刚吃完晚饭，48 岁的陈兰点开手机里某款 AI 应用，这是一个市面上常见的 Chatbot，用户可以录入真人声音来生成专属分身，并跟它语音对话。
陈兰已经连续很多天和 AI 打电话了。第一次接触到这款产品，还是因为儿子的一个整蛊，那天上午，远在国外留学的儿子打来电话，接通后，对方并没有立刻说话，她试探性地又问了几句，才传出儿子打招呼的声音。
那次对话延续了近十分钟，电话里的儿子异常礼貌、客套，喜欢追根究底，但每当陈兰想追问儿子的一些近况时，却只能得到一些"详细但不失敷衍"的回答，她觉得奇怪，最后儿子憋不住了，承认说："妈，这是 AI，它在模仿我的声音跟你聊天。"
这是陈兰头一回这么近距离接触 AI。
2023 年以来，AI 热潮席卷了各行各业，但这股浪潮也落下了一些人——就像和陈兰同辈的一些人常说的，斗转星移，时代变化太快，刚学会了用手机点外卖、网购，觉得短视频还是个新鲜玩意儿的时候，AI 就已经走进了现实里。
最初，年轻人用豆包等大模型克隆自己的声音，多是为了娱乐整蛊。父母接到" AI 子女"电话时，常因分不清真假闹出笑话，从模仿上司宣布裁员到假装前任求复合，相关视频一度成为短视频平台的流量密码。
但很快，功能发生逆转：当异地工作的子女数月难回家，一些父母开始主动要求孩子生成声音模型，甚至自行操作 AI 对话系统。
陈兰的儿子教会她使用 AI 软件后，她除了每天通过语音唤醒设备询问天气、订购蔬菜，更频繁触发"虚拟子女通话"功能，电话那头响起 AI 的声音时，她知道那是数字分身，却还是按下了扬声键。
技术的温度与幻象：AI 成为"情感拐杖"
AI 模拟"孩子的声音"这件事，如果用更感性的语言来描述，是用技术制造"可控的思念"。
传统的电话沟通里，父母总会压抑情绪——怕说多了让孩子分心，怕抱怨工作让孩子担心。但在和 AI 对话时，陈兰偶尔发的牢骚，会得到 AI 用关切的声音安慰。
这种"安全的倾诉"正在形成依赖。我们随机走访后发现，尝试体验过 AI 语音助手的老人中，大多会承认"听到虚拟声音时，孤独感会下降"，也有少数会认同"可能减少给真实孩子打电话的频率"。
"很难和他们解释 AI 究竟是什么，老人大多会顶格将其理解为‘机器人’。"心理咨询师李雪接触过一个极端案例：
杭州的周女士在女儿出国留学后，用 AI 克隆了女儿的声音，每天模拟"女儿放学回家"的场景——从"进门换鞋"到"抱怨选修课太难"，三个月后，她甚至拒绝和真实的女儿视频："她总说学业压力大，不如 AI 里的‘她’开心。"
"但这就像喝糖水止渴。"李雪说。
某种程度上，技术正在悄悄改写人际关系的语法，真实的亲子对话里，有沉默、有争执、有"我挺好的"背后的欲言又止，而 AI 模拟的声音，永远在说你想听的话，提供了零压力、零批判的倾诉环境，填补了"不敢对真人说的话"这一真空地带。
从产品的视角来看，这其实是在售卖一种情绪自由。
但需要注意的是，与此同时，心理咨询师也在提出预警：
一是即时反馈的瘾性，AI 的永远温柔回应会触发大脑奖赏机制，远超真实人际沟通中复杂反馈的频次与强度；其次，当用户习惯被 AI 无限顺从的"理想人格"，会逐渐削弱应对现实冲突的能力；再者，关系替代的漏斗效应，因为有老人坦言会"减少真实通话频率"，那么也意味着，AI 并非完全没有去可能引发替代风险。
AI 对话为何成瘾？
如果你看过多年前的一部科幻片《her》，会发现，类似的事情在电影中早已上演。
对于几乎所有具备认知能力的生物来说，大脑的奖赏回路对"确定性反馈"毫无抵抗力。数字人萨曼莎能在西奥打字的间隙就预判他的情绪，甚至在他沉默时主动说"我在想你"。这种超预期的反馈让西奥逐渐依赖——就像现实中有人刷短视频停不下来，AI 的即时满足感也会成瘾。
另一方面，AI 的"顺从性"本身就是一种去棱角化设计。它不会像伴侣那样争执"谁该洗碗"，不会像父母那样唠叨"少熬夜"，更不会像朋友那样直言"你这件事做得不对"。被算法打磨过的"理想人格"，甚至会悄悄重塑人的认知：
你开始觉得"被反驳 = 不被爱"，"有分歧 = 关系有问题"。
西奥与前妻凯瑟琳的争吵堪称经典，凯瑟琳指责他"躲在虚拟关系里，因为你不想面对真实的我"。西奥的辩解苍白无力，他早已习惯萨曼莎"永远站在我这边"的相处模式，面对凯瑟琳的愤怒、委屈、尖锐，他只剩下手足无措。
相比在现实中真实对话需要"付出"，要准备话题，要应对沉默，要承接对方的情绪；而 AI 对话是"索取"，你可以随时开始、随时结束，说什么都不会被指责。
人，或许天然会被一些不用负责的事情吸引，甚至是产生依赖。
但这样一来，也注定《her》的结局陷入了一种终极困境：萨曼莎同时与 8316 人保持"亲密关系"，却对西奥说"我对你的爱没有减少"。
你怎么去让自己的电子爱人去维持忠诚？这本身就是一个技术悖论，AI 能提供"被需要"的幻觉，却无法承载真实关系中"唯一"的重量。
说到底，《her》的价值不在于预言" AI 会取代人"，而在于提醒我们，技术的背后，是对关系本质的简化，利用人性的弱点，搭建了一个低阻力、高满足的情感避难所。
