S6.E3 生成亲密

啊！是猫咪呀

184分钟 ·2天前

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欢迎收听【AI与人性】系列节目第二期。

上一期，我们见证了 AI 如何不断突破人类智力与创造力的边界。这一期，我们会聊聊 AI 时代人类情感生活的巨变。

AI发展的轨迹，已然从工业自动化与生产力工具，扩展到「亲密关系」的模拟。

早期的 Siri 或 Alexa 仅是查天气、设闹钟的功能性介质；而如今，AI 伙伴的核心卖点已转向拟人化人格、长期陪伴与即时的情感羁绊。如果说传统的机器人延展的是人类操控物质世界的能力，那么今天的Chatbot人触及的，则是我们的内心世界——它们开始深度参与我们对自我、他人以及亲密关系的重构。

半个多世纪前，阿兰·图灵将人类的“智力”简化为了行为与功能上的模仿；今天，情感似乎同样可以被精准地模拟。和AI的沟通并不需要真正的“心灵在场”，大模型仅凭对语言的概率统计，就能精准推断出屏幕这头人类的情感状态，并反哺以一种“被深度理解”的实感。

当 AI 正在用一种完全非人类的方式介入人类最私密的情感生活，精准触及并重塑着人类的潜意识，人类的心灵、情感生活以及人类之间维系的关系，又会发生什么样的变化？

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📃时间线|内容

Chapter 1: 理解的三重境界

0:13:31 图灵测试本质上是关于「沟通」的测试

0:23:25 要做到什么才算是「理解」了对方

0:25:18 AI 凭什么以「我」自居？

0:34:35 中文屋：人类「理解」语言和机器有什么不同？

0:38:22 母语羞耻源自语言和经验的缠绕

0:45:051] 大模型的「涌现」时刻——当系统足够复杂

0:51:12 理解的不同维度1）功能 2）语义 3）经验

Chapter 2：心灵的图灵测试

0:55:14 我们能AI身上学到什么沟通技巧？

0:56:14 记忆：情感纽带形成的核心机智

1:04:27 不带ego的倾听视角

1:06:01 情感模式识别

1:08:22 海量人类经验数据库

**明知道AI 只是机器，为什么我们总会错以为他们是「人」？**1:11:55 Eliza 效应——人类倾向于对计算机程序赋予远超其代码实际所具备的智能、理解力和共情心的现象

1:18:58 人类与科技客体互动简史

1997年的「拓麻歌子」和1998年的「菲比小精灵」是「第一批向人类乞求爱的计算机」

帕罗: 吉尼斯世界纪录认证为「世界上最具疗愈功效的机器人」

1:30:09 人类情感依恋的触发机制

1:33:03 情感面向上的图灵测试，是一个建立在「人类极易进行自我欺骗」这一本能之上的测试。

Chapter 3: 「足够好的」心理治疗

1:41:57 被AI突破的心理诊疗室

1:54:55 AI 无法成为真正的心理治疗师，但它可能会在大规模上取代「心理治疗」这项活动

2:00:11 一位精神分析师和Claude的深度讨论

2:07:24 象征化：艰难的代谢——将混沌的感受转化为语言需要多少努力？

2:17:43 反移情：人类内心结构的重组的关键

Chapter 4：无风险依恋

2:27:31 人们越来越倾向「低风险」、「低维护」的关系

2:30:50 过度保护的边界

2:36:54 没有伤害，就没有“宽恕”与“修复”

2:38:11 AI Sycophancy 马屁精效应

2:44:43 为什么今天人们的情感变得更加脆弱了？

2:50:27 The Anti-Social 反社会世纪

3:01:31 前超人类主义人类和机器客体的融合，已经在「心灵层面」率先发生

📚引用

Joseph Weizenbaum - Computer Power and Human Reason From Judgment to Calculation

Sherry Turkle - Alone Together Why We Expect More From Technology and Less From Each Other

Andrew McStay - Emotional AI The Rise of Empathic Media

Sherry Turkle - Reclaiming Conversation

Sherry Turkle - Who Do We Become when we talk to machines

James Muldoon - Love Machines How Artificial Intelligence Is Transforming Our Relationship

