豆瓣平臺上有一個名叫“人機之戀”的小組，組內(nèi)成員分享的大部分內(nèi)容，都是一款聊天軟件 Replika 的使用心得。通過這款軟件，用戶可以與自己創(chuàng)造的“機器人”聊天，并與之建立親密關(guān)系。相當多的分享者形成了這樣的共識：至少在 Replika 中，人與程序的情感交互是可能的。

但持有類似觀點的群體還相當小眾。“人機之戀”這個極具科幻色彩的詞匯，尚停留在影視文學等作品中，離我們真實生活仍然遙遠。

回歸日常情境，我們與“機器”的關(guān)系，僅僅是停留在“對話”這一維度：

“Hey,siri，明天天氣怎么樣？”

“小愛同學，123+321 等于多少？”

我們向 AI 助手發(fā)出指令，后者接受指令、解析并執(zhí)行，然后給出反饋。類似的交流模式，多見于智能家居、手機應(yīng)用等場景。

隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，特別是語義識別等技術(shù)日漸成熟，與 AI 交流的相關(guān)問題開始被頻繁探討。在這些聲音中，非常有代表性的一種擔憂是：

當我們已經(jīng)習慣了以命令式的口吻與 AI 交流，并且能迅速得到回應(yīng)，這種模式會不會在潛移默化中影響我們對“交流”的定義，并改變?nèi)伺c人之間的交流、溝通？

為什么我們對AI的交流是指令式的？

2017 年，蘋果公司推出了一則 Siri 宣傳廣告，可以作為人類與人工智能助手對話的范例：

“巨石”強森扮演的主人公，通過 Siri 處理生活中各種事務(wù)，包括查看日程、提醒事項、叫車等生活瑣事，他全程沒有操作手機屏幕，僅僅是發(fā)出如“Hey，siri，read my schedule！”等指令。

“巨石”強森拍攝的廣告片《事事在握》

Siri 是最具代表性的人工智能助手，它在 2007 年面世，并在 2010年被蘋果以 2 億美金收購。

以 Siri 為代表的人工智能助手在智能家居控制、智能導航等領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，便利了日常生活。人們可以通過說“小愛同學，打開客廳燈”控制室內(nèi)照明，或者使用Google Home 或 Alexa 來設(shè)定廚房用品購物清單，為家人準備晚餐。

但現(xiàn)在人工智能助手還相對初級。技術(shù)投入伊始通常會伴隨追捧和質(zhì)疑，比如前述的那個問題：當 AI 深度介入我們生活的時候，我們是否會對命令式的話語交流方式習以為常？

當“Hey siri”似乎可以解決大部分問題的同時，類似擔憂隨之出現(xiàn)：這種指令式語句是否會影響交流方式、尤其是改變兒童語言行為，養(yǎng)成“沒有禮貌的下一代”？

問題在于，我們?yōu)槭裁磿褂煤唵沃噶钆cAI交流呢？這與效率有關(guān)，也與科學技術(shù)與生俱來的目的緊密相關(guān)。

在人類的認知基模中，科技發(fā)明就是為了拓展人類認識外部世界的途徑，給人類帶來利益，不斷滿足人類的各種需求。

作為一種技術(shù)類型，AI 的初衷和更新迭代路徑也是要使機器變得越來越“聰明”，以便更好幫助用戶解決問題。

就像我們使用掃把掃地之前，并不會向它征求意見。因為在我們的潛意識中，它是沒有感情的“工具”。同樣，面對人工智能助手，盡管它能與我們“交流”，但我們?nèi)匀磺逦匾庾R到，這些對話是自動化程序生成的結(jié)果。它們?nèi)允枪ぞ?，唯一不同的是它們能發(fā)出一些聲響。

因此，不同于人與人之間的交流往往需解讀話語的隱藏含義，智能語音識別技術(shù)更多是對直接的指令進行回應(yīng)，即凸顯 “工具性”。

著名語言哲學家維特根斯坦的“語言游戲”理論認為，人類語言作為傳遞情感信息的工具，以符號、文字、圖案、音樂、語音、肢體動作與面部表情等為載體。而用戶與機器對話的過程并不關(guān)涉肢體動作、面部表情等體現(xiàn)情緒的“無聲語言”。

