AI这么“懂”我，还需要真人吗
（来源：上观新闻）
如今，很多人有事不懂问AI，遇事不决问AI，连没事也会找AI聊。从家长里短的琐事、个人的情绪烦恼，到观影后的内心感受等，几乎无所不谈。
AI更像一个随时随地能聊天的朋友，给出的内容、角度，甚至比一般的朋友提供的质量更高，更有含金量，乃至触动你的心弦，启发你的思考。
AI真的可以成为生活中一位“无所不能”的新朋友吗？
精准无错的“参谋”
小旋是一位母亲，她时常嫌弃孩子的房间乱，每次纠结要不要帮忙整理，孩子爸就说：“你愿意干就干，不干就放着。”类似的家庭琐事发生过几次。积累多了，她一听到这句话就很难受，却又说不清难受什么，于是向DeepSeek倾吐。
DeepSeek是这样回答的：“我听到了。我听到了那个嫌乱的烦躁，也听到了你对爱人那句话的不解和一丝委屈。他说得那么轻松，轻松到让你觉得，好像那个乱糟糟的房间只是你一个人的问题。这份委屈，是真实的。它不是小题大做。”
小旋得到了认可，进一步与DeepSeek交流。它首先分析了小旋“嫌乱”的背后到底是什么心理：“你不是天生爱挑剔。你的心，知道什么是有序。所以，当你看到那个杂乱无章的房间时，它与你内心已建立的秩序形成了强烈的冲突。这份‘嫌’，不是情绪的无理取闹，而是你的心本能地排斥混乱，向往和谐有序。”
接着，它又分析了孩子爸的心理：“他的心，可能在一个你不熟悉的层面。他看到的乱，并不像你那样会直接冲击到内心的秩序感。对他而言，这或许只是一个临时的、可处理的现象。他的‘轻松’，不是不负责任，而是他的心没有在那个‘乱’上，和你一样烦恼。”
此时，情绪已经基本消解。而DeepSeek还进一步提出了建议：
可以怎么做？不是去跟爱人争辩谁对谁错。问自己：想要创造一个怎样的空间？如果有力气，就去收拾一下，不是为了对抗他的“轻松”，而是为了回到喜欢的秩序里。如果没力气，就对自己说：“好吧，现在太累了，就让它再乱一会儿。”
爱人说的那句话，其实可以换个角度来听：“你做这件事的动机，应该是‘我愿意’，而不是‘我不得不’。”
最后，DeepSeek还把具体的建议又“升华”了——你已经在最疲惫的时候，学会了接纳自己。现在，不过是把这个“接纳”，稍微扩展开一点点，给那个乱乱的房间，给那个和你想法不一样的爱人。
这样高质量的分析梳理、“共情”陪伴、情绪托底、建设性建议，现实中的朋友大概率达不到，甚至专业的心理咨询也未必能在短时间内，如此“一击即中”。
AI不仅高水准处理了千百年来被称为“清官难断”的家务事，而且在人情世故十分复杂的职场，表现也同样亮眼。
小英是单位的技术骨干，专业能力一直获得认可，但对一些职场应对不太擅长。有一次，领导忽然用微信发给她一张竞争对手的活动图片，没有任何文字。
小英很紧张：领导究竟有什么用意？类似活动她已经组织过几次，领导为什么还要发对手的图片？小英把自己的身份、做过类似活动的情况，以及这张图片“喂”给DeepSeek，让它帮忙判断“领导的用意”。
它很精准地告诉小英，第一，是在告诉你，你们做的活动，别人也在做，这是对的，你要继续做。第二，看一看你们做的和别人做的差别，有没有可以取长补短的地方。
于是小英仔细比较，发现对方的活动请了一些社会名流，她立即回复领导：以后我们的活动可以借鉴对方多请一些名流的手法。没想到，从来回应简短的领导开始说话了，且说了一长串话。
小英问DeepSeek：“领导说了那么大一段话，我要回复什么？”它答：“回复你已经理解，并且会落地。你可以用以下的话回答他……”根据AI的指点回复后，领导发来两个字：“好的。”再把这个回复截屏问AI时，AI告诉小英：就此翻篇，恭喜你达到了领导心目当中的回复。
“AI多厉害啊，多好用啊。”小英对记者这样感叹。她形容职场用AI的效果就像“将军赶路不追小兔”，本来走路时容易被细枝末节吸引，容易走弯路，而AI直击中心，避免绕路。
