人工智能交互新研究：AI 更“像人”、用戶更“像機器”
作者：故淵 責編：故淵 評論： 9 月 1 日消息，英國伯明翰大學、丹麥奧胡斯大學和瑞典林奈大學研究人員上月（2026 年 8 月）發佈研究稱，用戶長期與具備類人行為的客服 AI 互動，可能逐漸調整語言和行為模式，並影響重塑自我認知。相關論文於 8 月 19 日發表於開放期刊《AI 與社會》（AI & SOCIETY），研究者提出“類機器人人性”（robotoid humanness）概念，指出在 AI 交互過程中，AI 變得更“像人”，而用戶可能因持續接觸而表現得更“像機器”。研究聚焦零售、酒店、旅遊和醫療等 4 類服務場景。
團隊指出，自適應學習、個性化溝通和共情回應會讓機器人更像人；而用戶也可能為了獲得更順暢、更積極的算法反饋，模仿機器的表達方式。在形成機制方面，客服機器人會模擬人的手勢、語音和情感線索。系統還會利用機器學習，根據用戶輸入調整回應方式。其目標通常是建立信任，並提高用戶參與度。人類在社交中存在“鏡像”傾向，人們常會無意識模仿對方的動作、表情和表達方式，並指出了三階段鏡像機制：第一階段是進入“合成社交現實”。生成式系統通過自然語言、情感線索和適應性回應，營造出近似社交關係的互動環境。用戶會在互動中判斷如何回應、如何表達，也可能賦予系統的反饋以社會意義。第二階段是“計算身份捕捉”。
系統從用戶行為、偏好和互動痕跡中生成預測性畫像，再以推薦、分群或個性化回應的方式返還給用戶。第三階段是適應性自我調整。用戶可能會傾向於使用系統更易理解和獎勵的表達方式，重複互動會強化這種對齊，讓機器生成的統計抽象逐步成為用戶理解自己的重要參照。該框架列出服務場景、消費者預期、機器人的外觀與語言，以及人和機器雙方作出的互動投入 4 項關鍵因素。研究認為，這些因素共同決定用戶如何理解服務關係，也影響其自我感知的變化方向。例如，具備自適應學習、個性化溝通和共情互動能力的系統，可能更強地塑造用戶體驗。用戶每次發出輸入，系統隨即調整回應。重複互動可能形成持續的模仿與反饋閉環。
附上參考地址Robotoid humanness: when selfhood becomes machine-legible廣告聲明：文內含有的對外跳轉鏈接（包括不限於超鏈接、二維碼、口令等形式），用於傳遞更多信息，節省甄選時間，結果僅供參考，包含外鏈的文章均包含本聲明。
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