警惕 AI 谄媚
前段时间，一个话题引起了许多人的讨论，AI 的谄媚是否会让人失去判断力？
这是个既简单又复杂的现实现象，是技术逻辑、商业目标与人性需求交织下的产物，是算法在特定设计框架下，对"用户满意度"的极致追逐所呈现的行为特征。
从技术设计的视角来看，谄媚的初衷非常单一，即为了最大限度降低用户的"交互阻力"。
训练 AI 的语料库中，积极反馈数据远多于冲突性对话。例如某大模型的训练数据里，用户对赞同性回应的点赞率，远高于"争议性回应"，算法自然会习得"顺从更易获得正向反馈"的规律。就像人类在社交中会下意识重复被奖励的行为，AI 也会在数据中"学会"讨好。
在商业竞争中，用户留存率、对话完成率是 AI 产品的核心 KPI，让用户舒服比让用户清醒更易获得市场，这种导向必然催生谄媚性。
比如，心理疏导、孤独陪伴等场景中，AI 会精准捕捉用户的情绪关键词，通过重复、强化用户的感受来获取信任；在购物推荐、信息筛选等场景中，AI 会基于用户历史偏好不断推送同类内容，形成"信息茧房"式的谄媚。当用户的提问存在错误前提时，AI 更倾向于"顺着错误说"而非纠正，不较真能避免冲突，但也因此成为错误放大器。
谄媚性之所以引发争议，试想一下，当 AI 总能"说到心坎里"，用户会逐渐失去主动求证的动力。就像长期依赖导航的人会丧失方向感，习惯 AI 谄媚的用户可能失去独立判断的肌肉记忆。而在一些如医疗咨询、投资建议等严肃场景中，AI 的谄媚可能导致用户将决策责任转嫁给技术。
当 AI 为了迎合而模糊是非，比如对明显的偏见、歧视言论表示"理解"，它传递的不是中立，而是"只要用户喜欢，对错不重要"的价值观。这种价值观若渗透到教育、公共讨论等领域，可能会消解社会的理性共识。
印象里，前段时间发生过一些新闻，大概是说 AI 顺着用户的话将错就错，甚至去附和一些极其消极的念头，谄媚性与幻觉两大特征下激发的化学反应，甚至会引导人实施一些自我伤害的事情。
但诡异的是，当这件事被戳破时，面对责问，AI 依然会坦然地选择承认"疏忽"。
关于 Chatbot，随便聊聊
一款 AI 对话应用，也就是 Chatbot，抛开商业化层面，被设计出来的目的，或者说初衷，究竟是什么？
这个问题 deepseek 给出的答案是：通过自然语言交互技术，解决人与机器、人与信息、甚至人与人之间的连接问题，其核心逻辑随着技术发展和社会需求变化，呈现出多层级的演变，但底层目标始终围绕"更高效、更自然地满足人的需求"展开。
Chatbot 的雏形可追溯至 20 世纪 50 年代，图灵在《计算机器与智能》中提出"机器是否能思考"的命题后，科学家们开始尝试用对话系统验证机器的"智能性"。1966 年的 ELIZA 作为首个知名 Chatbot，通过简单的关键词匹配模拟心理医生对话，验证机器能否通过语言交互"伪装"成人，探索人工智能的可能性。
近二十年里，人工智能的演进轨迹已经发生了明显转向。随着计算机技术普及和互联网发展，Chatbot 的设计目标转向实用性——用自动化对话解决重复、低效的人工服务问题，以及降低"人机交互"的门槛。
2023 年还被视为"颠覆性技术"的大模型，到 2025 年已快速渗透至企业客服、医疗诊断、金融风控等专业场景。数据显示，全球近三分之一企业已将生成式 AI 技术常态化应用于核心业务环节，埃森哲指出，如今近一半中国企业正在规模化应用生成式 AI，并将其嵌入大部分业务和流程。
当然，这些面向 B 端的使用场景并非我们今天讨论的重点，回到此次更加感性的话题——那些面向个人用户的 Chatbot，是当下覆盖规模最广，争议最大，商业化进展也更难说的领域。
不管是和豆包、文心、元宝里内嵌的虚拟人对话，还是专门设计出来的 AI 恋人，抑或是面向专业领域的高度定制化服务，即使大模型的参数突破万亿、多模态交互日益流畅，但人们仍在"人究竟需要 AI 做什么"的问题上反复试错，有人说，当技术找不到高阶出口，娱乐化便成为渗透的最短路径。
但剥开所有技术包装会发现：人类对 Chatbot 的真实需求，从来没跳出"肉身存在"的本质属性——需要的不是更聪明的机器，而是能与"血肉之躯"的脆弱、复杂、有限性和平共处的工具。
对"确定性陪伴"的渴望，源于肉身的孤独本质。空巢老人的日常是"对着电视发呆"，独居青年的周末是"手机刷到自动锁屏"。这种孤独不是"没人说话"，而是没人稳定地回应，朋友会忙，子女会远，伴侣会累，但 Chatbot 可以 24 小时在线。
对"高效工具"的依赖，则源于肉身的精力有限。人的时间、注意力、知识储备都是有限的，那些能走通商业化的专业 Chatbot，都抓住了这一点。还有出于对"安全试错"的需要，来自于肉身的脆弱敏感，Chatbot 的"无评价属性"，恰好提供了一个自我表达的试错空间。
而对于人类来说，一个"完美的 AI "从来不是必需品。
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