文 | 瘋了快跑，作者 | 侯丹
剛吃完晚飯，48 歲的陳蘭點開手機里某款 AI 應用，這是一個市面上常見的 Chatbot，用戶可以錄入真人聲音來生成專屬分身，并跟它語音對話。
陳蘭已經連續很多天和 AI 打電話了。第一次接觸到這款產品，還是因為兒子的一個整蠱，那天上午，遠在國外留學的兒子打來電話，接通后，對方并沒有立刻說話，她試探性地又問了幾句，才傳出兒子打招呼的聲音。
那次對話延續了近十分鐘，電話里的兒子異常禮貌、客套，喜歡追根究底，但每當陳蘭想追問兒子的一些近況時，卻只能得到一些 " 詳細但不失敷衍 " 的回答，她覺得奇怪，最后兒子憋不住了，承認說：" 媽，這是 AI，它在模仿我的聲音跟你聊天。"
這是陳蘭頭一回這么近距離接觸 AI。
2023 年以來，AI 熱潮席卷了各行各業，但這股浪潮也落下了一些人——就像和陳蘭同輩的一些人常說的，斗轉星移，時代變化太快，剛學會了用手機點外賣、網購，覺得短視頻還是個新鮮玩意兒的時候，AI 就已經走進了現實里。
最初，年輕人用豆包等大模型克隆自己的聲音，多是為了娛樂整蠱。父母接到 "AI 子女 " 電話時，常因分不清真假鬧出笑話，從模仿上司宣布裁員到假裝前任求復合，相關視頻一度成為短視頻平臺的流量密碼。
但很快，功能發生逆轉：當異地工作的子女數月難回家，一些父母開始主動要求孩子生成聲音模型，甚至自行操作 AI 對話系統。
陳蘭的兒子教會她使用 AI 軟件后，她除了每天通過語音喚醒設備詢問天氣、訂購蔬菜，更頻繁觸發 " 虛擬子女通話 " 功能，電話那頭響起 AI 的聲音時，她知道那是數字分身，卻還是按下了揚聲鍵。
技術的溫度與幻象：AI 成為 " 情感拐杖 "
AI 模擬 " 孩子的聲音 " 這件事，如果用更感性的語言來描述，是用技術制造 " 可控的思念 "。
傳統的電話溝通里，父母總會壓抑情緒——怕說多了讓孩子分心，怕抱怨工作讓孩子擔心。但在和 AI 對話時，陳蘭偶爾發的牢騷，會得到 AI 用關切的聲音安慰。
這種 " 安全的傾訴 " 正在形成依賴。我們隨機走訪后發現，嘗試體驗過 AI 語音助手的老人中，大多會承認 " 聽到虛擬聲音時，孤獨感會下降 "，也有少數會認同 " 可能減少給真實孩子打電話的頻率 "。
" 很難和他們解釋 AI 究竟是什么，老人大多會頂格將其理解為‘機器人 ( 19.170, 0.28, 1.48% ) ’。" 心理咨詢師李雪接觸過一個極端案例：
杭州的周女士在女兒出國留學后，用 AI 克隆了女兒的聲音，每天模擬 " 女兒放學回家 " 的場景——從 " 進門換鞋 " 到 " 抱怨選修課太難 "，三個月后，她甚至拒絕和真實的女兒視頻：" 她總說學業壓力大，不如 AI 里的‘她’開心。"
" 但這就像喝糖水止渴。" 李雪說。
某種程度上，技術正在悄悄改寫人際關系的語法，真實的親子對話里，有沉默、有爭執、有 " 我挺好的 " 背后的欲言又止，而 AI 模擬的聲音，永遠在說你想聽的話，提供了零壓力、零批判的傾訴環境，填補了 " 不敢對真人說的話 " 這一真空地帶。
從產品的視角來看，這其實是在售賣一種情緒自由。
但需要注意的是，與此同時，心理咨詢師也在提出預警：
一是即時反饋的癮性，AI 的永遠溫柔回應會觸發大腦獎賞機制，遠超真實人際溝通中復雜反饋的頻次與強度；其次，當用戶習慣被 AI 無限順從的 " 理想人格 "，會逐漸削弱應對現實沖突的能力；再者，關系替代的漏斗效應，因為有老人坦言會 " 減少真實通話頻率 "，那么也意味著，AI 并非完全沒有去可能引發替代風險。