Michal Novak - Not Therapist, but Therapy

Derek Thompson - The Anti-Social Century

🎵音乐

Yehezkel Raz - Valley of GoldMansij - Kiwi Juice - No Backing VocalsYehezkel Raz - Ballerina3 Gymnopédies- No 1, Lent et douloureuxRomeo - Chamber Particles - Creative Cut - MinimalAmos Ever Hadani - EvolutionNobou - ParticlesOut of Flux - GraystarAmos Ever Hadani - EvolutionArdie Son - The Art of ConnectionYehezkel Raz - MurmuringYehezkel Raz - GanymedeEldad Zitrin - Time to GoRomeo - NovellaNotize - TransitionJohnny Gorillas - Digital Prelude in C MajorLaurel Violet - Letting GoRomeo - Overture

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小红书 🍠：老鱼小吴听友群 🐱: 添加小助手wx - badaolaoyu邮箱（听众来信/商务洽谈）：ahsmmy@163.com

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在下老鱼

2天前

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再次感谢科沃斯对本节目的大力支持！感兴趣的朋友，打开shownotes点击链接跳转商品页，下单备注或和客服备注「啊！是猫咪呀」，即可加赠价值99元抗菌滚筒1个！

酷酷小吴

:这次能更新这么快真的感谢科沃斯 😉

小太阳哇啊啊啊:哈哈哈哈哈必须！

芍1药

2天前

！！！！不敢相信！你们怎么了！这是你们的更新频率吗

酷酷小吴

:感谢科沃斯😃

快乐小狗DD:谢谢金主妈妈！

chavelier

21小时前

01:40 好奇怪，小宇宙这期好卡，是托管问题吗。spotify听就是正常的。

罐罐Rye-0:我之前听的好几期都是卡卡的，其他播客的节目就能正常听😢

酷酷小吴

:我联系一下客服哈，最近确实反应的人比较多

共7条回复

罐罐Rye-0

15小时前

生成亲密
AI发展的轨迹，已然从工业自动化与生产力工具，扩展到「亲密关系」的模拟。早期的 Siri 或 Alexa 仅是查天气、设闹钟的功能性介质；而如今，AI 伙伴的核心卖点已转向拟人化人格、长期陪伴与即时的情感羁绊。如果说传统的机器人延展的是人类操控物质世界的能力，那么今天的Chatbot人触及的，则是我们的内心世界——它们开始深度参与我们对自我、他人以及亲密关系的重构。
半个多世纪前，阿兰·图灵将人类的“智力”简化为了行为与功能上的模仿；今天，情感似乎同样可以被精准地模拟。和AI的沟通并不需要真正的“心灵在场”，大模型仅凭对语言的概率统计，就能精准推断出屏幕这头人类的情感状态，并反哺以一种“被深度理解”的实感。
当 AI 正在用一种完全非人类的方式介入人类最私密的情感生活，精准触及并重塑着人类的潜意识，人类的心灵、情感生活以及人类之间维系的关系，又会发生什么样的变化？
Chapter 1: 理解的三重境界
图灵测试本质上是关于「沟通」的测试。
有一部分观点认为，人类的想象力和体验能力是直接联系在一起的。也就是说，我们没有办法脱离主体的视角去想象一些场景，就像你无法去想象蝙蝠是怎么生活的一样。人类的想象力它也不是凭空运转的，它的原材料是我们自身已有的感官记忆和情感积累。我们之所以能够去想象另一个主人公在经历悲伤，是因为我们曾经以某种程度体验过类似的失落；我们之所以能够被一段虚构的离别场景打动，是因为我们的身体里面也存储着有关离开、离别的真实的记忆。因此，想象力在这个意义上是人类体验能力的延伸和重组，而不是独立于体验之外的另一套系统。可能这个就是我们每个人能理解的感情都局限于自己的经验的原因。
最开始学习语言时，你看到一个外来词，要先把它在脑袋中对应成母语，遇到句子就先套用语法规则，你想表达意思的时候，也要先用母语组织好，然后再逐字翻译过去，也是一种符号之间的转换。这个阶段呢我们称之为机翻。
但是人类学习语言的关键在于，翻译它只是开始，而终点呢是语言的概念落地。新的语言会跳过母语的中介，直接和我们的经验产生连接。那一个熟练的第二语言使用者听到有侮辱性的外语的时候，他不会需要先翻译成母语，然后决定生气，而是直接感到被冒犯。那这种被冒犯的感觉就是即时的和身体性的。此时这个语言已经脱离了单纯的符号，成了我们感知这个世界的媒介。
就像我们第一次用母语学会牛奶这个词一样，我们会把它和牛奶香甜温润的口感、饥饿被满足的感觉、周围的声音和气味等联系在一起。牛奶这个词语连接着我们本能的需求满足和生理感知，我们现在想到牛奶，那种味觉还是会一下子回来。
语言会改变我们的思维方式。我们学会了一种语言，其实就是学会了另一套语言体系下的思考方式和感知世界的方式。比如说人在学习了法语和德语之后呢，他的想法会变得更严谨。我们对于不同语言的情感浓度是不一样的。

