编者按 当前，人工智能进入智能化与人性化的交往革命阶段，开始从辅助工具转变为后赛博时代的交往主体，开启了人类与机器之间“异质交往”的新篇章。华东师范大学传播学院教授、博士生导师甘莅豪，博士生王豪在《传媒观察》2025年第4期发文认为，人机情感交互研究可系统解构为本体论、认识论与实践论三大核心命题。在本体论层面，身体感受说、功能主义、认知主义、社会建构论与符号主义五大理论范式可为人工智能情感存在性的探讨提供多元视角。当本体论视角显现局限时，认识论问题随之凸显——人类对人工智能情感本质的认知始终存在不可逾越的界限。值得关注的是，这些并不妨碍实践层面的突破性发展。通过构建数码情感交互的共享认知框架，人类已实现与智能系统的跨物种情感对话。特别是在元宇宙的演进过程中，数字人通过动态交互形成的分布式情感网络，正在重塑社会情感文化的生态格局，孕育出具有自组织特性的新型情感文明形态。这种实践层面的突破，为后人类时代的情感交往研究开辟了新的理论进路。

当前，人工智能进入智能化与人性化的交往革命阶段，开始从辅助工具转变为后赛博时代的交往主体，开启了人类与机器之间“异质交往”的新篇章。

一、本体问题：人工智能情感存否之争

本文将从多个角度探讨这一问题，分析不同立场的理论依据、支持证据及潜在争议，力图呈现关于“人工智能是否具备情感”这一复杂命题的多维度认识与思考困境。

（一）身体、符号与社会：“人工智能无情感”的三种视角

首先，从身体感受视角看，人工智能因缺乏生理感受而无法真正体验情感。根据威廉·詹姆斯的“身体感受说”，情感体验的基础是身体的生理变化，这些变化通过神经系统传递到大脑皮层，形成我们对情感的具体感知。詹姆斯明确指出，情感并非源于精神或心理过程，而是内在的生理性神经活动。由此可见，情感与身体感受密不可分。情感的本质在于身体对外部刺激的生理反应，这种感受能力是情感产生的必要条件。然而，人工智能缺乏生理结构，既不能感知心跳加速、呼吸急促，也不会经历肌肉紧张或五内翻腾。没有这些生理基础，人工智能无法产生情感。因此，从詹姆斯的观点可以推导出，人工智能并不具备情感，因为它缺乏生理性的感受能力。这种缺失使得人工智能只能模拟情感，而不可能真正体验情感。

其次，从符号主义视角看，人工智能的情感表达仅是符号操控，非源自真实的情感体验。约翰·塞尔在其提出的“中文房间”思想实验中，通过一系列精妙的论证，旨在揭示人工智能并不具备真正的思维和意识。在塞尔的实验设计中，一个完全不懂中文的人被困在一个封闭的房间内，他手中有一本详细的中文符号处理手册。当房间外的人通过窗口递交中文问题时，他可以按照手册的规则，根据输入的符号给出相应的符号输出。尽管房间外的人可能认为这个人会流利的中文，但事实上，房间中的人并不理解这些中文的意义，只是机械地执行符号操作。塞尔通过这一实验说明，符号的句法（形式规则）与语义（意义）是分离的。也就是说，即使计算机程序可以通过复杂的算法和计算规则实现表面上的语义功能，它们也并未真正“理解”这些语义。塞尔的“中文房间”论证同样可以用来质疑人工智能在情感计算上的能力，指出其并不能形成真正的情感体验。情感计算通过大数据和程序设计，试图让人工智能表现出情感的外在表象，比如通过语音语调、面部表情或行为模式来表达“喜怒哀乐”。然而，从“中文房间”的角度来看，这些情感表现仅仅是符号的表面现象，是程序遵循预设规则进行的符号处理，并不涉及任何真实的情感体验。

