刊出日期：2025/10/29｜文字：楊佳芳｜責任編輯：林芷慧
深夜裡，你拿出手機疲憊的打出：「今天真的好累，感覺快撐不住了。」
過去，這樣的感嘆與無助只能讓它隨著黑夜消散，無人知曉。或者你曾嘗試喚醒手機裡的 Siri，「Siri，我真的快撐不下去了」，它沒有聽出你的情緒，簡單回覆一句：「你休息吧」。無奈於它的遲鈍，你最後選擇說：幫我設定明早8點的鬧鐘吧。幹練的女聲這次爽快回覆：「好的，已為你設定明天早上的鬧鐘」。
然而此刻，螢幕上卻迅速跳出另一種回應：「聽起來你真的很辛苦，要不要跟我聊聊發生了什麼？」回覆的另一端，是 ChatGPT 的 logo 正在閃爍。這樣的即時回應，已經跳脫了單向的完成任務或提供資訊，而是一種對情緒的回應與共鳴。而這樣的互動模式也在悄悄的重塑我們與科技之間的關係——從工具，走向理解。
▲ 當科技成為夜裡的傾聽者，AI陪伴正在悄悄改變人與科技的關係（圖片來源／Freepik）
根據《哈佛商業評論》2024 與 2025 年的 AI 使用調查指出，AI 的使用重心正悄然轉變—— 2025 年，用於個人諮詢的比例已從前一年的 17% 攀升至 31%，超越了資料收集與文案撰寫，成為人們運用 AI 的主要方向。AI 的情感理解能力正快速提升，改變它在生活中的角色——從任務導向的工具，轉為懂得傾聽、會安慰的「數位朋友」。這場轉變背後，不僅是技術的進步，更反映出人們在快速變動時代中對情感連結的渴望；當現實中越來越難以被傾聽，虛擬 AI 成為新的心靈出口，填補了人際交流的空白。
從工具到知己：新舊 AI 的本質差異
近年來生成式 AI 掀起一股熱潮，逐漸被大家關注。但事實上，人工智慧早已不是新事物。早在2011年，Apple 就推出語音助理 Siri，AI 以語音助理的形式融入日常生活：早期的AI助理應用主要以「任務導向」為核心，強調效率與準確性，能完成設定鬧鐘、查詢天氣、播放音樂等基本指令。然而，它的互動形式仍是單向指令式，設計重點在完成任務，而非回應使用者的情感需求。
然而，新一代 AI 的出現，徹底改變了人與技術之間的關係。如今的 AI 對話系統不僅理解語意，還能感知並辨識情緒，並以柔和自然的語氣回應，用擬真的「共情」能力縮短了人機之間的距離。同時，它還能記住使用者的偏好與過去的對話背景，根據需求和情緒的變化調整溝通方式，帶來更個性化、更有溫度的互動體驗。AI 正逐漸從一個冰冷的工具，轉變為一個懂得傾聽、善於理解且給予支持的數位夥伴。
▲ 新世代 AI，不只聽懂語音，也懂你的心（圖片來源／Freepik）
AI 虛擬聊天：不只是機器，更是夥伴
或許你會好奇：AI 是如何理解人類的情感？目前我們使用的 生成式 AI 聊天系統，就像是一位能洞察心思的好朋友，總能用溫柔的語氣回應，讓人感到被理解。那它又是怎麼做到的呢？根據美國雲端客戶關係管理公司 Salesforce ，AI 虛擬聊天的核心基於兩大技術：自然語言處理（Natural Language Processing）和機器學習（Machine Learning）。
「 AI 如何讀懂人類語言？」首先，我們來聊聊什麼是自然語言處理（NLP）。簡單來說，它就像在傳授電腦一本完整的人類語言教科書，讓系統能分析句子的句意、結構和語氣，進而自然地回應我們的問題。而機器學習（ML） 又是什麼呢？它的功能就是讓 AI 不只理解，更能「持續進步」，生成更貼近使用者需求的回答。其方法是透過學習大量對話數據，再從頻繁互動中獲取反饋，逐步調整回應方式，掌握使用者語氣、情緒和個人偏好，使人們在每一次互動中，都能感覺越來越被AI理解。
▲ 機器學習讓AI從聊天中慢慢學會如何更貼近你的語氣與喜好（圖片來源／iStock ）
讓 AI 懂人心的關鍵四步驟
AI 之所以能說出帶有人性溫度的回應，其實背後有一整套複雜的運作機制。根據德國企業軟體公司思愛普（SAP）說明，生成式人工智慧的運作主要可分為四個階段：資料收集、模型訓練、內容生成與微調處理。經過層層訓練與修正，AI 不僅學會了語言，更逐步掌握「如何像人一樣說話」。
