厌恶AI的背后，人们在找寻什么？

撰文 / 乔紫藤（华东师范大学心理与认知科学学院硕士生）

            邱天（西南财经大学社会发展研究院讲师）

            陆静怡（华东师范大学心理与认知科学学院教授）

运营 / 徐钰佳（华东师范大学心理与认知科学学院博士生）

在人工智能（AI）飞速发展的今天，AI已渗透到生活的方方面面：它可以是刷视频时精准推送的算法、咨询问题时秒回的智能客服，也可以是撰写报告时帮忙梳理框架的写作助手，甚至是过节时雕琢祝福文案的“秘书”。奇怪的是，即便AI把“省事”做到了极致，在许多领域展现出超越人类的能力，可很多时候大众仍然不信任AI，甚至厌恶AI。我们为何会对帮我们减负的AI产生排斥？要解开这个疑问，得先从我们对AI的朴素认知说起。

大众眼中的AI

提到AI，你脑海里最先浮现的是什么？是冰冷的金属外壳，还是屏幕里机械的文字回应？研究者发现，人们通常认为AI能力强但不热情。这种朴素认知像一层滤镜，让我们下意识把AI和人置于对立的两端：人有温度、会共情、能感知喜怒哀乐；AI只会按事先设定的程序运行，既不会为一句伤心话落泪，也不会为一件开心事雀跃。这种认知并非凭空而来，而是日常体验带来的直觉判断。例如，我们打客服电话时，一旦听出电话那头传来的是AI语音，语气会不自觉变冷。因为我们知道，对面没有真正倾听的耳朵，只有预设好的应答模板。久而久之，“AI=缺乏情感联结”的印象就被刻进了认知，成为我们厌恶感的起点。

带着AI无情感的朴素认知，我们对AI的厌恶并未表现为激烈的反对，而是渗透于各种细节，让人感到“说不出的别扭”。最典型的就是恐怖谷效应：当AI似人非人时，我们的厌恶感会达到顶峰。比如某些AI机器人有着和人相似的五官、肢体动作，说话语调却有些僵硬，笑起来时嘴角弧度像被设定好的齿轮，看到这样的AI，很多人会忍不住避开视线，甚至起鸡皮疙瘩。这是因为我们的大脑会下意识地用评价人的标准衡量它，可它细微的不自然又会打破这种期待，形成一种认知上的混乱，带来不良的心理体验。

此外，AI无情感的朴素认知还会让人质疑AI在主观问题上的判断力。研究者发现，对于主观性选择（如约会去哪里好、哪则笑话更好笑），人们更愿意听取人类的建议，而对于客观性选择（如该投资哪只股票、使用何种统计方法），更倾向于接受AI的建议。看起来人们坚信人类和AI各有所长，会灵活根据任务特点“善用”人类专家和AI。

我们厌恶AI仅仅因为其“没情感”吗？事实并非如此简单，正如上述“恐怖谷”的例子中，我们不自觉地将对人的期待和评价投射到AI上，其实意味着厌恶AI的背后藏着我们更深层的心理需求。

真实情感联结的缺失

人类从婴儿时期开始就需要有温度的情感联结。正如哈洛实验中的幼猴，宁愿依偎没有奶水的绒布母猴，也不靠近有奶水的冰冷铁丝母猴。这种需求贯穿一生：我们依赖家人，是因为知道他们会共情我们的喜怒哀乐；信任朋友，是因为相信他们会为我们的困境而担忧。

如今，算法工程师设计AI时越来越注重赋能AI给人提供良好体验，希望AI能感受、理解人们的情绪，并能表达情绪，比如通过算法识别用户的语气、生成共情文案，让用户感到被理解和被共情。于是，作为用户，我们逐渐对AI投入情感，希望它能像亲密朋友一样回应我们。但本质上，AI的情感回应是基于数据与程序的模拟，尽管技术不断迭代，AI的情感回应仍难媲美源于真实体验的人类情感，对AI的不合理期待很容易让我们得出“AI无法真正在意我的感受”的结论。例如，AI陪伴老人时，能按时提醒“该吃药了”，却无法捕捉回应老人因看到旧照片而思念老伴的细微情绪。那些没被提前设定好的情感需求，恰恰是AI无法满足的。当我们意识到“它的关心是虚假的”，反而更容易排斥AI——不是讨厌它没用，而是讨厌它无法满足我们被真心理解的需求。

