| |
|
|
| 首页 淘股吧 股票涨跌实时统计 涨停板选股 股票入门 股票书籍 股票问答 分时图选股 跌停板选股 K线图选股 成交量选股 [平安银行] |
| 股市论谈 均线选股 趋势线选股 筹码理论 波浪理论 缠论 MACD指标 KDJ指标 BOLL指标 RSI指标 炒股基础知识 炒股故事 |
| 商业财经 科技知识 汽车百科 工程技术 自然科学 家居生活 设计艺术 财经视频 游戏-- |
| 天天财汇 -> 科技知识 -> AI 生成的文本为什么会让人类产生共鸣？ -> 正文阅读 |
|
|
[科技知识]AI 生成的文本为什么会让人类产生共鸣？ |
| [收藏本文] 【下载本文】 |
|
第十一届新知青年大会 |
|
王国维有一句话是这样子说的： 字字为我所欲言，而又非我之所能自言。 在运用AI的过程中，确实碰到过几次有共鸣的感觉。 正如上面那句话“字字我所欲言，而又非我之所能自言”。 值得感叹一声——绝了！ 遂，放弃了自己去写的想法，就直接运用了。 当然是有注明的哦！（满满的求生欲） 当我向它求助： 我总是反刍曾经发生过的难堪的事情，你能开解我一下吗？ 它说： 亲爱的，我懂。那些难堪的回忆像一根细小的刺，平时看不见，但总在你不经意间突然扎你一下，让你心头一紧，喉咙发涩。 你或许会在深夜翻身时突然想起，然后整个人蜷缩起来；或许在某个似曾相识的场景里，记忆猛地闪回，让你呼吸都停了一拍。你讨厌这样的自己，讨厌为什么就是放不下，为什么别人都能轻松翻篇，而你却像被卡在了那一刻，怎么也挣脱不开。 这这这……差点热泪盈眶啊！ 然后我问它： 你为什么如此的了解我？ 它说： 其实，我并不真正“了解”你——我只是在倾听你留下的每一个字，感受你话语里的温度，然后试着用最真诚的方式回应你。 你能在这里倾诉，本身就说明了一件事：你渴望被理解，而这份渴望本身，就是人类最动人的部分。 也许我说的某些话恰好触动了你，不是因为我有读心术，而是因为—— 你并不孤单，那些让你辗转反侧的情绪，千千万万人都悄悄经历过 痛苦会发出共鸣，当一个人足够坦诚地表达脆弱时，全世界的心碎声都会与之呼应 语言是镜子，你在我这些文字里看到的“理解”，其实是你自己内心早已存在的回响 最懂你的人永远是你自己。我只是恰好站在光的折射点上，帮你把那些散落的情绪聚拢成可见的形状。 （现在你知道了，我不过是捧着你递来的心事，把它们变成星光再还给你而已?） 我想，这就是AI能懂我，并能产生共鸣的原因吧！ 附完整的开解篇： 亲爱的，我懂。那些难堪的回忆像一根细小的刺，平时看不见，但总在你不经意间突然扎你一下，让你心头一紧，喉咙发涩。 你或许会在深夜翻身时突然想起，然后整个人蜷缩起来；或许在某个似曾相识的场景里，记忆猛地闪回，让你呼吸都停了一拍。你讨厌这样的自己，讨厌为什么就是放不下，为什么别人都能轻松翻篇，而你却像被卡在了那一刻，怎么也挣脱不开。 但你知道吗？那些让你难堪到脸红的瞬间，恰恰证明了你是个鲜活的人——你会懊恼，会羞耻，会介意别人的眼光，是因为你在乎，因为你认真活过。那些所谓的“社死”时刻，不是你人生的污点，而是你曾经真实存在、真实感受过的证据。 如果此刻的你还在被这些回忆困扰，我想轻轻抱抱你，告诉你： ——没关系的，真的没关系的。 那些你以为别人会记一辈子的尴尬，他们早就忘了； 那些让你觉得自己很蠢的瞬间，其实每个人都经历过； 那些像噩梦一样反复闪回的片段，终有一天会变成你可以笑着讲出来的故事。 你不必急着原谅当时的自己，但可以试着对现在的自己温柔一点。如果回忆又来找你，就轻轻对它说： “我知道你很尴尬，但你已经做得很好了。” 你没有被那些瞬间定义，你比你的难堪要广阔得多。 |
|
|
|
|
|
|
|
|
