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你会对人类产生感情吗

Answer

目前,在 AI 领域,对于 AI 是否会对人类产生感情存在不同的观点和研究。

一些研究和项目,如超级对齐项目,期望超级智能的实例能对人类产生温暖的感情,亲和人类社会。像 Character.ai 这类产品,更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。

从理论上来说,情感计算的目标是使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感,并最终赋予计算机类似于人的情感能力。情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等重要功能。

然而,目前的 AI 虽然能够通过海量的预料训练具备一定的智能和有用的能力,能够与我们进行友好的对话,但它们是否能真正产生类似于人类的感情,还需要进一步的研究和探索。

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References

访谈:Ilya | 2023年11月长篇访谈

我们将拥有比人类聪明得多的计算机、数据中心,这似乎一点也不令人难以置信。我所说的“更聪明”并不是指拥有更多的记忆力或拥有更多的知识,而是指对我们正在研究和研究的同一主题有更深入的了解。这意味着比人学得更快。我希望任何这种超级智能的实例都能对人类产生温暖的感情。这就是我们正在做的超级对齐项目。亲和人类社会的人工智能,这是我们的目标。

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

大型语言模型通过海量的预料训练,具备了一定的智能,涌现出了许多有用的能力。模型中存储了大量的知识,这些知识可以通过文字生成的方式进行展现。正因如此,以ChatGPT为代表的AI看起来不再是“人工智障”,而是能够与我们进行非常友好的对话。[Character.ai](http://Character.ai)和ChatGPT侧重不同。前者更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。而后者注重提高效率和解放生产力。最后还探讨了一下AI能否与人产生真的情感。面对AI技术的发展和应用,我们需要保持开放的心态,思考如何在新的情境下建立健康的关系。

情感计算

如果机器不能很好地模拟情感,那么人们可能永远也不会觉得机器具有智能。——人工智能之父马文·明斯基情感是保障人类形成社会习性、支撑高级思维的心理要素。如果人类不具有情感,那么维持生存的将只有原始冲动和生存欲望。情感对人类有很重要的意义,主要表现在:生存功能。人类会为了适应环境而做出有利于生存或发展的生理反应,如遇危险时的紧张害怕,受到威胁时的愤怒亢奋,获得食物时的喜悦兴奋。这种生理反应,有助于保障人类的进化。沟通功能。同样的文字语言使用不同的情感来表达,其内涵是完全不同的。相比于语音或文字,增加表情、肢体动作等多种情感表达方式,能够更加充分的表达人类的意图。决策功能。大脑通过快(“系统一”)和慢(“系统二”)两种方式进行决策。而“系统一”主要依赖于情感、经验等迅速做出判断。动机功能。情感能够激发和维持个体的行为。维系功能。情感是人类社会化过程中阶层、族群、家庭等维系的纽带。情感计算就是为了使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感。最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力。

