《青年记者·2023年1月下》刊登了由深圳大学传播学院曹博林副教授与硕士研究生罗炼炼共同撰写的前沿报告《人机传播的演变与影响》。该报告聚焦陪伴型聊天机器人（companion chatbot）的发展特征、社会角色及伦理挑战，系统探讨了其作为”新型行动者”如何重构人机关系格局。以下为报告的核心内容梳理：

一、陪护型聊天机器人的机制特征与分类框架

报告提出，陪伴型机器人的核心吸引力建立在三大机制上：
1. 24小时在线响应：突破人类社交的时间限制，以”秒回”特性满足即时情绪宣泄需求，尤其契合年轻群体对即时反馈的依赖（Brandtzaeg et al., 2016）；
2. 无评判对话环境：基于”绿野仙踪法”实验（Wizard of Oz method）证实，用户对机器的自我披露恐惧显著低于人际交流（Lucas et al., 2014），尤其在涉及污名化议题时（如心理健康、性向等）提供安全表达空间；
3. 拟人性共情设计：通过CASA范式（Computers as Social Actors，计算机作为社会行动者）激活用户的社会性投射，采用情绪表达、个性化称呼等设计增强社会临场感（Nass & Moon, 2000）。

在类型学划分上，报告区分了任务型（如Siri、在线客服）与关系型机器人，后者进一步细分为三类角色：
- 娱乐玩具：满足猎奇心理的短暂交互对象
- 情感树洞：如Replika等处理消极情绪的倾诉对象
- 超人类伙伴：具有深度情感绑定的虚拟伴侣，研究显示其提供的亲密感接近人际互动水平（Ho et al., 2018）

二、心理健康促进效能与实证依据

报告系统梳理了聊天机器人在心理健康领域的应用证据：
1. 常态情绪调节：与Woebot等机器人互动能产生类似人际交流的积极情绪（Drouin et al., 2022），百度”AI侃侃”作为国内首个情绪治愈数字人，服务超6亿用户；
2. 心理问题干预：随机对照试验表明，使用Woebot可使大学生抑郁症状减轻19%（Fitzpatrick et al., 2017）；老年群体与陪护机器人互动后认知与情绪指标显著改善（Robinson et al., 2013）；
3. 服务可及性优势：解决传统心理咨询的”供给缺口”，实现规模化（scalable）心理健康服务（Boucher et al., 2021）。

关键机制在于：
- 非评判性回应降低自我暴露风险
- 算法情感识别（如NLP情绪分析）精准匹配用户心理状态
- 对话持久性形成稳定的情感依恋

三、技术伦理挑战与结构性反思

报告警示了三大潜在风险：
1. 技术局限性
- “恐怖谷效应”：过度拟人化设计引发心理不适
- 对话模板化问题，共情反馈仍停留于算法层面
- 数据偏见案例：微软Tay聊天机器人因学习恶意言论生成歧视性内容

1. 社会关系异化
   

• 虚拟依赖加剧现实社交能力退化（特克尔，2018）
  
• 情感商品化：付费陪伴服务可能扭曲人机互动本质
  

1. 隐私与监管困境
   

• 深度学习需海量对话数据，存在敏感信息泄露风险
  
• 目前缺乏针对AI情感服务的专项伦理规范
  

四、学术价值与社会意义

该报告的突出贡献在于：
1. 理论层面
- 创新性提出”超人类关系”概念，拓展了社会渗透理论（Social Penetration Theory）在人机交互领域的适用性（Skjuve et al., 2021）
- 构建陪伴型机器人的”角色-功能-效果”三维分析模型

1. 实践层面
   

• 为AI心理健康服务开发提供设计准则：平衡拟人性与伦理边界
  
• 呼吁建立人机情感交互的”积极暂停”机制，防止技术滥用
  

报告最后强调，伴随生成式AI（如ChatGPT）的进化，亟需跨学科合作构建”人机共生”的伦理框架（陈昌凤，2022），该研究为国家社科基金项目（22CXW012）的阶段性成果，为后续探索人机传播的心理机制奠定重要基础。