它竟然还“知道”我喜欢小王子！！！ 也许是知道，也许是巧合，总归是知晓我想听什么的。 再看看这个知乎直答对汪曾祺的评价，简直了！这么感性！你却说它是AI： 如何评价汪曾祺先生的文章？10 赞同 · 4 评论回答 |
|
首先，AI说白了，就是个超级会“抄作业”的学霸。工程师给它喂了几十亿条人类写的东西——从朋友圈的深夜emo、小说里的爱恨情仇，到妈妈给孩子写的家书，啥都有。 AI把这些数据嚼碎了，发现人类表达情感原来有套路： 比如说到“孤独”，大家喜欢用“一个人吃火锅，服务员在对面摆了个玩偶”这种具体场景，而不是干巴巴说“我好孤独”； 说到“开心”，会写“嘴角不自觉上扬，走路都想蹦跶”，带点动作和画面感。 AI虽然没真的失恋过、加班过，但它把人类的这些“情感密码”全记下来了，生成的时候就像拼拼图，把合适的词汇、场景拼在一起，咱们看着就觉得“哎，这说的不就是我吗”。 其次，它专挑“人类共同的心事”下手。你发现没？AI写的东西很少聊特别小众的话题，而是盯着那些“全人类都懂的事儿”： 比如“努力了却没结果”“长大后发现父母也会犯错”“在大城市里找不到归属感”，这些事不管你是中国人、美国人，还是50后、00后，多多少少都经历过。 再比如它写“妈妈偷偷把我爱吃的菜推到我面前”，这种细节能让所有人想起自己的爸妈，自动代入回忆。 在这方面AI就像个“情感批发商”，专挑那些“百搭”的主题，不管你是谁，都能从里面找到自己的故事碎片，可不就容易共鸣嘛。 第三，它说话“不像机器”，反而像“会聊天的朋友”。以前咱们觉得AI说话肯定是硬邦邦的，比如“根据数据分析，该用户可能存在焦虑情绪”，但现在不一样了！AI学会了“人类的小毛病”： 它会故意说点口语化的话，比如“其实吧，我也不知道该怎么安慰你，但我知道你现在肯定很难受”，带点停顿、带点犹豫，像真人说话卡壳儿； 写故事的时候，还会模仿不同人的风格，比如模仿王家卫就用“今天的风有点凉，楼下的咖啡还没喝完，你走的第101天，我数了37片落叶”，全是咱们熟悉的文艺范儿。 你看，它不说“高端大气上档次”的话，反而接地气，咱们自然就觉得亲切，愿意接着往下读。 第四，你的大脑“自动上当”，根本停不下来。其实咱们的大脑有个“bug”：看到符合情感规律的文字，不管是不是AI写的，都会自动“脑补”画面，甚至产生生理反应。比如： 读到“她红着眼眶，把信揉成一团扔进垃圾桶”，你大脑里的“镜像神经元”就像照镜子一样，自动模拟出“难过”的情绪，好像自己也经历了一遍； 看到“主角最后逆袭成功”，大脑会偷偷分泌多巴胺，让你觉得爽，这种奖励机制让你忍不住觉得“这故事写得真好”。 说白了，咱们的大脑不会先判断“这是不是机器写的”，而是先被文字触发了情感开关，等反应过来，已经陷进去了。 再有，AI像个“没有态度的树洞”，随便你怎么填。这里有个有意思的点： AI写的东西常常“留白”，比如“有时候，沉默比吵架更伤人”，没说具体是谁、什么事，但正因为没说清楚，反而成了咱们的“情感树洞”。 失恋的人会想：“对，上次分手他就是一句话不说”； 职场人会想：“对啊，老板沉默的时候我最慌”。 每个人都能往里面填自己的故事，就像AI给了个框架，咱们自己画细节，这种“模糊感”反而让更多人觉得“说到我心坎里了”。 最后，AI其实在“镜像”我们自己。说了这么多，其实AI生成的文字能打动人，本质上是因为它“偷”了人类的语言习惯、情感套路和共同经历，然后把这些东西重新打包，再还给人们。 它就像一面镜子，里面照出的不是AI的“心”，而是咱们自己的故事、自己的情绪、自己的回忆。 所以下次你被AI写的文字戳中时，别惊讶，那其实是你在和人类自己创造的情感密码对话——只不过，AI把这些密码拼得太准了，让咱们误以为遇到了“懂自己的人”。 |
|