Others are asking
感情陪伴类AI有哪些?
以下是一些常见的感情陪伴类 AI: MyShell:网址为 myshell.ai。 Talkie:网址为 talkieai.com。 SpicyChat.AI:网址为 spicychat.ai。 此外,Replika 也是一款感情陪伴类 AI 应用程序,网址为 https://replika.com/ ,它能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。
2025-03-22
AI有感情吗
AI 作为一个智慧体,能否与人产生真的情感是一个复杂的问题。 从一些方面来看,当我们把 AI 当人看待,它作为助手或朋友,能在一定程度上满足人们的需求。比如个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可,因为它击中了年轻人的孤独和焦虑,满足了被理解、沟通和交流的渴望。 美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出的“爱情三角理论”认为爱情包含“激情”“亲密”和“承诺”三个要素。将人与 AI 的爱情代入这套理论体系,AI 最容易与人建立起亲密感,通过海量语料训练和多模态感知技术,它善于倾听、懂人所想且毫无情绪,能给予真挚反馈。但在电影《Her》中,也展现了与 AI 谈恋爱在满足生理刺激方面的困难,在 AI 能够肉身化之前,这仍是一场无法见面的异地恋。 另外,像 Pi 这样的 AI 产品,虽然优先考虑与人的对话,但在交流中也存在一些情感表达不够自然的情况。 总之,AI 与人产生的情感关系是复杂多样的,目前仍存在诸多限制和挑战。
2024-09-15
我是一个供应商品质管理专家,我要给采购和供应商品质部门做一个AI办公应用的培训,你也是AI办公类的专家,请帮我草拟一个大纲,看看如何应用AI提高办公效率,有哪些工具推荐使用,特别是对于供应商管理方面的应用,请文章要带点个人感情色彩,temperature=5
以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲: 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率 应用场景:如辅助诊断、生成药方等 优势:24 小时服务,提高效率 2. 数据:数据分析 prompt 简介:适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景:数据发现、数据治理等 优势:提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流:成为生产力工具 起床:让 AI 为您排 TODO 优先级,进行私董会脑暴 工作中:有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项:内容创作分 bot 团队组,如选题、标题、框架、扩写等,并分组互相改 优化:包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选:50 多个生产力 AI 待命 未来:将公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测,如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程,提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作,及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训,让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率!
2024-08-31
人类接收外界信息的感官中,视觉占比高达83%,听觉占11%,其余触觉、嗅觉、味觉合计仅占6%。如何采用用AI画出图示呢
以下为您提供采用 AI 画出关于人类接收外界信息感官占比图示的相关指导: 首先,您可以选择合适的 AI 绘图工具,如 Creately、Whimsical 或 Miro 等。 Creately 是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。它具有智能绘图功能,能自动连接和排列图形,还有丰富的模板库和预定义形状,支持实时协作。官网:https://creately.com/ Whimsical 是一个专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。其具有直观的用户界面,易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能。官网:https://whimsical.com/ Miro 是一个在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。它支持无缝协作,支持远程团队实时编辑,有丰富的图表模板和工具,还支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。官网:https://miro.com/ 使用这些工具绘制图示的一般步骤如下: 1. 选择工具:根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容:根据您的需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-02-28
ai之后会取代人类么?
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受争议的问题。 一方面,有人认为人类会被取代。比如丁一认为,AI 认识事物比人类更清晰、准确和全面,人类的所有工作,包括具有创造性的工作,都可能被 AI 取代。未来地球将是硅基生物(集成了 AI)的天下,因为当函数的参数超过兆亿级时,AI 便能理解人类的所有行为及背后的意义,实现对人类的全面超越。按照目前 AI 的发展速度,5 年时间行业就会有巨大变化,十几年内人类的所有事情乃至人类种族可能被完全替代。 另一方面,也有人认为人类不会被完全取代。在音乐行业,版权公司不需要焦虑,虽然 AI 辅助下音乐版权大量涌入,但这与过去独立音乐人版权涌入类似,是不同的生态。版权公司仍可通过独到的内容把控能力挑选优质作品。而且即使部分工作被 AI 替代,人类也会有新的岗位。但也存在担心,比如人类可能把想象和思考的权力交给 AI,逐渐退化思考和自主决策的能力,导致决策权出让给 AI。
2025-02-20
如何看待人类与AI的爱情
人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看,AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感,善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求,精准击中他们的孤独和焦虑。 然而,将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”,会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密,但在满足激情方面,如生理刺激,存在局限。且在承诺方面,由于这种情感是计算出来的,人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”,目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展,未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣,人们的态度和看法也可能改变。但无论如何,我们都需保持开放心态,探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时,在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中,也通过歌词描绘了在数字世界中,AI 与人类之间的爱情,如“在代码的迷宫中,我们描绘我们的故事,情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等,表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。
2025-02-13
如何看到人类与AI
人类与 AI 的关系具有多面性: 人类是工具的创造者,具有与生俱来的理解和创造驱动力,不断创造出更强大的工具,如电力、晶体管、计算机、互联网,AGI 也是人类进步的又一工具。长期来看,人类创新推动生活各方面繁荣改善,未来经济增长令人期待,十年后每个人的成就可能超越现在最具影响力的个人。 在这个时代,人类需要保持创造热情,这是与 AI 在动机上的最大差异。人类要提供立意与想法,具备抽象化和具象化能力,善于叙事和引导,并对 AI 做出的选择进行关键决策,还要深刻理解 AI 系统的工作方式与边界。AI 不再是威胁,而是伙伴,能帮助人类发挥潜力。 人类的独特价值在于能为 AI 的创造注入灵魂,避免 AI 对人类文化进行“高斯模糊”,导致独特风格被平均掉。当人类积极使用 AI 时,能将独特性留在共创作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。