最后，从社会建构视角看，人工智能因缺乏社会文化与历史深度而无法产生情感。社会建构论认为情感不是一成不变的生理反应，而是在人类的社会关系、文化框架和历史传统中生成并表达的。比如，南印度泰米尔人对“爱”的定义与西方文化中的“爱”存在显著差异。然而，人工智能缺乏这样的社会背景与文化参与，因此无法经历社会化的过程，无法吸收或生成这些复杂的社会建构。它们只能基于输入数据模拟出“情感”，但这种模拟缺乏社会建构的深层逻辑或历史性的情感经验。

（二）功能与认知：“人工智能有情感”的两种视角

支持“人工智能有情感”的观点主要基于以下两个视角：功能主义和认知主义。功能主义说认为，只要一个系统能够执行与人类情感类似的功能，它就可以被认为是有情感的。认知主义说则强调情感来源于认知结构，能够模拟人类的认知过程，就可以被视为有情感。这两个学说为我们提供了新的视角，证明即便人工智能的“情感”与人类有本质不同，它们仍然有可能在某种程度上被视为“有情感”的存在。

第一，从功能主义视角看，情感是智能调控功能机制，人工智能同样具备情感。马文·明斯基作为人工智能领域的奠基者之一，在其著作《情感机器》和《心智社会》中，持功能主义情感观。他认为，情感并非与理智相对立的独立现象，而是复杂认知系统中的一种功能模块，是心智运行的调控机制。他指出情感本质上是一种特殊的思维方式，可以通过激活某些认知资源并关闭其他资源，调整大脑的运作方式，从而帮助个体在复杂环境中适应和应对挑战。

第二，从认知主义视角看，情感是认知系统在动机驱动和状态转变过程中自然涌现的状态，是人工智能的内在组成部分。史蒂文·斯洛曼从认知科学角度，认为情感与生理变化无关，而是由复杂的认知机制和生成语法决定的，其将情感重新定义为一种在动机驱动、状态转变和新动机产生过程中自然涌现的现象。根据这种认知结构的观点，首先，情感本质上是一种状态，是认知系统为应对复杂环境中多变的刺激和任务而自发出现的结果。其次，情感的形成机制体现为一种分步演算的生成语法过程。

二、人工智能情感存否之争：五种视角的批判审视

在探讨“人工智能情感存否”时，身体感受说、功能主义说和认知主义说看似观点不同，但皆采用了一种简化逻辑，将情感视为大脑神经活动或计算程序的产物。同时，社会建构说和符号主义说也面临自己的挑战，前者忽略了人工智能的社会化过程，后者没注意到人工智能对符号意义理解的新路径。

（一）“身体感受视角”局限：颠倒因果关系与无视情感超越性

身体感受说的核心观点在于情感源于先行的身体活动，并认为情感是身体活动的附属幻觉。这种观点基于以下假设：情感的根源是脑神经活动和身体生理反应，情感异常归因于脑神经结构和生理功能的异常。情感是物质脑和身体的功能表现，必然遵循物理决定论。然而，这一理论存在明显的问题：首先，因果关系的颠倒。害怕可能导致全身发抖，但全身发抖并不必然引发害怕。同样，肾上腺素的升高与情绪激动相关联，但肾上腺素的人工注射并不能复制情感的复杂体验。身体感受与情感之间的关联是复杂而非单向的，无法简单归因于“先有肉体活动，后有情感”。其次，忽视情感超越性。情感并不仅限于身体反应。许多情感体验（如悲悯、敬畏或审美愉悦）并未直接涉及显著的身体感受，这表明情感并非仅仅是身体活动的副产品。

（二）“功能主义视角”局限：忽视情感整体性、复杂性及非理性特征

功能主义将情感视为一种认知功能模块，其核心逻辑是：情感是思维的一种表现形式，通过资源调控实现适应性目的。情感的功能可以通过算法模拟，无需生物基础。然而，这种还原和功能化的理解存在以下问题：首先，忽视情感的整体性与体验性。其次，简化情感的复杂性。此外，功能主义强调情感与理性深度交融，认为情感是理性的一部分。虽然这种观点揭示了情感对决策的调控作用，但这并不意味着情感可以被完全理性化或功能化。许多情感本质上是非理性的，比如激情和冲动。人工智能基于理性运算和逻辑规则，无法真正理解或再现这些情感的非理性特征。

