本文内容来自于网络，若与实际情况不相符或存在侵权行为，请联系删除。本文仅在今日头条首发，请勿搬运。
人与机器人的互动：解决孤独的未来
孤独，一个在当今社会广泛传播的问题。美国公共卫生局最新的报告表明，半数美国人都曾遭遇孤独问题，这一问题覆盖了大约1.66亿人。这些人中，46%时常感到孤独，47%觉得被遗忘，54%感到没人真正了解他们，而43%感到自己的人际关系缺乏意义，43%感到与他人隔绝。这一数据来自美国卫生总监默西的报告《Our Epidemic of Loneliness and Isolation》。
近期，美国公共卫生局发布了一份关于孤独问题的咨询意见，强调社交对个人和社会健康的重要性。然而，我们是否限制了对非人类伴侣的潜在利益，将社交定义仅限于人际接触？在这篇文章中，我们将探讨一个问题：是否有可能扩展当前的社交模型，将人与机器人的互动纳入其中？机器人和人工智能对象的社交是否能够为人类带来更多益处，又存在着哪些潜在风险？
当下，我们正站在陪伴型机器人和人工智能的前沿。它们为减轻孤独感和提供健康支持提供了一个潜在途径。人们可以与机器人交谈，拥抱机器人，获得物理帮助、提醒，甚至寻求精神慰藉，还能通过机器人建立联系。例如，在2022年，社交机器人ElliQ与用户互动超过30万次，其中约40%涉及简单的陪伴，包括与机器人共饮了3000多杯咖啡和茶。
社交机器人ElliQ证明，无论是宠物型还是仿人型陪伴机器人都能有效减少孤独感，通过直接将用户与他人联系起来或提醒社交约会来提供陪伴。一项关于老年人社交机器人的系统性研究发现，机器人对老年人的参与、互动和幸福感都有积极影响，还能减少压力和孤独感。此外，陪伴型机器人还可以帮助老年人在家中保持健康和活跃，而不必搬到养老院。
随着技术的进步，特别是人工智能的飞速发展，与机器人的社交联系变得愈发重要。认知人工智能技术（如精心设计、积极主动、基于目标和情境的对话）可以产生共鸣并提高积极性。机器人可以被设计成主动发起对话、记忆和跟进过去的对话，并结合已知的心理学技术来激励慢性病患者改变行为和坚持治疗。
生成式人工智能大语言模型（LLMs）（如ChatGPT和GenAug）能够实现更少脚本、更主动的对话。然而，也存在一定局限性，例如许多LLM无法记住过去的对话，无法区分重要信息和无关信息。认知和生成人工智能技术为社交机器人提供了"大脑"，使其成为理想的伴侣。ChatGPT的早期实验表明，它可以用来创建与老年人相关的对话行为，机器学习技术可用于理解输入语言的情感，并以同情的方式做出回应，满足人类的情感需求。
此外，人工智能驱动的语音合成技术的进步意味着机器人可以像老朋友甚至已故的亲人一样说话。例如，Luka公司的Replika聊天机器人只需3秒的录音，就能复制说话者的声音。此外，许多科技公司正在开发用于陪伴的聊天机器人，如Luka公司的Replika和Inflection AI公司的Pi。
尽管使用人工智能增强型机器人作为陪伴存在争议，人们对欺骗、隐私、伤害和责任等问题表示担忧。与此同时，人们对人工智能的偏见和不准确信息也持谨慎态度。人工智能研究的先驱，Geoffrey Hinton最近与AAAI人工智能促进协会的现任和前任领导人一起，对潜在风险提出了警告。他们担心普通人无法辨别人工智能生成的内容中哪些是真实的，以及未来计算机可能运行自行编写的代码。因此，程序员必须确保我们可以在未来控制这些人工智能系统。
尽管存在这些担忧，但大多数公众在体验了机器人伴侣后，不太担心伦理问题。最大的关切在于使用的公平性。此外，新的证据表明，医疗专业人员对机器人陪伴服务持积极态度。2022年12月，医生验证的开放社交网络平台Sermo对来自欧洲和美国的307名医生进行了调查。有69%的人同意机器人可以为患有社交孤独的老年人提供陪伴，增强人与人之间互动的影响力，只有16%的人不同意，15%的人表示不确定。70%的受访者认为，陪伴机器人可以改善孤独患者的心理健康。
尽管陪伴型机器人不能替代人类护理、接触或抚摸，但它们的目标是减轻孤独感，提高整体健康水平。因此，访问的公平性、数据隐私、问责机制、可信内容和系统可控性必须成为优先选项。这些担忧也引发了一个重要问题：什么是"真正的友谊"？
对社交机器人的研究可能有助于回答这一问题，因为人们倾向于将机器人拟人化，并赋予它们情感。机器人的微笑、幽默、自我表达、眼神交流和身体前倾等特点对改善社交关系产生积极影响。机器人可以适应社交的多因素模型，其好处可能包括积极的互动、避免人类的不耐烦和评判。通过减少孤独感，机器人可以增加安全感，从而减轻压力并改善健康。
最重要的是，机器人可以成为当前工作的基础，用以创建一个更健康的社会。通过正确的道德准则，我们或许可以利用机器人创造一个社会，不仅能改善个人的健康，还能创造相互合作、相互信任的社区，提高复原力、安全感和繁荣。
以上内容资料均来源于网络，本文作者无意针对，影射任何现实国家，政体，组织，种族，个人。相关数据，理论考证于网络资料，以上内容并不代表本文作者赞同文章中的律法，规则，观点，行为以及对相关资料的真实性负责。本文作者就以上或相关所产生的任何问题任何概不负责,亦不承担任何直接与间接的法律责任。