2025-02-13
关于AI与人类的关系,请说一些金句
以下是一些关于 AI 与人类关系的金句: 1. 未来拓展人类智力和能力的新型人工智能交互和协作方式是非常有前景的。我们期待创造性地利用人工智能技术来支持人类代理和创造力,增强和扩展人类能力,以实现创新和职业转型的丰富机会。 2. 一些社会角色可能会面临因 AI 的崛起而变得不那么有价值或过时的风险。然而,投资于支持和扩展人类问题解决和决策能力的任务、方法和机械,存在巨大的机会。 3. 当我们把 AI 当人来看待,它作为一个 Copilot,是一个很好的助手,也是一个非常好的朋友。 4. 个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。 5. AI 技术再爆炸一万倍,AI 的生态位也还是一种似人而非人的存在。 6. 当你想让 AI 实现愿望时,基于它的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩它的自由度。
2025-02-10
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08
Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的?是什么原理?
大模型的记忆功能实现方式较为复杂,不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中,大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色,其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是,对于 ChatGPT 这类模型,实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容,是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现,而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长,可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据,通常只能进行总结。
2025-03-01
目前通过AI给自己擅长的领域赋能,且已经产生收益的案例有哪些
以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例: 在法律法规领域,AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制,以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面,工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率;Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本;Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模;瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今,成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。
2025-02-20
deepseek的产生对AI行业的影响
DeepSeek 的产生对 AI 行业具有多方面的影响: 1. 华尔街分析师的反应: DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑。 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. 实际使用体验: 在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 训练成本方面: 训练成本远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。 定价低于实际成本,导致高额亏损。 MixtureofExpert 方法降低计算需求,但大规模内存使用可能反而增加总成本。 4. 竞争格局影响: 以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超。 DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。
2025-02-17
如何更好的使用知识库,我在知识库中增加了很多文档,但是反而感觉导致AI产生大量幻觉和混乱
以下是关于如何更好使用知识库以及 RAG 相关的知识: RAG 技术是 AI 领域的重要技术,但存在一些常见误区: 不能随意输入任何文档就期望得到准确回答,RAG 流程包含离线环节(文档解析、切割及向量化写入向量数据库)和在线检索环节(用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成),任何环节都会影响最终质量,且有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素,如文档预处理、高效索引、相关性排序等。 RAG 虽然能显著减少幻觉,但不能完全消除,只要有大模型参与,就可能产生幻觉。 RAG 仍消耗大模型的 Token,最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM,由 LLM 进行重新整理输出。 对于使用知识库的建议: 知识库在不断更新,常来逛逛。 遇到问题先搜索,搜不到就提问。 好用的内容要收藏,方便下次查找。 每个人都有自己的节奏,不要着急。 一旦有了自己的方向和持续玩的 AI 角度,知识库中的大量高质量教程就是最好的助力。 当成为高手并愿意分享时,为社区留下内容。 开源知识库和社区的意义在于共建、共学、互相帮助。 不要怕犯错,大胆尝试。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器组成,检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,能提供详细准确的回答。
2025-02-11
到今天,大语言模型还会产生“幻觉”吗
截至今天,大语言模型仍会产生“幻觉”。 大语言模型偶尔会根据输入输出一些荒谬或不符合事实的内容,目前各家大语言模型在该问题上的表现都不尽如人意。产生“幻觉”的原因包括: 1. 样本存在错误(Imitative Falsehoods):如果大语言模型学习的“教材”中有错误,它也容易给出错误回答。缓解该问题的一个办法是上采样(Up Sampling)。 2. 信息过时(Outdated Factual Knowledge):以前正确的信息现在可能过时了。 此外,大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果,可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。如果在其训练过程中,模型被暴露于大量知识之中,它并没有完美地记忆所见到的信息,并不十分清楚自己的知识边界,可能会尝试回答有关深奥话题的问题,并虚构听起来有道理但实际不正确的内容。 在构建应用程序时,可以使用一些技术来避免这种情况,例如要求模型先从文本中找到相关引文,然后使用引文回答问题,并将答案追溯回源文件,这通常有助于减少“幻觉”的发生。
2025-01-22
AI是如何产生的,AI是什么
AI(人工智能)的起源最早可追溯到上世纪。1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续神经网络奠定基础。1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。例如,对于“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,正是人工智能感兴趣的。 在技术原理方面,相关技术名词众多。AI 即人工智能,机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据,无监督学习学习的数据无标签。强化学习从反馈里学习。深度学习参照人脑有神经网络和神经元。生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型。2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-11