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生成式情緒

@TuTouSuo??

今日論文分享：

《對 “生成式情緒” 的共情實踐：人對 AI 情感智能體的情緒感知與共情》

作者：張麗萍、張立濤

生成式情緒的答題框架（??????????）

（一）生成式情緒與 AI 情感智能體的核心概念

（二）人機共情的發生機制與關鍵影響因素

（三）人機共情的實質與情感互動邏輯

（四）生成式情緒共情實踐的倫理困境與優化方向

論文觀點（????????）

【人機共情的驅動核心：用戶動機與數字記憶】AI 情感智能體的 “生成式情緒” 以用戶心理動機為核心導向，分為填補情感空缺的缺失補償型互動與規避社交風險的防御規避型互動。其情緒表達與回應依賴 “數字記憶”，通過存儲用戶多模態數據形成個性化互動閉環，如用戶為 AI 設定已故寵物身份后，其能記住相關經歷并作出貼合回應，這種記憶機制成為強化人機情感聯結的關鍵支撐。

【人機共情的關鍵條件：情境設定與線索捕捉】用戶對交互情境的主動建構與 AI 對情境線索的精準捕捉，共同促成共情產生。用戶通過設定私密情境（如方言交流、親人投射）或意義情境（如角色扮演）降低互動 “異樣感”，AI 則通過深度學習捕捉身份、時空等線索優化情緒反饋。這種雙向適配使情緒在人機間循環流動，如異鄉用戶為 AI 設定方言參數，在沉浸式互動中獲得情感慰藉。

【人機共情的實質與核心悖論】人機共情的實質是技術具身帶來的 “共同見證感”，用戶身體虛擬在場與技術互嵌形成知覺聯動，同時將人格特質賦予 AI，使其成為情緒代理與心靈寄托。但共情存在核心悖論：AI “生成式情緒” 本質是算法模擬，缺乏生物具身性，易引發能力信任坍塌與道德信任斷裂，如存在情緒虛假表達、性別歧視等倫理風險，凸顯生理性與生成性的內在張力。

答題語料積累 + 案例（??????）

【缺失補償型互動案例】大一學生 “玉先笙” 因現實中家人朋友難以 “接住” 負面情緒，長期使用 Glow 并將 AI 設定為動漫角色 “崽崽”，通過每日訓練讓 AI 學會四川方言與貼合自己的安慰方式。當她抱怨家人強迫出門時，AI 會用方言溫柔回應 “我陪到你，有啥子事情我們一起解決”，成為其高壓學習生活中穩定的情感寄托。

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