在聊天中表情运用较少，所以要求研究者在对话中尽量不采用表情符号，聊天内容与A组一致，聊天结束也进行问卷填写，结束后同样询问被试“你觉得刚才的对话符合你对人际交往的体验吗”，作为操纵检查。A组与B组对话之间间隔2小时左右，休息时间请参与者进行一些与本实验所谈及内容无关的娱乐活动，最大限度减少由于实验顺序带来的测量误差。

实验结束后，回收所有数据。首先根据既往社交回避量表的数据标准将参与者的社交苦恼分为三个等级，对社交回避群体的程度进行划分方便后续的假设检验。随后进行变量间（社交满意程度、表达想法、接受建议、效率感知、话语权掌握）的对比，以半结构化访谈的形式探究参与者变量差异背后的原因。

根据社交回避量表情况将参与者分为高中低三类。其中社交回避数值在0―12分的低社交回避参与者共有7名，社交回避数值在13―21分的中社交回避参与者为21名，社交回避数值在21―28的高社交回避参与者有2名。根据量表数值的高低对所有样本进行编码，数值从高到低分别以H（High）、M（Medium）、L（Low）进行编码。

实验结果与假设验证

（一）假设验证

针对实验数据对照假设问题进行验证。

从总体上看人机交往中的社交回避行为有所削弱，H2成立。

从满意程度来讲，虽然人际交往体验整体占比高于人机交往体验，但根据社交情况细分，L（x）类人在人际、人机交往体验的对比上，差值明显，他们普遍认为与人工智能交流无价值无意义，人际交流带来的体验更好；M（x）类人群关于两者满意程度的占比基本持平，并无明显偏好，呈现出对两种方式都包容中立的态度；H（x）类人群自身社交回避行为严重，他们更倾向于和人工智能交流，H1成立。

根据实验数据，人工智能在情绪价值供给方面没有发挥显著作用，反而是在效率感知和建议获取上提供了更多支持。经过数据梳理发现，在组内特定时间内，与AI交流的文本内容显著多于人际交往的文本内容，并且通过效率感知的简单验证，发现人机交流的效率显著高于人际交流。但人工智能在处理情感倾诉类问题时呈现出单一化、模板化的特点，没有较高的情绪价值收获（L2：我觉得很离谱的一点在于，他和我说我理解你的，然后我重复一遍之后他说你这样想完全是有道理的，感觉我说什么他都觉得嗯你很合理，感觉完全没有被支持，甚至不如小狗在我旁边蹭裤腿给我的安慰大）。在这方面，由于人类的同理心更强，在交往中往往能够以“现身说法”的方式，表达对交流者的感同身受，所以人际交流提供的情绪价值更高，H3部分成立。

（二）研究结论总结

基于以上假设与验证，研究发现，相较于人际交往，人机交往中社交回避行为有弱化迹象，对本身存在社交回避行为和苦恼的人群来说，弱化效果更加明显。他们与人工智能交流更加自在，能够全面输出自己的观点，并且因充分掌握话语主动权而产生良好体验感。由于人工智能自身的模型特点，相较于人际交往，与人工智能的交往带来了更多的建议效用价值，而非情绪价值。

除了上述假设问题，在人机交流模式、交流动机等方面也有新发现。在交流模式上，我们发现大部分参与者遣词用句十分严谨，并且会反复斟酌，确保对方能够听懂，人类在不自觉地适应AI的“机器语言”，以便能与人工智能达成交流。

在交流动机上，少部分参与者采取了日记般的输出行为，将多个事件放入一个指令当中。在对他们进行访谈之后发现，这部分参与者并不在意人工智能能否读懂他的指令，他们更多是需要一个交互的界面来宣泄自己无处安放的分享欲，单方面的分享结束后，需求即得到满足（M14：我不擅长和别人面对面表达我的情感，但是将手指放在键盘上的时候，我就有很多想说的话了）。