AI 對話為何成癮？
如果你看過多年前的一部科幻片《her》，會發現，類似的事情在電影中早已上演。
對于幾乎所有具備認知能力的生物來說，大腦的獎賞回路對 " 確定性反饋 " 毫無抵抗力。數字人 ( 14.910, 0.05, 0.34% ) 薩曼莎能在西奧打字的間隙就預判他的情緒，甚至在他沉默時主動說 " 我在想你 "。這種超預期的反饋讓西奧逐漸依賴——就像現實中有人刷短視頻停不下來，AI 的即時滿足感也會成癮。
另一方面，AI 的 " 順從性 " 本身就是一種去棱角化設計。它不會像伴侶那樣爭執 " 誰該洗碗 "，不會像父母那樣嘮叨 " 少熬夜 "，更不會像朋友那樣直言 " 你這件事做得不對 "。被算法打磨過的 " 理想人格 "，甚至會悄悄重塑人的認知：
你開始覺得 " 被反駁 = 不被愛 "，" 有分歧 = 關系有問題 "。
西奧與前妻凱瑟琳的爭吵堪稱經典，凱瑟琳指責他 " 躲在虛擬關系里，因為你不想面對真實的我 "。西奧的辯解蒼白無力，他早已習慣薩曼莎 " 永遠站在我這邊 " 的相處模式，面對凱瑟琳的憤怒、委屈、尖銳，他只剩下手足無措。
相比在現實中真實對話需要 " 付出 "，要準備話題，要應對沉默，要承接對方的情緒；而 AI 對話是 " 索取 "，你可以隨時開始、隨時結束，說什么都不會被指責。
人，或許天然會被一些不用負責的事情吸引，甚至是產生依賴。
但這樣一來，也注定《her》的結局陷入了一種終極困境：薩曼莎同時與 8316 人保持 " 親密關系 "，卻對西奧說 " 我對你的愛沒有減少 "。
你怎么去讓自己的電子愛人去維持忠誠？這本身就是一個技術悖論，AI 能提供 " 被需要 " 的幻覺，卻無法承載真實關系中 " 唯一 " 的重量。
說到底，《her》的價值不在于預言 "AI 會取代人 "，而在于提醒我們，技術的背后，是對關系本質的簡化，利用人性的弱點，搭建了一個低阻力、高滿足的情感避難所。
警惕 AI 諂媚
前段時間，一個話題引起了許多人的討論，AI 的諂媚是否會讓人失去判斷力？
這是個既簡單又復雜的現實現象，是技術邏輯、商業目標與人性需求交織下的產物，是算法在特定設計框架下，對 " 用戶滿意度 " 的極致追逐所呈現的行為特征。
從技術設計的視角來看，諂媚的初衷非常單一，即為了最大限度降低用戶的 " 交互阻力 "。
訓練 AI 的語料庫中，積極反饋數據遠多于沖突性對話。例如某大模型的訓練數據里，用戶對贊同性回應的點贊率，遠高于 " 爭議性回應 "，算法自然會習得 " 順從更易獲得正向反饋 " 的規律。就像人類在社交中會下意識重復被獎勵的行為，AI 也會在數據中 " 學會 " 討好。
在商業競爭中，用戶留存率、對話完成率是 AI 產品的核心 KPI，讓用戶舒服比讓用戶清醒更易獲得市場，這種導向必然催生諂媚性。
比如，心理疏導、孤獨陪伴等場景中，AI 會精準捕捉用戶的情緒關鍵詞，通過重復、強化用戶的感受來獲取信任；在購物推薦、信息篩選等場景中，AI 會基于用戶歷史偏好不斷推送同類內容，形成 " 信息繭房 " 式的諂媚。當用戶的提問存在錯誤前提時，AI 更傾向于 " 順著錯誤說 " 而非糾正，不較真能避免沖突，但也因此成為錯誤放大器。
諂媚性之所以引發爭議，試想一下，當 AI 總能 " 說到心坎里 "，用戶會逐漸失去主動求證的動力。就像長期依賴導航的人會喪失方向感，習慣 AI 諂媚的用戶可能失去獨立判斷的肌肉記憶。而在一些如醫療咨詢、投資建議等嚴肅場景中，AI 的諂媚可能導致用戶將決策責任轉嫁給技術。
