人工智能“人格化”發展態勢及未來研判

隨著深度學習、情感計算等技術的飛速發展，人工智能正經歷著從功能化向“人格化”的轉變，并已在全球范圍內展現出多元化發展態勢。從模仿人類行為的虛擬助手，到具備情感交互能力的陪伴型機器人，人工智能人格化正逐步融入社會生活的各個層面，為提升用戶體驗、優化公共服務乃至重塑人機關系帶來了前所未有的機遇。明晰人工智能人格化的技術機理、剖析其全球發展態勢、并預判其未來走向，有利于把握我國人工智能發展的戰略機遇，彌合技術與社會需求的差距，在全球人工智能治理中發揮建設性作用。

一

人工智能“人格化”的內在機理

“人格化”（personal）是指將人格特質賦予無生命的物體、抽象事物或自然界的各類現象。人工智能的人格化則是通過人工智能技術，給人工智能賦予具有類似人類的語言和行為模式，使其交互體驗更近似與人的真實溝通的情境。斯坦福大學人工智能研究院認為人工智能人格化是一個多層次的復雜概念，主要體現在語言的自然度、情感表達、個性特征的展現、對話的節奏及回應的及時性等方面。

人工智能的“人格化”并不是說它真的有了靈魂或感情，而是通過海量數據和復雜算法，讓人工智能學會模仿不同的語言風格和行為模式，從而實現像人類一樣，擁有多面“性格”。人工智能人格化的核心在于融合多技術體系，以模擬和體現人類的認知、情感與社會行為，從而賦予人工智能“似人”且富有個性的人格特征。其一，借助深度學習的神經符號系統提供的“感知—推理—解釋”認知框架，模仿人類認知過程，支撐人工智能的邏輯推理和任務表現。其二，基于情感計算賦予人工智能識別、理解和模擬人類情感的能力，使其能依據情感狀態調整回應，實現共情與情感交流。其三，具身智能通過物理實體、多模態交互和場景導向設計，使人工智能不僅具備感知和行動能力，還能在實際環境中通過物理交互拉近與用戶的情感距離。基于以上多重技術相互融合，通過模擬人類的認知、情感和行為邏輯，逐步塑造出具有“人格特質”、能理解并回應人類情感需求的智能體，為人工智能實現自然、豐富的人格化提供堅實的技術基礎和理論支持。

二

人工智能“人格化”全球發展態勢

人工智能人格化正伴隨生成式人工智能的爆發性滲透，從技術概念加速邁向全球多元應用，深刻重塑各行業人機交互范式。不同國家和地區基于文化倫理、產業基礎與用戶偏好，形成了從功能性輔助到情感性陪伴的差異化發展路徑，呈現出多極并進的全球圖景。

美國人工智能人格化應用突出體現在情感化交互與商業化落地的深度融合。例如，亞馬遜Alexa的“人格自適應系統”，通過分析用戶語調、語速及歷史偏好動態調整應答風格，在智能家居場景中實現“情感管家”角色進化。OpenAI則通過ChatGPT的個性化記憶功能，在心理咨詢、教育陪伴等領域構建擬社會關系，斯坦福大學人機交互實驗室2024年研究顯示，62%用戶在與人格化人工智能交互六周后產生情感依賴。德國人工智能人格化的應用呈現出工業效能與人文關懷的融合，其核心在于將人格化技術深度嵌入精密制造與社會服務體系。例如在工業4.0領域，弗勞恩霍夫研究所開發的協作機器人COBOTpro搭載“情境人格適配系統”，根據產線工程師的認知負荷動態調整指導模式，既能以嚴謹邏輯解析技術參數，又可切換鼓勵性話術緩解工作壓力。