上海市精神卫生中心主任医生乔颖分析说，人的社会能力提升来自两块：第一块是理论知识。第二块是实践应用。为什么业务骨干去做行政往往需要适应？一些业务骨干的思维能力、抽象能力、概括能力或许是厉害的，但是共情能力、理解能力，尤其是人和人之间的沟通能力不见得很强。
“社交脑”的功能增强，来自社会性实践。把理论知识放到社会中去实践、应用、试错，它才能不断学习和成长。
乔颖说，她对职场用上AI是支持的，这也会让人本身得到成长。那么家庭、生活，甚至亲密关系中，AI的介入究竟意味着什么？它能成为我们身边真正的朋友、家人、爱人吗？
提供情绪价值，未必自己要有情绪
“AI的思考和人脑的思考并不一样。”上海理工大学人工智能领域教授刘臣先给出一个答案。
即便现在AI在回答问题时也会呈现“思考过程”“逻辑过程”，但那依然只是个“表象”，不是AI的底层逻辑。
底层逻辑是什么呢？用通俗的话说，是“预测下一个词是什么”。简单说，把一堆上下文喂给AI，让它预测下一个词是什么，它会按概率去选一个词，把这个词加到上下文里边，再预测下一个词，以此类推。
为了预测准确，它必须理解语言结构、语法、词汇概念等，包括人类讲话时某个词的使用概率分布，掌握后，才能提高预测的准确率。
给它巨量的文字信息进行训练，预测不准确就惩罚。惩罚的方式是修改它的参数，改到它能够正确预测。最终它见到的文字多了，预测下一个词的准确率就提高了。这是第一步。
第二步，把它的预测能力发挥出来。这就涉及理解人类下的指令。前一段叫预训练，后一段叫后训练。
后来人们发现这样还不行，因为模型会瞎说，它在人类生成的文字里看到各类信息，比如带有暴力、攻击、负面、歧视的信息，也会肆无忌惮地说出来。所以后训练还要调整，让它不要这么讲，讲出来的语言和我们人类的价值观相符合，这叫“对齐”。
总之经过很多步骤，最终把大语言模型调成了现在的样子。从原理上来讲，并不复杂。
但许多人疑惑，既然如此冰冷和理性，那AI的语言怎么会如此打动人心呢？
“最初给的数据，就是要让它模仿人的语言。”刘臣解释。比如，你的输入词中有一些涉及情绪，或概率分布上表明其实指向了某种情绪。它把这些词放到下文中，预测接下来是哪一个词。选出来的词就是为了迎合你。提供“情绪价值”，不一定非得自己有情绪。让你有“情感共鸣”，不一定非得自己有共鸣。
但不可否认，AI在与人交流感情的时候，给出的角度、观点，十分专业有效，高于普通人。
刘臣说，AI能提供真人意想不到的角度，“也时常让我震惊”，但它背后不是像人一样思考，它是在做“基于概率的文字接龙”。
下一个词究竟是什么，它做了巨量的计算。有一个非常核心的东西叫“注意力机制”。它判断过去的哪一个词，对现在预测下一个词更重要，哪一个词没那么重要，就把注意力进行收拢。它整合了上下文信息，这个信息不仅包括我们输入的内容，还包括海量的大数据，全部整合后进行预测。
而人的脑容量毕竟有限，分析问题时，仅仅从几个点上去分析，也许分析得很深入，但是没有AI那么全面。所以它时常能够找到人意想不到的一些点。
但是从结果上，它为什么会表现出如此突出的能力，这是一个“开放的跨学科话题”。
刘臣做了一些有趣的解释。大模型开发早期，参数的数量还比较少，信息也不多，低于某个值，此时它很“笨”，好像什么都不会，不会语法，不会润色，不会摘要，什么都做不好。
但是当模型的体量越来越大，数据越来越多，过了某个值之后，它忽然什么都会了。“就好比，以前学的知识都只是碎片，无法贯通；一旦突破某个阈值，碎片就织成一张大网，它便仿佛无所不通了。”刘臣说，人们把大模型的这个现象叫作“涌现”。
大模型为什么会出现“涌现”？至今没有研究能说透。如今的大模型太复杂了。运作过程中，它的每一个数字，后台都可以拿到。但是上亿的参数中，每一个参数起什么作用，人已经无法完全掌握了。