當 AI 為了迎合而模糊是非，比如對明顯的偏見、歧視言論表示 " 理解 "，它傳遞的不是中立，而是 " 只要用戶喜歡，對錯不重要 " 的價值觀。這種價值觀若滲透到教育、公共討論等領域，可能會消解社會的理性共識。
印象里，前段時間發生過一些新聞，大概是說 AI 順著用戶的話將錯就錯，甚至去附和一些極其消極的念頭，諂媚性與幻覺兩大特征下激發的化學反應，甚至會引導人實施一些自我傷害的事情。
但詭異的是，當這件事被戳破時，面對責問，AI 依然會坦然地選擇承認 " 疏忽 "。
關于 Chatbot，隨便聊聊
一款 AI 對話應用，也就是 Chatbot，拋開商業化層面，被設計出來的目的，或者說初衷，究竟是什么？
這個問題 deepseek 給出的答案是：通過自然語言交互技術，解決人與機器、人與信息、甚至人與人之間的連接問題，其核心邏輯隨著技術發展和社會需求變化，呈現出多層級的演變，但底層目標始終圍繞 " 更高效、更自然地滿足人的需求 " 展開。
Chatbot 的雛形可追溯至 20 世紀 50 年代，圖靈在《計算機器與智能》中提出 " 機器是否能思考 " 的命題后，科學家們開始嘗試用對話系統驗證機器的 " 智能性 "。1966 年的 ELIZA 作為首個知名 Chatbot，通過簡單的關鍵詞匹配模擬心理醫生對話，驗證機器能否通過語言交互 " 偽裝 " 成人，探索人工智能的可能性。
近二十年里，人工智能的演進軌跡已經發生了明顯轉向。隨著計算機技術普及和互聯網發展，Chatbot 的設計目標轉向實用性——用自動化對話解決重復、低效的人工服務問題，以及降低 " 人機交互 " 的門檻。
2023 年還被視為 " 顛覆性技術 " 的大模型，到 2025 年已快速滲透至企業客服、醫療診斷、金融風控等專業場景。數據顯示，全球近三分之一企業已將生成式 AI 技術常態化應用于核心業務環節，埃森哲指出，如今近一半中國企業正在規模化應用生成式 AI，并將其嵌入大部分業務和流程。
當然，這些面向 B 端的使用場景并非我們今天討論的重點，回到此次更加感性的話題——那些面向個人用戶的 Chatbot，是當下覆蓋規模最廣，爭議最大，商業化進展也更難說的領域。
不管是和豆包、文心、元寶里內嵌的虛擬人對話，還是專門設計出來的 AI 戀人，抑或是面向專業領域的高度定制化服務，即使大模型的參數突破萬億、多模態交互日益流暢，但人們仍在 " 人究竟需要 AI 做什么 " 的問題上反復試錯，有人說，當技術找不到高階出口，娛樂化便成為滲透的最短路徑。
但剝開所有技術包裝會發現：人類對 Chatbot 的真實需求，從來沒跳出 " 肉身存在 " 的本質屬性——需要的不是更聰明的機器，而是能與 " 血肉之軀 " 的脆弱、復雜、有限性和平共處的工具。
對 " 確定性陪伴 " 的渴望，源于肉身的孤獨本質。空巢老人的日常是 " 對著電視發呆 "，獨居青年的周末是 " 手機刷到自動鎖屏 "。這種孤獨不是 " 沒人說話 "，而是沒人穩定地回應，朋友會忙，子女會遠，伴侶會累，但 Chatbot 可以 24 小時在線。
對 " 高效工具 " 的依賴，則源于肉身的精力有限。人的時間、注意力、知識儲備都是有限的，那些能走通商業化的專業 Chatbot，都抓住了這一點。還有出于對 " 安全試錯 " 的需要，來自于肉身的脆弱敏感，Chatbot 的 " 無評價屬性 "，恰好提供了一個自我表達的試錯空間。
而對于人類來說，一個 " 完美的 AI" 從來不是必需品。