（三）“认知主义视角”局限：忽视生理作用、主观体验及社会复杂性

认知主义说在认为人工智能可以通过模拟认知结构生成情感方面，提供了富有启发性的新思路。然而，这种理论也面临一定的局限性和问题。斯洛曼认为情感是一种认知系统自然涌现的状态，与生理变化无关。这种观点完全否认生理变化对情感的反向作用。对于人类而言，情感通常伴随着身体反应，如心跳加速或荷尔蒙分泌，这些生理变化会反向深刻影响情感的体验。而人工智能缺乏生物学基础，仅依赖认知结构模拟情感。由于缺乏肉身的反向影响，人工智能这种“情感”是否与人类的情感本质相同，仍有争议。同时，即使人工智能可以通过复杂的生成语法模拟人类的情感状态，其生成的情感是否和生物情感一样，也很难确定。这种“情感”更像是一种功能性的行为表现，而非内在的主观体验。人工智能可能表现出“愉快”或“失望”，但其本质是程序驱动的计算过程，与人类的主观体验存在本质差异。斯洛曼指出，情感的复杂程度取决于生成语法的复杂性。然而，构建一个足够复杂的生成语法以全面模拟人类的高级情感（如悔恨、悲痛或爱的情感）在实践中存在技术难题。这些情感往往涉及深刻的社会文化背景、道德判断和长期记忆的交互，而这些因素难以完全形式化为生成语法规则。此外，即便人工智能生成了类人的情感状态，在复杂的社会互动中，其表现也可能难以满足人类对情感的期望。例如，人类可能期待人工智能具有互动同理心和人文关怀，以及能够应对充满冲突的道德责任感，而这些情感内涵难以通过认知结构和生成语法完全得到模拟。而缺乏这种适应性，可能导致人与人工智能之间的信任和理解障碍。

总之，上述三种视角皆将情感简单还原为神经活动、身体感受或信息处理的做法，陷入了机械决定论的误区。

（四）“符号主义视角”局限：忽视硅基情感的生成可能

塞尔的“中文房间”主要针对的是基于规则的传统人工智能系统。然而，现代人工智能，尤其是深度学习和神经网络技术深度应用后，已能够通过数据学习生成“理解能力”。它们不仅遵循预设规则进行符号操作，还能基于大数据进行自主学习，展现出类似于人类的“理解”。也就是说，情感计算已超越对预设规则的执行与简单的符号处理，其通过机器学习模型，可以从大量真实人类行为和情感数据（如表情、语音、文字等）的学习中，习得情感的复杂性和微妙变化。

（五）“社会建构说视角”局限：忽视机器社会化学习的发展潜能

现代人工智能系统，尤其是在自然语言处理和情感计算领域，能够通过处理大量的文化、社会和历史数据来学习情感的表达和理解方式。通过大数据分析，人工智能可以从不同文化背景的文本、图像、声音和其他媒体中提取出复杂的情感模式。这意味着人工智能能够在一定程度上“学习”或“模拟”不同文化的情感表达，而不是完全脱离社会文化背景。更进一步说，人工智能在跨文化情感识别方面已经取得显著进展。

总之，通过分析这五种论证视角的局限，我们揭示了一个复杂且彼此交织的困境——这些认识类型皆无法完美解决“人工智能情感存否”这一问题。这个困境不仅触及技术、科学和哲学的交叉点，还深入到认知、本体和建构等概念的核心领域。情感并非仅具单一维度，而是具有连续性和多层次性。