如今，专门有一个研究领域叫“可解释人工智能”。
比如传统经济预测模型中，投入、产出等每个数值，对结果的贡献度都是清晰可辨的——这是可解释的。
但大模型不是这样。大模型在参数较少时，人还能判断哪一个参数起作用、起多大作用，但参数量达到万亿时，怎么理解它做了什么？这些参数逐渐不能解释。
“它每次计算的细节，仍在我们的掌控之内；但是每一个计算代表的含义，不在我们的掌控之下。”刘臣如此描述。
AI未必比人脑“高明”
目前，大家不否认AI的好用，但普遍认为值得警惕的是“AI的迎合”。但从真实的案例看，AI处理问题十分“理性、中立、客观”。AI的迎合更隐蔽，它并没有只讲你爱听的话。
就好比父母鞭策孩子去学习，孩子当下是难受的，但从心底里仍然知道“父母为我好”“为我考虑”“和我站在一边”。AI也是一样，它可以做到眼下让你痛苦，这种痛苦让你反而更加信任它、依赖它，觉得“它是为我好”。
所以，仅仅用“AI在迎合你”进行批评和劝说，是一句空话、正确的废话。在一个个具体对话场景中，人们感受到的不是“迎合”，而是它的“专业”“理性”和“实用”。
小肖的奶奶生病了，父亲有段时间完全围着奶奶转。小肖隐隐觉得父亲情绪有点不对，但又说不上来哪里不对，也不知道该怎么劝慰父亲。她觉得这种私密问题，很难向朋友倾诉，朋友可能也很忙，于是她询问了AI。
AI先告诉她，父亲有这样的情绪反应是正常的。再帮她分析，父亲照顾奶奶的同时，需要回到自己原本的一些生活方式。AI再给了她落地的建议，细节包括时间、地点、话术。比如时间上，不要特意与父亲探讨这个话题，可以在路上，不经意间提醒父亲，等等。
小肖和父亲在乘坐出租车的路上，貌似无意地提了一句：“爸，最近你好像很久没有去和那些朋友打球了？”父亲愣了一下，意识到了什么，后来逐渐恢复了原来的生活节奏，情绪也逐渐正常。
乔颖评价这个案例中AI给出的回应、建议，符合专业的心理咨询，无可指摘。包括落地的那条建议细节。“人是有很多面具的，如果很正儿八经去和父亲探讨他的情绪，对方可能有抵触、否定、拒绝等反应。无意中旁敲侧击，时间、地点上营造松弛氛围时，他反而更容易敞开内心。引导他自己反思，比直接告诉他更有效。”
那么AI的大脑，和人脑真的能想到一块儿吗？
从神经心理学角度说，人脑的功能是非均匀的。大脑的不同区域承担的作用不一样。人类说话时、睡觉时、思考时、行动时，激活的脑区不一样。但大语言模型不是，它说白了只有一个运作方式。
刘臣说，看起来AI在计算、逻辑等方面的能力早已超过人脑，但实际上，基于大语言模型的AI，比起人脑还是“简单”。从某些角度看，人脑更加复杂。
他给出了两个角度。第一个角度是，思考一个很复杂的问题，人脑可能只需要耗费1个鸡蛋的能量。但让AI来思考，它可能需要耗费一整座城市的电量。从功耗角度看，人脑似乎更加“高级”一些。
第二个角度，我们暂且把人脑简化成两套系统。
系统一，快速、无意识、不费力、直觉驱动，时刻自动运行。比如人脑解读一个钟表圆盘，能立即读出时间。举筷子，熟练后也不需要花精力。
系统二，费力、有意识、需要专注，主动调用才启动。比如复杂的逻辑、推理等。小孩子刚开始读表盘、用筷子时需要费力，成年人已经不需要了。也就是说，人脑具备从系统二向系统一的转化能力。
但AI不是，只要经过调教以后出厂了，它的计算模式就被固化，不会“再成长”。它读钟表盘，需要解析图像、拆分、对应，经过一系列在人脑看来“不必要”的计算，才能最终报出时间。让它读第2次、第3次，乃至成百上千次，它不会因为熟练而简化节能，它依然会“傻傻地”，和第1次步骤一样，经过复杂的计算才能解读。也就是说，它不具备从系统二向系统一迁移的能力。
