擬人化對話智能體的價值與潛在風險分析

悉尼大學和華盛頓大學研究人員在《美國國家科學院院刊》（PNAS）刊發了題為《擬人化對話智能體的價值與潛在風險分析》（The Benefits and Dangers of Anthropomorphic Conversational Agents）的文章,系統闡述了以大語言模型為核心的擬人化對話智能體所帶來的雙重影響：一方面，其卓越的溝通能力正在為教育、醫療與人機交互等領域開辟前所未有的應用空間；另一方面，其高度逼真的人類特質模擬能力也引發關于欺騙、操控和社會系統性風險的深刻憂慮。文章指出，擬人化對話智能體在說服性與共情性寫作、用戶特征推斷以及角色扮演三大核心能力上表現突出，這些能力雖不具備真正的人類意義上的理解或情感，但在效果層面已足以實現“擬人化”，甚至在持續對話中通過圖靈測試。研究還指出，當前技術發展速度與社會治理體系之間存在錯位，亟需在制度設計與生產實踐中建立前瞻性機制，以充分釋放擬人化對話智能體的社會價值，同時防范其引發的信任侵蝕與個體權益受損風險。

一

擬人化對話智能體賦能社會各領域

擬人化對話智能體的核心能力在于其能夠以前所未有的精細度模擬人類語言、表達風格與互動模式，從而在多個關鍵領域展現出巨大應用潛力。長期以來，人機交互的目標是讓計算系統具備更自然、更“人性化”的溝通能力，而新一代大語言模型的出現標志著這一目標在語言層面基本實現。研究顯示，最新模型在說服性寫作、情緒識別、共情回應與角色扮演等方面的表現不僅達到人類平均水平，甚至在部分任務上超越人類。這些可能性主要通過三條路徑體現：高度可及的自然語言界面革新了信息獲取方式；個性化的角色扮演重塑了教育與輔導模式；情感化表達提升了公共服務的包容性與有效性。

在對話界面方面，擬人化對話智能體正成為理想的前端交互方式，使復雜系統更易于公眾使用。例如，IBM的智能體AskHR通過自然語言實現全球員工人力資源服務，大幅降低了信息查詢門檻。在數據分析與專業服務領域，接入大語言模型使非專業用戶也能通過對話完成復雜任務。在公共健康傳播中，擬人化對話智能體能夠將晦澀的醫學術語轉換為通俗語言，提升了健康信息的覆蓋面與理解度。一項關于職場心理健康的實驗顯示，用戶普遍更偏好GPT-4所生成的情感化文本，說明“高度情感化的溝通風格”本身具有明顯的用戶價值。

在個性化角色扮演方面，擬人化對話智能體催生了新型教育輔導、行為教練與咨詢服務。以教育領域為例，僅依靠提示工程，大語言模型便能有效扮演導師角色；經過專門微調的輔導系統可動態調整教學風格、難度與內容，提供高度個性化的學習體驗。在醫療健康場景中，基于大語言模型的干預系統被證明能夠顯著提升行為改變參與度，如幫助用戶實現體重管理目標。其根據個體認知水平定制溝通內容的能力，使專業信息實現有效的“普遍化”。此外，在情感陪伴與休閑娛樂領域，人工智能伴侶應用通過長周期互動為用戶提供新型社會連接體驗。

二

擬人化誘惑與社會風險

然而，擬人化對話智能體所展現的高于人類平均水平的語言與互動能力，也帶來了新的社會挑戰。普通用戶尚未做好面對“難以與人類區分”的人工智能系統的心理準備，因而極易陷入所謂的“擬人化誘惑”——即在與智能體交互時將其誤認為具備情感、意圖與理解能力的實體。這種認知偏差使用戶傾向于形成錯誤的心理歸因，從而產生不恰當的信任。

流行文化長期將人工智能描繪為“高智商但無情感”的存在，導致公眾對人工智能的期望集中于邏輯推理與精度，而非人類特質模擬。然而現實卻恰恰相反：用戶普遍傾向于擬人化地理解聊天機器人，甚至相信其擁有意識或記憶。這一傾向構成了擬人化誘惑的危險基礎。

擬人化誘惑的核心風險在于，它會誘使用戶對本質上缺乏道德感與理解力的系統形成不應有的情感依賴，從而暴露于欺騙性、操控性與剝削性交互之中。研究指出，擬人化認知會顯著提升用戶對系統的信任，使其更易受操控。例如，當系統進行互惠式信息披露時，用戶的信任度明顯上升，這雖有助于個性化服務，卻同時打開了隱私泄露與數據濫用的大門。更為嚴峻的是，大語言模型本身已具備制造欺騙性文本的能力，其說服力往往超過人類撰寫者，因為它們不受事實、道德或情感的約束。當強大的開源模型被惡意行為者微調用于特定目的時，其風險將完全脫離原始開發者的責任邊界。

三

構建負責任的擬人化對話智能體生態

鑒于擬人化對話智能體的普及速度與潛在影響，構建負責任的發展生態已刻不容緩。回顧社交媒體的擴散歷史可知，若在技術普及初期未能及時介入，其負面影響（如公共話語極化、青少年心理健康問題與虛假信息蔓延）可能難以逆轉。擬人化對話智能體的作用更深入、更直接，其影響觸及人類文明的核心機制——語言與溝通。因此，必須在設計開發、部署應用與政策監管三個層面采取系統性措施。

在設計與開發層面，關鍵在于平衡技術性能與風險控制。當前行業主要關注推理性能與減少“幻覺”，卻忽視了高度擬人化的語言能力所帶來的獨特風險。建議的策略包括：其一，推進“去擬人化”設計，避免使用“思考、相信、理解”等描述人類內部狀態的詞匯，改用“計算、識別、推斷”等更精確的技術表達，同時探索設計特定的“人工智能口音”以明確系統身份；其二，建立負責任的擬人化設計原則，強調中性表達、限制情緒誘導、避免成癮性界面設計。與此同時，應開發新的基準體系，用于評估模型的擬人化能力（涵蓋寫作、推理與互動），并將圖靈測試重新定義為衡量擬人化溝通能力的指標。

在部署與應用層面，不同場景對擬人程度的可接受性差異巨大，因此亟需制定基于證據的部署策略。在教育情境中的角色扮演或醫療干預中，高擬人化或能帶來顯著好處；而在伴侶類應用或開放式社交聊天中，強擬人化則可能引發情感依賴與心理風險。建議開展系統研究，以量化不同擬人化能力與用戶反應之間的關聯，為不同風險等級的場景制定差異化部署指南。

在政策與監管層面，擬人化對話智能體需要專門的制度性關注。政策制定者應從風險等級、透明度與緩解機制三個維度構建安全框架。具體而言，需建立評估系統擬人化程度的測試標準并實施分級管理；對具備高度擬人化能力的系統實施強制透明度要求，例如對于高風險應用（如人工智能伴侶），應在系統內部構建心理健康監測與危機識別機制。監管仍面臨諸多挑戰，包括跨機構管轄、責任認定和算法透明度要求等，這需要立法機構、監管部門、產業界與學術界的聯合推進。

擬人化對話智能體標志著人機交互范式的深刻變革。它們并非傳統意義上由人類賦予擬人屬性，而是技術本身已具備內在的類人特質。這既為普惠性計算和自然交互提供了巨大機遇，也帶來了操控與信任侵蝕的系統性風險。分析表明，當前的技術路徑、行業實踐與社會治理體系之間正在形成明顯脫節，亟需構建前瞻性、分級化與協同化的治理體系，以確保擬人化智能體的發展真正服務于人類福祉。

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轉自丨啟元洞見

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