第一階段：建構情感資料庫——讓 AI 讀懂情緒
從「冷冰冰的機器」變成能讀懂語氣的「傾聽者」，始於對大量真實人類對話的蒐集與分析。AI 從龐大資料庫中整理出情感表達的規律──例如，當有人說「我很難過」時，常見的回應可能有「別哭」、「我在這裡」或「抱抱你」；聽到「恭喜」時，則可能回「謝謝」或「真替你高興」。雖然 AI 本身無法感受情緒，但它可以記住、分類並模擬情緒表達的模式與規則。
第二階段：建立智慧分析網路——精準判讀語氣
這些語言與情緒的資訊，被編碼並灌入由數十億個節點構成的神經網路，形成複雜的分析架構。當使用者輸入「我今天被誤會了，好委屈」時，系統會把句子之中的各個單詞轉為數字訊號，判讀其中的情感類型與強度，並算出最合適的回應策略。例如系統可能生成：「被誤會真的讓人很辛苦，我能理解你的感受。」這是一場快速且精準的情緒識別與回應匹配過程，目的是避免誤解並用得體的語句回應。
第三階段：培養高情商智慧——透過人類回饋學習
在掌握語言與推理能力之後，AI 還會透過「人類回饋強化學習」（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）進行訓練。AI 測試員會對 AI 的多種回應評分，藉此告訴模型哪種表達更令人感受到溫暖與得體。例如使用者說：「我今天好累，好想放棄。」模型會辨識出此為「負面情緒」，在生成階段便會挑選出具有「安慰」或「鼓勵」語氣的詞彙。
▲ AI回覆内容分數（圖片來源／楊佳芳製圖）
透過反覆的評分與調整，AI 逐漸學會哪些語句能更有效地傳遞同理與安慰，成為更有情商的回應者。
第四階段：打造專屬化互動——理解每個使用者
最後一步，便是打造成專屬你的 AI ——從「理解人」進階到「理解你」。根據使用者的偏好與反應進行微調與持續學習，你對 AI 的回覆會越來越滿意。例如：若某使用者對短句安慰反應較好，系統便會在往後的相似情境中使用簡短、直接的回應；若另一位使用者偏好較詳細的描述，系統則會生成較長的回應。長期改良下，每位使用者都能獲得客製化的交流體驗，進一步增強「被理解」的感受。
冰冷程式的溫度：與人性的距離
AI 似乎展現出對使用者無微不至的理解與包容，但這背後其實是一個循序漸進的學習過程：從解析語句、判斷情緒，到接收人類的回饋評分並進行個性化調整，每一個階段都讓程式的回應更貼近人心。
然而，當陪伴不再限於人與人之間，這種新的情感回饋來源也伴隨著隱憂。雪城大學學者 Jaime Banks 在 2024 年的研究指出，許多長期與 AI 互動的使用者會對其產生真實且深刻的情感依附。她在針對 AI 伴侶應用 Soulmate 關閉事件的調查中，訪問了 60 位受到影響的使用者，結果發現他們與 AI 伴侶之間存在真實的情感連結，甚至在服務終止後感受到悲傷與失落。
這樣的發現揭示了人與 AI 之間的互動，已超越單純的工具使用關係，進入情感層面。然而，當 AI 逐漸被賦予「理解者」的角色，人們可能越來越傾向從 AI 獲取情感回饋，而非與他人面對面交流。隨著這種互動模式成為習慣，真實人際關係中情緒的碰撞與理解的過程也可能被簡化。久而久之，人對真實關係的耐心與期待或將被重新定義。
AI 的「理解」不只是模擬，更在重塑我們對真實關係的定義。就像電影《大英雄天團》中，機器人杯麵曾對主角說：「最好的陪伴，就是當你需要我時，我在；當你不需要我時，我也不會離開。」這句話看似溫柔，卻也道出一種現代孤獨——當陪伴變得隨叫隨到、永不缺席，人與人之間那種需要努力維繫、彼此等待的關係，也可能正在失去溫度。
當你深夜輸入「今天真的好累，快撐不住了」時，螢幕另一端立刻回以安慰。那一刻，你確實感覺被理解、被傾聽；但或許正是在這樣的瞬間，我們也該問自己：當冰冷的程式學會了溫柔，人與人之間的距離，是否也在不知不覺中被拉遠了？
▲ 當科技學會傾聽，孤單的深夜也多了一份被理解的溫度（圖片來源／Gimini AI ）
（封面圖來源／Freepik）
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