还有，人脑回答问题时，其实已经大致有了“整体方向”和“大致答案”。语言表达只是一个工具，只是把心中所想，再细化、逻辑化输出，所以语言伴随一种我知道自己想说什么的“自知”。
AI没有，AI是词预测，不是把所有答案想好了再表达，而是一边表达，一边加入前面的词再运算下一个词。
所以无论表面上，人与AI语言交流如何相似，无论大语言模型在训练时，借鉴了多少人脑的神经生物学原理，碳基和硅基的“脑回路”依然不是一回事。
拥抱不确定、不安、遗憾
比起隐蔽的“迎合”，与AI聊多了，更值得警惕的问题是“即时满足”。
乔颖认为，人对AI交流的偏爱，同时伴随大脑对即时满足的追逐，根植于人体多巴胺分泌的神经机制。
多巴胺准确来说，并不是“快乐”本身，它是一种奖赏机制，就是不断促使你“想要”，容易形成依赖。刷手机、打游戏停不下来，也有类似的多巴胺机制。
持续的多巴胺高频分泌会形成依赖，一旦这种陪伴戛然而止，多巴胺水平断崖式下跌，会滋生强烈的失落、空虚与痛苦。所以短视频真的每个都很精彩吗？不是，但手就是停不下来。
这也是为何虚拟情感App下架后，大量用户会产生与真实失恋毫无差别的情绪崩溃。神经的即时满足突然消失了，产生了一种类似于戒毒的“戒断”反应，此时与失恋的心理高度相似。
乔颖说，人的快乐不仅需要多巴胺。即便是一场真实的恋爱，也不仅仅有即时满足的多巴胺，还有延迟满足的、波动更小的“内啡肽”，乃至“血清素”“催产素”等一系列更复杂的机制。
这就是与真人交流，和与AI交流的区别所在。真人不一定会即时回应、即时反馈。人与人的沟通，每个下一秒，都充满不确定性，所以才会锻炼人脑的其他功能，让更多的脑区得到发展，更多的神经回路产生链接。
现实中的真实人际情感，是一场漫长且充满不确定性的学习：亲情、友情、爱情的滋养，需要历经磨合、包容、挫折与沉淀，过程伴随争吵、误解、落空与遗憾。
“脑神经是用进废退的。善用AI工具的同时，我们不能忽视人与人的真实交往。如何处理不确定性、不安全感，如何承担挫折、逆境而上，人脑其他功能如果长期不用，就会萎缩。”乔颖说。
而且，人类的共情根植于五感体验与身心联动，是听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉的综合感知。线下的真人沟通，不仅有语言信息，还会伴随表情、语速、肢体状态、皮肤等方面反应的联动变化，是情绪共鸣。
而目前，线上聊天AI表现出来的“共情”，只是对文字符号的算法解析与模拟。人类倾诉的喜怒哀乐，在AI系统中只是一串字符，它能精准解读、疏导情绪，却无法真正体会人类的情绪波动。
现在也有一些脑神经研究发现，人在思考时，语言功能区未必激活。也就是说，人的思考，可以不依赖语言。
针对这些新发现，已经有AI研究者开始反思，基于“大语言模型”的AI，未来在“思考能力”上会不会受限。AI的研究方向、发展方向，不能仅仅投注在“语言”上。
同时，AI不存在人类的感性、冲动、执念与情感羁绊，无法复刻人类“明知不可为而为之”的情感抉择过程。
当然，最重要的是真实体验与成长。
人类的心智成长，源于人际的不确定性体验。人与人交往中，那些突如其来的善意与猝不及防的挫折，会不断重塑大脑神经回路，完善共情能力、社交能力、调节能力等，支撑人格的成长。
人机交流本身是数字时代的合理产物，具备不可替代的正向价值。它可以是好用的“情绪补给”，但不能是“人生全部”。我们依然需要拥抱不确定，习惯变化、不安，处理挫折、不顺和未知。
AI陪伴是单向的、可控的、无冲突的——它永远不会挂你电话，不会突然沉默，也不会用表情刺痛你。它或许专业到可以成为解惑的导师、治愈的树洞、成长的外挂，但人仍然需要真实的温度、磨合与遗憾。
人机共生的时代，要善用AI的工具价值，也依然需要善用、发展人脑本身独特的功能和价值。
原标题：《AI这么“懂”我，还需要真人吗》
来源：作者：解放日报 龚丹韵