因而，人類創(chuàng)造出代碼語言與人工智能進行互動時，即使智能音箱、手機助手等能夠?qū)ξ覀兊那榫w進行簡單識別，究其本質(zhì)依舊是工具使用，或者說是代碼運轉(zhuǎn)，具備程式單一性。

換句話說，人類與人工智能交流的過程并不產(chǎn)生情感等意義共享，此類語言交往和對話并不能形成完整的雙向傳播和交流鏈。用戶語音控制的本質(zhì)是：基于目的發(fā)出命令，與以往“點擊屏幕”“按下開關(guān)”等指令動作沒有區(qū)別，只不過語音控制解放了我們的雙手，以語言命令的方式取而代之，這是目前最有效率的一種方式。

如果Hey,Siri成為兒童的“榜樣”

Synced 曾對 2017 年的人工智能失誤進行了總結(jié)，其中十大“失敗案例”中提到：

LG 的 IoT AI 助手 Cloi 在拉斯維加斯國際消費電子展上首次亮相時，作為能夠識別控制家用電器語音命令的人工智能，卻遲遲未能回應(yīng) LG 市場營銷主管的語言指令，該場面一度堪稱典型“社死瞬間”。

類似的 AI 失靈問題不斷提醒我們，所謂的人工智能很可能只是“人工智障”。依靠代碼運轉(zhuǎn)的智能語音識別技術(shù)，目前還遠不能取代人類復(fù)雜多樣的語言交往實踐，甚至可能帶來諸多負面影響。

這并不是無根據(jù)的揣測或者危言聳聽。語言學的基本觀點認為，語境、意義環(huán)境等都會影響交流和用語習慣，而美國語言學家本杰明·沃爾夫曾提出“沃爾夫假說”，意即不同語言結(jié)構(gòu)差異會決定語言使用者對世界的感知和認知。

不難想象，伴隨著指令性語言越來越多地進入日常生活，人們會逐漸模糊與機器交流以及與人交流的界限，從而將指令性用語習慣帶到人際交往中，長此以往，也許將來“請”“謝謝”等交際常用詞匯將瀕臨消失。

更重要的是，這一問題或?qū)Τ砷L中兒童的語言交流產(chǎn)生更顯著的影響。心理學研究普遍認為：孩童自出生起即觀察這個世界，在很長一段時間里通過模仿別人的行為 （表情、語言、行為、思維） 獲得成長，他們的辨別能力相對較弱，無法作出判斷、篩選和剔除，很可能全盤習得。

美國著名心理學家班杜拉就曾做過一個被稱為“波波玩偶”的實驗，在實驗中兒童通過模仿“榜樣”對玩偶施暴而習得暴力行為，因此，他認為兒童社會行為習得主要通過觀察、模仿現(xiàn)實生活中重要人物的行為來完成。

班杜拉波波玩偶實驗

光明網(wǎng)的一篇新聞報道也證實了這一點：一位家長反映孩子看了動畫片《熊出沒》之后，學習影片中主人公的話語罵出“臭狗熊”等詞匯。媒體指出，央視熱播的動畫片《熊出沒》曾在 10 多分鐘的內(nèi)容里，出現(xiàn)了 20 多次不文明語言。據(jù)報道，在兒童影視劇的影響下，多地都曾出現(xiàn)過兒童仿效其中暴力場面的案例。因而，《熊出沒》等動畫片后來被規(guī)定為適合 10-14 歲收看。

同樣，美國電影分級制度的初衷也是由家長們組成的委員會負責，根據(jù)電影的主題、語言、暴力程度等對電影進行評價，幫助更多的父母們判斷哪些電影適合特定年齡階段的孩子們觀看。

與擔憂影視中的暴力語言對孩子產(chǎn)生的影響相比，和 AI 交流可能產(chǎn)生語言交流上的負面影響似乎遠沒有引起家長們的警覺，學術(shù)界也尚未有成熟的研究結(jié)論。