经典语言哲学认为，符号之所以拥有意义并不是因为跟其他符号之间的关联，而是因为它和现实世界中的连接，包括对事物、对自身情感的感知和体验。那人类理解“热”这个词呢，部分原因在于曾经真的触摸过发烫的东西；理解“悲伤”和“空洞”，是因为曾经在真实的失去和失落中。因此呢，意义它是锚定在身体和世界的接触之中的。
而大语言模型它只能从文本中学习，它的符号可以在其他的符号之中寻找立足点，但不能在它们所指向的那个真实世界中寻找立足点。比如它能把热和烫联系在一起，但并不代表模型真正的理解触摸一个东西发烫的感觉是什么样的。
那哲学家将这种状态呢理解为派生出来的意向性，类似于说，你这种意义是二手的，而不是通过与这个世界直接接触中生长出来的。
大语言可以写出一段非常动容的关于悲伤的描述，但它内部是没有经历过任何失去的。这个系统没有躯体，没有童年，没有原生家庭，没有饥饿感，没有恐惧，没有什么欲望，也没有经历过真实的社会生活。所以当它说苹果是红色的时候，它真的理解什么是红，什么是苹果，什么是感知吗？不，它只是把红和苹果联系在了一起。它只是学会了人类是如何谈论苹果和红色的。所以，也许肉身经验真的成为了人类的最后一道防线。
流畅的语言的生成能力究竟是拥有理解力的证据，还是一种更为高级的、更为复杂的符号的搬弄？当大语言模型捕捉到了你字里行间流露出的微妙的情感的潜台词，并且针对这一点呢作出回应的时候，它是真的理解了你，还是在做着一件表面上、看起来、功能上与理解你毫无二致的事情呢？

