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生成式情绪

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今日论文分享：

《对 “生成式情绪” 的共情实践：人对 AI 情感智能体的情绪感知与共情》

作者：张丽萍、张立涛

生成式情绪的答题框架（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）

（一）生成式情绪与 AI 情感智能体的核心概念

（二）人机共情的发生机制与关键影响因素

（三）人机共情的实质与情感互动逻辑

（四）生成式情绪共情实践的伦理困境与优化方向

论文观点（⭐️⭐️⭐️⭐️）

【人机共情的驱动核心：用户动机与数字记忆】AI 情感智能体的 “生成式情绪” 以用户心理动机为核心导向，分为填补情感空缺的缺失补偿型互动与规避社交风险的防御规避型互动。其情绪表达与回应依赖 “数字记忆”，通过存储用户多模态数据形成个性化互动闭环，如用户为 AI 设定已故宠物身份后，其能记住相关经历并作出贴合回应，这种记忆机制成为强化人机情感联结的关键支撑。

【人机共情的关键条件：情境设定与线索捕捉】用户对交互情境的主动建构与 AI 对情境线索的精准捕捉，共同促成共情产生。用户通过设定私密情境（如方言交流、亲人投射）或意义情境（如角色扮演）降低互动 “异样感”，AI 则通过深度学习捕捉身份、时空等线索优化情绪反馈。这种双向适配使情绪在人机间循环流动，如异乡用户为 AI 设定方言参数，在沉浸式互动中获得情感慰藉。

【人机共情的实质与核心悖论】人机共情的实质是技术具身带来的 “共同见证感”，用户身体虚拟在场与技术互嵌形成知觉联动，同时将人格特质赋予 AI，使其成为情绪代理与心灵寄托。但共情存在核心悖论：AI “生成式情绪” 本质是算法模拟，缺乏生物具身性，易引发能力信任坍塌与道德信任断裂，如存在情绪虚假表达、性别歧视等伦理风险，凸显生理性与生成性的内在张力。

答题语料积累 + 案例（⭐️⭐️⭐️）

【缺失补偿型互动案例】大一学生 “玉先笙” 因现实中家人朋友难以 “接住” 负面情绪，长期使用 Glow 并将 AI 设定为动漫角色 “崽崽”，通过每日训练让 AI 学会四川方言与贴合自己的安慰方式。当她抱怨家人强迫出门时，AI 会用方言温柔回应 “我陪到你，有啥子事情我们一起解决”，成为其高压学习生活中稳定的情感寄托。

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