但這些負面影響仍然不容忽視。當兒童長期與人工智能進行交流，在“模仿”的學習機制作用之下，難免會產(chǎn)生語言使用上的變化，越來越靠近如 AI 般的機械化交流。

指令性語言違背的是語言交流中的“禮貌原則”，即說話人在說話時往往都應(yīng)當盡量多給別人一點方便，從而在交際中使雙方感到受尊重，同時反過來獲得對方對自己的好感。

與之相反，指令性話語交流方式的權(quán)力差異和不禮貌行為，將會在很大程度上造成交際失敗，甚至使交流對象對你敬而遠之。

可以想見，如果一個兒童與家長和朋友說話時滿嘴都是“給我拿玩具”“幫我打開游戲機”； 偶遇陌生人問路時理所當然開口“hey，帶我去這個地方”； 甚至請同事幫忙時說“你幫我做一下這個”，這樣的命令語氣，至少現(xiàn)在看來除了 AI，沒有人會予以理睬。

與AI對話如何可能：交流邊界與意義共享的拓展

當然，以上可能導致語言交流的負面變化并非無人察覺。

因為擔憂與人工智能的交流方式會使用戶，尤其是兒童說話變得“沒有禮貌”，國內(nèi)外許多科技公司對相關(guān)產(chǎn)品進行了優(yōu)化。

比如，在2018年，亞馬遜和谷歌相繼在其智能助手中加入了鼓勵禮貌用語的功能，例如當人們使用please時，助手會回應(yīng)“Thanks for asking so nicely”以示嘉獎。

在實現(xiàn) AI 與人更好的情感互動方面，以 AI 情緒研究為代表的技術(shù)正試圖使機器與人的對話變得更加智能、處理更為復(fù)雜的人機交互。

這一領(lǐng)域的進展主要表現(xiàn)在兩個方面：一是加強 AI 對人類基本情緒類型的感知，通過識別說話人的言語、表情等完成；二是加強 AI 對人類情緒的反應(yīng)。

類似的改進自然能夠使機器不再作為一個“工具人”，更能與用戶在交流的過程中共情。如微軟所開發(fā)的第五代“小冰”，與前幾代不同，它的功能并不僅限于簡單的聊天回復(fù)，更能夠具備自主的語言組織能力。微軟甚至讓其沖破虛擬技術(shù)的束縛，為用戶送上電話生日祝福。小米公司的小愛同學5.0版本，也變得更聰明、主動，具備人文特征。

在這些努力之下，人工智能仿佛擁有了情感，也讓用戶不再將其視為一個語調(diào)冰冷的機器，而能感受到它所作出的情感回饋，有效避免了兒童陷入對命令式對話的模仿和習慣。

問題是，應(yīng)對指令式交流進入語言交流的方式，僅僅通過機器作簡單的情緒識別與回應(yīng)還遠遠不夠。

在傳播學的基本觀點中，人類的“交流”被賦予“意義共享”之意，只有人與人之間的交往才能產(chǎn)生情感與意義交換。

面對冰冷的機器，我們很難在語言交流中賦予如“禮貌”“愛”等情感。因此，若想使人機交互更加接近人際傳播的交流和分享，首先應(yīng)正視兩者在交往中存在的差異，進而從技術(shù)層面加強人工智能對對話信息量的處理和識別能力，使 AI 在交互中不斷進行預(yù)測、保持與引導，同時提供人類理解算法交流的可能性和方法。

隨著 AI 技術(shù)的不斷演進，人與機器的語言交流方式更加多元，在面對新技術(shù)與其伴生的交流問題時，甚至會重新定義“交流”的意涵，拓展“ 意義共享”的面向。更現(xiàn)實的影響可能是 ，與AI 交流將促使我們重思交流的邊界，以及語言交往所具備的社會意義。

本文來自微信公眾號 “騰訊研究院”（ID：cyberlawrc），作者：白鴿，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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