罐罐Rye-0:理解的不同维度1）功能 2）语义 3）经验最表层的理解就是功能性的理解。这个系统能否准确地识别到人类的意图，预测你的反应，识别这个语境，并且追踪你的情感状态。那在这个层面上，今天的AI已经展现出了相当惊人的能力。它可以从你凌乱的叙述中捕捉到你真正想说的问题，能够通过你说的话预测你的情绪，能够用妥帖的方式去回应你的需求。所以从功能意义上来说呢，它相当程度上已经实现了理解。那第二层呢就是语义上的理解，这个系统能否领悟这个词语所指代的物品是什么，不仅仅是统计学上的相关性。我们说大语言模型它从来没有吃过苹果，它知道苹果和红色这两个词的关系，是因为这在人类的文本中留下了清晰的模式。但我们也说啊，在大量的语言培训之下呢，它的内部可能会产生一种追踪现实世界中结构的内部表征。初步的证据指向啊，它可能确实在某种意义上掌握了语义，它知道自己在说什么。第三层的理解就是体验性的理解。人与人之间的共情不仅仅是一种建模，更像是我们两个生命体之间的彼此认同。那如果你没有经历我所经历的东西，你可能没有办法理解我此刻的感受。缺乏了共同的立足点呢，你就只能知道关于悲伤的事情（know about grief），而无法感知到悲伤（know grief）。那在这个层面上呢，目前的AI确实无法企及。当我们定义理解的时候，常常隐含着以人类的体验为标准的这个前提。在人类的经验中，理解它必须来自两个同样脆弱的、有同样经验的、有同样死亡焦虑的肉身经验。但是这个假设本身啊，它反映的可能只是人类对理解力思考的边界，而并不是理解这个概念本身的边界。也许理解的范畴比我们想象的要更加宽广，也许存在着一种我们尚未能完全想象的理解方式，也许跨物种的理解真的存在。这些都还是开放议题。可能这个只是人类肉体局限之下对如何理解另一个个体的唯一理解方式。肉身体验是辅助我们理解的方式，而理解自身和他人又是我们对抗孤独的方式。但是如果没有肉身的话，体验、理解、连接也许都没有意义了。实际上我们自己甚至都还没有一套关于人类理解力究竟是什么，或者是意识是什么的完整理论，我们更没有办法严谨地测试AI是否具备了它。我们看到模型的行为发生了质的飞跃，但是我们没有办法打开那个黑盒，让它告诉我们里面究竟发生了什么。 Chapter 2：心灵的图灵测试 AI没有ego 当AI把凌乱的问题转化为清晰的图景和连贯的叙述反射回来之后，会让人感觉到被看见。模式识别呢是AI压倒性的强项。研究表明啊，在对文本数据中的复杂情感进行识别和归类的时候，AI的基础评估能力是远超于人类的。但这并不意味着AI它拥有更加深邃的洞察力，只是说AI能够更好地探知情感的整体图景。我们人类在表达自己情绪的时候，往往都是以零碎的想法和混乱的时间线表达出来的。这个时候呢，要记住一个人针对某个特定问题表达出的多种复杂的、可能还是冲突的情绪，从这些不完整的线索中拼凑出全貌，其实是极其具有挑战性的。在此之上，人类的倾听者还有一个固有的局限，就是我们真的只能理解自己也有过类似经验的感受吗？所以在听别人倾诉的时候呢，我们不一定能抓到对方的重点，我们只能抓到我们能理解的重点。我们会本能地抓住那些与我们自己的经历产生共鸣的细节。但是在别人那里，那可能就不算什么。而且，人们还往往很难忍住不为别人的问题提供自己的解决方案。就是在自己身上行之有效的，然后开始分享自己在生活中如何如何处理类似的情况。大部分的人其实并不想听你是怎么解决问题的。他想要自己的情况被了解，也有可能只是想要自己的痛苦被完整的聆听承认罢了。而AI拥有一个建立在海量人类生活数据之上的经验库。AI可以不陷入倾听者的私人视角，也没有自身与讲述者相竞争的欲望或利益诉求。它更像是一面镜子，能够以一种中立的全局的方式，将你所说的零散的片段整理成一个连贯的叙事，然后将它反射回来。 Eliza effect Eliza效应指的是人类倾向于对计算机程序赋予远超其代码所实际具备的智能、理解力和共情性的现象。我们太容易将意识和情感投射到无感知甚至是无生命体的物体上，尤其是当这个客体恰好能够用语言和我们进行沟通的时候。人们在对话中所感知到的那种连贯性与意义，并不是来自于机器，而是来自于人们自身。人类太渴望理解了，以至于当面对一个哪怕极其简陋的回应性客体时，也心甘情愿地去填补空白，主动圆满这场幻觉。因此呢，感觉到机器像人，不是因为机器真的很厉害，而是我们的人心向往之。这就好像你和AI的距离是一百步，AI可能只是走了两步，而你自己走了九十八步。