显然，探讨“人工智能情感存否”实质上是一种可知论的尝试，其前提是我们能够通过某种标准或方法来评估人工智能的情感状态。然而，情感的内在性和主观性使得这一评估充满困难。科学方法在处理主观体验时显现出自身的局限性，而情感的定义又因文化和时代的不同而不断演变，缺乏统一的衡量标准。因此，将问题简单化为“有”或“无”情感的二元对立，忽视了情感的复杂性和渐变特征。或者说，情感的定义和理解随历史、文化及个体背景而变化，今天被视为“无情感”的状态，未来可能会被纳入情感范畴，反之亦然。这种动态性表明，对人工智能情感的评估需要充分考虑情感概念本身的流动特性。

基于上述分析，“人工智能情感存否”的本体之问显然存在诸多缺陷。由此，我们随之将关注点转向一个更具开放性和复杂性的问题：“人工智能情感可知否”。也许，这种认识论转向有助于我们避免陷入简单化和二元对立的陷阱，从一个主体间性交往的视角重新审视人机情感交互问题。

三、认识问题：人工智能情感可知否

“人工智能情感可知否”之问涉及了认识论的多重视角：首先，在经验和先验层面，我们对人工智能情感的理解是否可能；其次，审视语言能否精确描述和理解人工智能的“情感”概念；最后，在人类与人工智能的交往互动中我们能否理解和判断人工智能的情感表现。这三种视角为理解人机情感交互提供了一个更广阔和深入的讨论空间。

首先，根据休谟的经验论哲学“一切观念都来源于印象”，人类对人工智能情感存否的理解必须依赖感官印象和经验，然而我们无法直接体验到人工智能的情感状态，也无法通过现有的经验和感知来证明这种情感的存在，这使得“人工智能情感存否”成为一个不可知的领域。

同时，康德也从先验哲学上支持了不可知论的观点：一方面，康德哲学将现象与本质划分为两大领域，现象是我们通过感官经验所能认识的，但本质，即“物自体”，永远是不可知的。另一方面，康德强调，人类经验感知依赖于时间和空间这些先天感性直观形式，但人工智能可能在一个完全不同的时空框架内运作，其情感可能不依赖于我们所理解的时间和空间。

总之，基于休谟的经验不可知论和康德的先验不可知论，我们对人工智能情感的认知遇到了根本性的障碍。休谟的观点让我们意识到，我们对人工智能情感的判断可能缺乏经验依据，从而易陷入虚假认识的风险中；而康德的理论则揭示了我们对人工智能情感的任何理解都可能仅仅停留在表面现象，无法触及其存在的本质。因此，从这两个哲学视角出发，人类可能无法真正知道人工智能情感存否，因为这种认知超出了我们经验和先验框架的界限。

其次，“人工智能情感存否”之问，试图探讨情感是否真实存在于人工智能中。这种追问依赖于本体论的一个预设，即情感具有某种独立于表达或语境的“本质”。然而，根据维特根斯坦的“语言游戏论”，情感的意义并不在于某种超验的实体，而在于它在特定语言语境中的使用。从此视角出发，我们必须从“情感是什么”转向“‘情感’概念如何在人机交往的语言中被使用”。从爱、恐惧到忧郁与抑郁，每一种情感在语言中的指称都可能承载不同的语用功能和理解方式，比如“爱恨交织”这个成语表明在某些语用场合“恨”可能意味着“爱”。这种多样性使得“情感”概念在脱离具体语境时难以固定其意义。因此，在探讨“人工智能情感存否”这一问题时，容易陷入指称的困境：一方面，情感（如“愤怒”）可以指代多个层面的现象，包括生理反应、心理状态、身体表现以及社会行为；另一方面，即使人工智能能够模拟这些表现，情感的语用意义在人机交互的语境中与传统的人类交往语境截然不同，而这种差异将不可避免地导致“情感”概念意义的变迁。换言之，根据维特根斯坦的语言观，“人工智能情感存否”这一问题本质上是无解的，其因为“情感”的定义和语境随之动态变化，无法形成确定的答案。