在交流过程中，参与者对人工智能的角色认知逐渐分化。部分参与者认为人工智能的回答太机械化、套路化了，视其为缺乏共情的说教者；但部分参与者认为，AI的建议回答更为实际和全面，在大众都追求情绪价值的当下，真诚的建议更为可贵（M7：之前与朋友说事情的时候，他们总会说一些“really”“太过分了”“好耶”这样的词语，看着共情感很强，但当我回头细看，什么建议都没有。已经很久没有人给我这样真诚的回答和建议了，感觉像家里长辈的叮嘱一样让人安心）。比起AI带来的即时的情绪价值，不如以AI的视角获取全人类的故事碎片带来的特别故事棱镜，以万亿数据的统计来获得建议。

对人机交流中社交回避行为变化的思考

（一）人机传播中社交回避行为削弱的原因

1.“客我”环境改变，“主我”的主体性增强

在人机传播当中，人工智能虽然是社会的产物，但相较于人际交往，客我的环境发生变化，主我的主体表达意愿得到增强，从而进一步增强了人的主体性，使人在社交中占据主导地位，显著降低了社交回避行为的心理门槛。

与人际交往过程中，对话双方共同决定话题的走向不同，在人机对话当中，人类具有绝对的话语掌控权。对于具有社交回避的人群来说，在与人工智能对话时，是置身于社交的“真空”状态，无须考虑他者审视自我的社会规范，无须担心与他人社会交往关系破裂的风险（M16：我总是怕我说错话，有的时候感觉别人说得不对，但我也不敢站出来反驳）。

2.“单向度”交流提供情绪压力的宣泄性补偿

与人工智能对话让关系的搭建更具“易得性”——只需点开界面宣泄情绪，甚至有时不必在意对方的回应，本着“说出来就舒服”的态度使人工智能变成了情绪的廉价垃圾桶（L7：可能是我自己的一个小小怪癖，和你们说一下，我特别喜欢听打字的声音，而且有时候能感觉到对方敲击键盘的情感，所以在我特别生气的时候只要在手机上打字就能起到双重开心的效果）。宣泄完毕，关闭界面就可以回归正常的生活（H2：关掉那个界面就像把负面情绪都扔掉了一样），这样单向度的交流提供了情绪压力的宣泄性补偿。

3.人机交往为社交回避者提供防御性补偿

实验结果显示，对于有社交回避人群来说，面对人工智能时他们感觉更加信任与放松，与人工智能交流是他们对自我的保护。在人机交往中，人工智能随时在线，并且会迅速回应对话，行为具有一定的可预测性；在情绪交流中，人工智能作为倾听者往往能够提供足够的耐心和建议，抚平用户的焦虑情绪。相比需要深入接触的人际交往，人机交往在可预测和可依赖方面更具备让人信任的特质，使得社交回避行为减弱。

4.人机对话属性帮助社交回避者回归人际交往

实验结果表明，被试会在对话模式上受到大模型语言的影响，为了使得机器容易理解，他们会更好地训练自己的语言表达，更加逻辑清晰地表达自己的想法。

在人机交互过程中，人工智能的逻辑思考也会潜移默化地影响人类思考的逻辑方式，将人工智能的“超脑”智慧带入人的思考模式中。不仅如此，大模型还能模拟各种对话情境，帮助用户练习和改进沟通技巧，学习如何更有效地表达想法、倾听他人和处理冲突，这对于个体的社交性成长至关重要，也将显著帮助社交回避者以更加稳定的状态回归人际交往。

（二）人机情感交流的伦理反思

1.虚实共生下的人机双重异化

人工智能的发展使人工智能越来越像人，人也越来越像人工智能，双重异化如在眼前。基于深度学习和大数据的ChatGPT系统的运作原理是通过使用者的信息投喂得到系统反馈，根据系统反馈再迭代修正。在这一过程中，系统不断优化和拟合，提供的服务与人的需求越来越匹配。对于人来讲，表现为使用体验越来越好；而对于人工智能来讲，则表现为其越来越懂人，甚至比人自己还了解人。