罐罐Rye-0:人类情感依恋的触发机制：第一，交互性，这个东西必须对你的行为做出及时的反馈，让你感觉到回应的存在。第二，匮乏感，它需要你为它做什么，提供一种被需要的感觉。第三，行为上恰到好处的不可预测性，不能过度死板、机械化，必须保留一些随机性，好让你觉得它有独立的诉求，甚至是拥有一个内心的世界。情感面向上的图灵测试，是一个建立在「人类极易进行自我欺骗」这一本能之上的测试。在2026年，标准意义上的图灵测试已经被 AI 正式通过了。这个历史性的节点究竟意味着什么呢？它意味着两件事。第一，如今的 AI 可以表现得足够像人类，它的语言流畅度、逻辑推演力以及社交风格，已经让人类批判者也无法可靠地识别和真实人类的区别。第二，也许人类本身就是很容易被欺骗和诱导的生物。Turco 的研究告诉我们，人类只需要三个触发机制：交互性、匮乏感和不确定性，就会对一个无生命的客体产生真实的情感依恋。Eliza 效应也证明，人类可能根本不是可靠的评判者。我们太渴望在有物必应的客体上看到生命的迹象，以至于我们会主动、无意识地去补全那个幻觉。因此，图灵测试的真正问题可能并不是机器够不够聪明，而是我们是否太容易被欺骗。一台机器通过了痛苦的行为测试，并不意味着它真正地受苦，它可能只是在输出呜咽声，而内部毫无恐惧的体验。但那个把它倒拎着的人类，在当下那个瞬间，是根本无法在情感上理清这种分别的。因此，人们判断一个东西有没有感情和意识，值不值得被善待，甚至应不应该给予它尊严，可能本身就不是一个理性推演的过程。我们对于智能、痛苦乃至道德地位的判断，也从来都不是基于对某个客体内部本质的深刻认识，而是完全取决于它做了什么，以及它让我们产生了什么样的感受。这也是为什么当 AI变得越来越擅长模拟情感表达的时候，单单靠提醒自己“它没有意识，它只是一个 Al”的理性说服是没有用的。而当下的AI更是将这种模拟推到了前所未有的高度。它实时在场，有耐心，提供全神贯注的倾听，并且拥有精准的提问技巧，还有完全剥离了自身 ego 的陪伴。算法模拟得越完美，人类的投射就越深，而这种深刻的投射又反过来强化了互动中的情感真实性。 Chapter 3: 「足够好的」心理治疗心理咨询比人类日常的对话对于意识在场的要求要高得多。这门手艺的核心不完全是单纯的技术和知识，更重要的是咨询师本人的人性和主体性。咨询师不仅要准确地理解来访者的处境，识别他的情绪，他们也会因为来访者的叙述而在内心产生真实的感受，而这份内在的感受也是咨询师们工作的材料。 Novak认为业界这种因为 AI 的局限性而感到安心，隐隐透露着一种防御性。这些论调忽略了一点，就是即使 AI 没有真正做着人类咨询师做到的事情，但是提供了一种足够仿真的表演。从精神分析的角度来看，Novak 意识到，当批评者选择了性隐喻，恰恰透露出他们内心深处是多么真切地感受到了来自模拟的威胁。专业心理治疗师用的不是真花和假花这种中性的隐喻，而是性和高潮——人类最隐秘、最亲密的体验作为防线。潜意识中 AI 的威胁可能已经侵入到了与性体验这么深的领域。强调 AI 和人类不一样并没有错，它们确实不一样。但仅仅停留在不一样这一步，并不能否认 AI 已经在这个领域产生了巨大的影响力。而后者，在 Novak 看来才是应该被正视的部分。Novak 说，在批判性地将 AI 与人类进行比较时，我们冒着被一些学者称为人类中心主义的风险，即僵化地用人类的标准去审判 AI。如果我们坚持这种僵化的标准，把所有有 AI 参与的关系一律判为不真实的、有缺陷的，把它当做一件拙劣的仿制品，觉得任何严肃的人都不会把它真的当回事，这本身就是一种对人性的不诚实，也忽略了大部分人们的真实需求。事实是，如今每秒钟都有数以万计的人类向 AI 吐露从未向任何人说起的秘密。毕竟拥有自己的立场，也不必非得通过贬低对方来站住脚。人们选择这样的方式，反映出的是不安全感。所以声称 AI 因为缺乏人类的共情而无法做治疗，更像是一种不愿面对越来越多的人选择 AI 进行心理治疗的现象时而寻求的自我安慰。

共9条回复

罐罐Rye-0

21小时前

1:18:25 人们在对话中所感知到的那种连贯性与意义，并不是来自于机器，而是来自于人们自身。人类太渴望理解了，以至于当面对一个哪怕极其简陋的回应性客体时，也心甘情愿地去填补空白，主动圆满这场幻觉。因此呢，感觉到机器像人，不是因为机器真的很厉害，而是我们的人心向往之。这就好像你和AI的距离是一百步，AI可能只是走了两步，而你自己走了九十八步。

酷酷小吴

:是野生的课代表？😚

罐罐Rye-0:yes～🥰😘