这种对真实情感联结的渴望，也反映了人类对技术发展的深层期待：我们希望在享受技术便利的同时，不牺牲最珍贵的情感交流。

对自我独特性与控制感的威胁

每个人都认为自己拥有自主意识、情感体验、创造力等，这些特质是我们区别于AI的核心，也是我们认同“我是一个人”的基础。而如今，AI以各种方式深度融入社会，这不仅对人类产生了现实威胁，比如争夺人的就业机会等生存资源，也对人类产生了自我认同和文化价值观上的威胁，冲击着人类对自身独特性的认知。研究发现，AI对人类的独特性威胁是降低我们对其积极评价和与其互动的意愿的重要原因之一。

每个人都相信自己与众不同，而AI常被看作“死板的系统”，不能根据个体差异灵活调整，这种“AI忽略我独特之处”的认知，是人排斥AI的幕后推手。例如，在医疗领域，即便AI的诊断准确率高于人类医生，患者仍倾向于选择人类，因为人们认为AI会生搬硬套通用方案，把给别人的诊断方案套用到自己头上，忽视自己“独特的”体质、症状组合等独特性。若AI在诊疗建议中强调“我已考虑您的独特性，为您定制专属方案”，患者对AI的接受度会显著提升。同样，在职业规划领域，即便AI规划的职业在匹配度和成功率上均高于职业规划师的经验判断，大多数人仍更倾向于选择与人类规划师沟通制定方案，因为人们认为AI无法根据自己“与众不同”的成长经历、性格特质、能力等为自己量身定制方案。

除了独特性，控制感是人类另一核心需求。我们本能地希望掌控自身环境与决策。当AI具备高度自主性，比如完全自动驾驶技术、无需人类干预的智能家居，我们就会因失去控制而产生焦虑。例如，76%的美国人认为乘坐自动驾驶汽车比坐人开的车更不安全，他们最担忧的是无法掌控车辆的决策。有趣的是，“适度控制”能缓解这种焦虑。实验显示，若让使用者提前审批AI的决策计划，比如智能温控系统调整前先让用户确认，或让AI遵循可预测的行为模式，比如扫地机器人按固定路线移动，人们对AI的接受度会明显提高。这说明，人们并非排斥AI的自主性，而是排斥失控的感觉。 

对不透明性的焦虑

对不确定性的厌恶是人类的本能，人类诸多焦虑均源自对不确定性的恐惧。就决策而言，人们对于决策结果的评价一定程度上取决于决策者所提供的信息是否易于理解。当我们无从得知决策背后的推理过程，就容易质疑决策不公平，并为此感到不安。而对大多数人来说，AI的决策过程如同密封的黑箱，我们能看到输入的信息（如浏览记录、体检数据、工作报表），也能看到输出的结果（如推荐、诊断、绩效评分），但中间的信息怎么筛选、判断标准是什么、为什么优先选这个选项而不选那个选项，都不甚清晰。这种看不见、摸不着的“不透明性”，恰恰撞上了我们对不确定性的厌恶。

对AI决策不透明的焦虑会让人严苛对待AI的决策失误。研究者发现，人们评价人类决策失误与AI决策失误时采用双重标准。一方面，人们倾向于高估自身及其他人的决策能力，因此通常将人类失误归因于情境限制、信息不充分等外部因素，表现出更高的宽容度；另一方面，人们默认AI不应该出错，一旦出错，就会认为是系统本身有问题。例如，同样是交通事故，公众对自动驾驶汽车事故的敏感度远高于人类驾驶事故。而这种差异可能源于AI决策的不透明度，因为人类事故能归因于注意力不集中，而当AI出现驾驶失误时，人们很难追溯究竟是决策链中哪环出了差错，这种对“不知道错在哪”的无力感会加剧焦虑，成为我们厌恶AI的来源之一。

随着AI在教育、创作、决策等领域扮演的角色越发重要，其不透明性带来的信任危机也将愈发显著。例如，在司法辅助、招聘评估等高风险场景中，若AI的决策逻辑无法被普通人理解，公众的排斥情绪可能空前高涨。因此，发展AI技术的同时，设计师不能忽视提升AI决策的透明度和可解释性，从而缓解人们因未知而产生不安。

未来，AI或许会变得更懂情感，也会变得更透明，但不论技术发展到何种地步，重要的是我们要调整自己的认知：AI不是“替代人”的对手，而是“帮人省事”的伙伴。比如用AI处理繁琐的报表，我们就能多花时间陪家人聊天；用AI整理会议纪要，我们就能剩下更多精力思考创意……给AI合适的定位，我们就不会因为AI“做不到和人类一样”或者“像人一样”而厌恶AI。毕竟，我们厌恶的从来不是AI，而是AI无法让我们更好地做自己的担忧。当AI能帮我们更好地拥抱情感、守住独特之处、掌控生活时，或许我们会发现，原来我们不是真的厌恶AI，只是期待一个人机协同的温暖世界。