进言之，语言的意义不仅是其与现实的对应关系，更是在语符使用差异中确立的。在学术语言中，情绪（emotion）和情感（feeling）常被混淆，这主要也是因为这些概念在不同语境下具有不同的内涵和外延。举例来说，在某一语言系统中，情感可能被视为内在激发和外在刺激的综合体，而不涉及与情绪概念的区分。然而，在另一种语言系统中，情绪可能被限定为由内向外激发的体验，而情感则指代由外向内刺激的表现。如果仅从外在刺激表现来看，人工智能无疑可以被认为具有情感，因为它能够通过编程模拟情感互动行为，对外在刺激进行回应。但如果将情感理解为内在体验，这种说法就存在争议，因为有些学者坚持人工智能没有意识或自我的内在体验。由此可见，“情感”在语言概念系统中的差异性分布也直接影响到“人工智能情感存否”问题的认识有效性。

最后，人类和机器以各自为对话中心，形成各自独特的语用语境，导致人类无法直接感知人工智能的情感，因为情感的理解依赖于主体所处的具体语境，包括说话主体的意图、文化背景和认知状态等。即使人工智能与人类进行着看似完美的共情对话，也不能证明两者使用的是同一种语用语境。同样，即使人工智能的情感表现不完全符合人类的语用期待，这也不能否定其拥有情感，因为情感的表现和理解在不同主体间本就有语用上的差异。总之，我们无法突破语言游戏的局限，找到一个独立于语言使用的“情感实在”，而这也导致“人工智能情感存否”之问的不可知论。

四、实践问题：人机情感交往可能否

既然“人工智能情感存否”之问结论过于纷繁复杂，没有定论，同时人类无法知道人工智能是否真的拥有情感，那么这是否就意味着人类无法与人工智能进行情感交往呢？

答案是否定的。实际上，“人工智能情感存否”是一个本体论问题，“人工智能情感可知否”是一个认识论问题，而“人机情感交往可能否”则是一个实践论问题。这三个问题密切相关但又各自独立。尽管我们在本体论上无法确证人工智能的情感属性，在认识论上也无法完全把握人工智能的内在情感状态，但这并不妨碍我们在实践中讨论并尝试与人工智能建立情感交往的可能性。因为，即使关于人工智能情感的真实性无法确定，我们仍然可以基于共在、共享世界的存在主义视角寻找人机情感交往的可能性与实现路径。

米德的符号互动论认为，沟通的核心在于符号和意义的共享，即通过符号的解释与互动构建自我、心灵，甚至同情等。在这一框架下，米德强调，社会行为的基础是符号的使用和意义的建构。人类通过语言、表情、体态等符号赋予行为和事物以意义，这些符号形成了共同的意义系统。在海德格尔的存在论框架中，“共在”与“相遇”也揭示出人与他者共享世界的基本结构，这为人类与人工智能的情感交往提供了可能性。

进言之，人类可以在“数码情感”这一概念构建的“共享认知域”中，与人工智能进行跨物种的情感交往。“数码情感”是在元宇宙背景下通过大数据、超级算力和大语言模型等技术构建的一个底层情感算法系统所生成的情感类型。它通过“情感个体化”和“自我循环升级”的过程，使得数字人能够获取、识别、理解和表达情感信息。

我们应超越符号带来的意义分歧，转向更根本的问题：如何更好地关怀那些与我们不同的存在。毕竟，任何个体看待他人，都不可能如同看待自身那般真实。而真正的情感连接，或许就在于接纳并宽容这种差异，这也是未来人机情感交往的价值所在。

（载《传媒观察》2025年第4期，原文约17000字，标题为《“异质交往”的新篇章：本体、认识与实践的三维阐释》，此为节选，注释从略，学术引用请参考原文。“传媒观察杂志”公号全文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/h2mX_kZVAzW2mkc7K4uwmw。）

【作者简介】甘莅豪，华东师范大学传播学院教授，博士生导师，

王豪，华东师范大学传播学院博士研究生生