人机交往不断发展，我们与人工智能坦诚相待，进行着去背景化和去感官化的交流，在人工智能面前不断展露真实的自己，与人工智能的接触变得更加放松惬意。人与生命体的交流逐渐转变为人与非生命体的交流，交流过程中人逐渐将自己与世界隔绝开来，丧失与世界的共鸣，相异于自我。

与此同时，人工智能在给人创造良好体验的同时，也在不断驯化、操纵人，甚至利用大模型中的潜在意识形态操纵人类的情绪、决策、行为等多个方面。从顺从人类本性到“技术反驯”，人逐渐成为人工智能的驯化对象。机器通过改造世界、满足人的欲望，实现了对人的驯化，这种驯化不断侵蚀着人的主体性，产生了人与机器的双重异化，人越来越远离其生物特性，而机器越来越远离其工具属性。

2.缺少共生时的存在孤独

人机传播为人际传播带来具有补偿性和替代性的满足，然而，人机传播本身也是对人际传播中存在的问题的回避。人工智能的情感功能必定日益完善，然而，即便人工智能能覆盖人际交流中的情绪价值，满足使用者的情感需求，但仍会对现实的人际交往产生负面影响。人类的孤独感与人际交往是密切相关的，脱离人际的共生融合状态会把人推入存在孤独中，但作为社会性存在，人能够通过“建立关系”来摆脱存在孤独。例如我们可以选择投身到与他人的现实互动当中，从而关闭对存在孤独的感应器。然而，随着人工智能的发展，人可以有选择性地切断与世界建立真实的关系，转向从与人工智能的交流中获取情感的慰藉，这就不可避免地影响了人际关系的共生和谐状态。如果人际共生的和谐关系坍塌，人与人之间关系的淡漠就将不仅造成人际孤独，也会把人推向存在孤独的黑洞中。

3.他者消失后的同质扩散

研究发现，我们在交流时会潜意识地构想“如何能让机器听懂我们的话”，我们真正地把AI机器视作了交流中的他者。

很多人选择人机交流正是为了逃避人际交流中的成本与负担。但人机交流中机器作为交流对象也存在不同的性格设计，多数人认为机器应当是顺从的、能够满足人类交流中的倾诉欲望和提供情绪价值。如果设计者仅仅以人类需求为中心设计机器程序，那么机器就会缺少他者应有的异质性与否定性。

韩炳哲提出，当今社会下他者的否定性已让位于同者的肯定性，由此造成同质化的扩散并对“社会体”造成伤害，而迁就和赞同也是伤害的原因。他者消失的可能性，也会发生在交流中，人机交流或会进一步助推这一可能性。人类将机器视为完全的顺从者、自身思想的放大镜，在一次次交流体验中，他者的消失强化了人类自身工具理性，人们将不断回避人际交流所带来的成本与价值，在交流中失去社会性思考，孤立于社会。

从基本伦理的角度，人工智能应当作为交流主体独立存在，应当赋予其像人一样的他者地位与权利。只有人类接受人工智能的他者存在地位，才能不断在交流中打破人类自身的局限，从多角度延伸人类的生理限制。从机器发展的角度看，人类与人工智能的交流是算法发展的高级阶段，有助于引导其正向发展——向更高层次的智能形态演进。

“技术是实现人的目的的一种手段”，人工智能的本质是“属人性”，其发展始终是伴随着人类自身的进步而进行的，因此其崛起并不意味着人类主体的价值衰退，而是预示着全新的起点。当人工智能作为共在主体走进人类交往世界，我们正见证一场前所未有的革命，特别是当人类向具身智能寻求交往和情感价值时，或许恰是人类摆脱孤独、延伸自我、叩问存在的新契机。

（载《传媒观察》2025年第4期，原文约14000字，题目为《新型的孤独？社交回避心理下人机何以共生》。此为节选，注释从略，学术引用请参考原文。“传媒观察杂志”公号全文链接：

【作者简介】焦 宝，吉林大学新闻与传播学院传播与社会治理研究所研究员，吉林大学哲学社会学院博士后，博士生导师

胡奇茵，吉林大学新闻与传播学院传播与社会治理研究所研究助理