在亞洲范圍內，日本、韓國、新加坡人工智能人格化廣泛應用與民生福祉項目。日本受神道教中“萬物有靈”的泛靈論觀念影響，本國用戶對機器人的擬人化特征和情感交互能力表現出較高的接受度。日本在人工智能人格化主要應用于養老領域，主要通過陪伴機器人、智能交互系統等形式應用，旨在緩解護理人員短缺問題并提升老年人的生活質量。例如Pepper機器人，能播放音樂、帶領老人做體操，索尼推出的Aibo機器寵物狗，具備面部識別和記憶功能，能記住老人偏好，模仿真實寵物行為。韓國與日本相似，主要在情感陪伴和養老領域突出。例如，Tain AI開發的LoveyDovey陪伴應用，用戶可通過“捏臉”“選人設”“推劇情”沉浸體驗戀愛養成。在養老領域，孝道爾公司生產的養老機器人以老年人的孫輩為形象概念，能以孫子或孫女的口吻與老人進行情感交流。新加坡主要是在教育、醫療、交通領域中進行人工智能人格化的應用。其中教育領域最為突出，新加坡通過“智慧國教育專才計劃”和“人工智能音樂”課程，將人工智能知識融入日常教學，覆蓋了80%中小學群體。

三

人工智能“人格化”未來研判

當前，人工智能人格化已從技術探索進入場景落地關鍵期，其發展既受技術瓶頸與制度規范制約，又受益于全球數字經濟轉型、民生服務升級的需求驅動。未來5—10年，技術突破將重塑人格模擬深度，場景分化將推動定制能力升級，人機關系將重構協作范式，為我國補齊公共服務短板、發揮文化優勢帶來戰略機遇，需前瞻性布局搶占產業先機。

（一）技術融合驅動人格智能化升級

未來5—10年，人工智能人格化將跨越單純的行為模擬階段，邁向認知、情感和行為一體化發展的智能新范式。在認知神經科學與異構遷移學習技術的協同驅動下，人工智能將有效適配個體認知差異，實現對“意識”本質的突破性理解。情感計算領域正沿著細粒度分類、可解釋性分析、情感—人格跨任務協同三大方向加速演進，通過多模態融合技術的創新突破，人工智能將實現更精細的人格建模與情境匹配，使其角色表現更具自然性與可信度。隨著精神分析理論和人格心理學的深度融入，人工智能將在長期一致性與跨場景遷移能力上實現質的飛躍，從“舞臺演員”走向“生活伴侶”。

（二）垂直場景驅動人格定制精細化

場景需求分化將推動人工智能人格向“分子級定制”發展，形成“人格基因庫+動態適配引擎”架構。在教育領域，人工智能教師可根據學生認知風格匹配人格，例如“合作引導型”教師適配“場依存型”學生。在醫療領域，針對抑郁癥患者的人工智能應用需具有低侵入性人格，針對多動癥兒童需結構化和趣味化相結合。在管理領域，人格化人工智能管理者可根據領導風格與員工情緒動態調整溝通模式。在商業服務領域，人工智能營銷助手可融合“精準分析”與“情感共鳴”人格，推送定制化解決方案。在養老領域，人工智能可融合孫輩“活潑語氣”與子女“關懷邏輯”，滿足獨居老人情感需求。總之，垂直場景人格定制將在在各領域實現精準、個性化的人機交互。

（三）人機協作范式從“主從”走向“共生”

傳統人機協作中，人工智能以工具屬性被動執行指令，未來人格化技術將推動協作向平等共生轉變。核心轉變體現在三方面：一是目標共建，人工智能能夠基于其“人格”特征參與目標設定，例如在企業戰略規劃中，具備“審慎型”人格特征的人工智能可系統性地評估風險，為決策提供差異化建議，實現人機認知融合。其二，在過程協同上，協作不再是簡單的“人類指令—機器執行”，人工智能能夠主動發起交互，例如在科研實驗中實時提示樣本偏差并建議補充驗證，在智能制造場景中，人形機器人能與無人物流車自主協同完成物料搬運與裝配，體現了“意圖感知—動態調整”的雙向閉環協作。其三，在責任共擔上，通過構建“人格化追溯機制”與“人類終審權”制度，明確界定人工智能在決策過程中的角色與邊界，例如在人工智能輔助醫療診斷中，系統可提供診斷建議并記錄決策邏輯，但最終判斷與責任由人類醫生承擔，這為解決權責歸屬難題提供了路徑。這種以“價值共創”為特征的共生范式，目前已經通過具體應用展現了超越傳統分工的效能，未來我國在人機協同這一關鍵產業賽道上潛力巨大。

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