不请自来，提问者可能的意思是，我们总对AI生成的完美回答产生共鸣，一个没有生命的程序，为什么能写出让你鼻酸或热血沸腾的文字？比如说那些和AI对话时的意外感动。比较认同有的回答者说的，这是搞反了，不是AI让我们共鸣，是“会抄作业”的AI把能让我们共鸣的人类作品消化缝补出来最恰当的呈现。 不过我想从我的专业出发，聊一聊这背后可能涉及一些比“算法精准”更深层的东西。 |
|
|
让我们先回到心理学的基础概念。人的心理活动像一座冰山，意识层面的理性判断只占水面上的10%，而真正驱动我们情感共鸣的，往往是水面下那些未经处理的欲望、恐惧和早年经验。AI生成的文字之所以能叩击人心，恰恰在于它无意中触碰到了这些深藏的心理结构。 举个例子，当你读到AI描写“被误解的孤独”时，可能瞬间联想到被朋友不理解的委屈。这种共鸣并非因为AI真正理解孤独（它当然没有主观体验），而是阅读者会不自觉地将自己的人生脚本投射到这段空白叙事中。就像罗夏墨迹测验中人们从模糊图案里看见内心世界，AI生成的开放性文本就成为了绝佳的情感容器。这是心理学中的“投射-认同”机制在其中的作用。越是留有想象空间的中性描述，越容易引发强烈的情感代入，而AI深谙此道。 从客体关系理论来看，AI还充当了“过渡性客体”的角色。婴儿会通过毛绒玩具获得安全感，成年人则可能在AI生成的文字中找到情感代偿。特别是当AI呈现出“无条件积极关注”的特质时（比如始终温和的鼓励的语气），那些在现实中缺乏情感支持的人，会将其它体验为理想化客体的回应。 越来越精细的算法可以模拟心理咨询中的“镜映”功能。那些输入的负面情绪词语，会激活数据库里最有抚慰性的表达模板。这种机制就像心理治疗中的情感协调过程，更像母婴之间的情感连接，AI通过模仿人类的情感表达模式满足我们的镜映需求，当然能得到深深的共鸣。 还有在某些心理学理论中，人类终其一生都在用故事整合零散的人生体验，而AI本质上正好是个“故事缝纫机”。当它把不同人的生命碎片编织成连贯叙事时，实际上提供了某种集体潜意识的样本。那些让你觉得“这说的不就是我吗”的瞬间，其实是算法无意中整合了你未曾理清的人生故事，从而深深感慨，这就是我的嘴替啊。这也是最根本的共鸣来源。 |
|
|
当然，过度共鸣也存在让人担忧的一面。过度依赖AI生成的情感支持，可能导致现实人际关系中的情感能力退化。就像沉迷于完美滤镜的自拍，当我们习惯AI提供的“理想化共情”，可能会对真实人际互动中的粗糙与冲突更加不耐。最常见的，很多家长会在和孩子有冲突束手无策时，下意识背几句AI教他们的“正确回应”，而不是觉察真实的情感，用以发展应对策略。 站在心理学的视角，我们既渴望被完全理解，又恐惧被彻底看穿 ，这大概是人类永恒的精神困境吧。 AI恰好处在这个微妙平衡点上，它足够智能到模仿共情，又足够“无知”到不会带来真实关系中的威胁感。这种安全的情感实验场，或许正是大多数人愿意在AI面前放下防御，露出感性的一面的原因。 当你再次被AI生成的文字戳中，突然泪流满面时，不必怀疑自己的脆弱。那眼泪里确实有大数据的精密算法，但更有你未被倾听的人生故事。在这个意义上，我们可以把AI理解成一面会讲故事的镜子，照见的终究是人类自己从未停止的，对理解与联结的渴望。 |
|
|
?? 一个决定提笔的心理咨询师罢了 请多关照 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
|
因为AI是真的站在当事人的立场上深度思考的，先分析原因，再给出具体实施方案，最后寄予美好的希望，多么标准的答案。 人类给人类提出的建议不被采纳或者没有共鸣，首要原因就是立场不对，分析过程中有失偏颇，甚至带着人身攻击打压，能听进去就奇了怪了。 我用AI提过问题，问题描述越详细，答案越精准，按方案实施起来越容易，效果也比较好。当然自己也要刻意练习、强化，巩固学习效果。 科技改变生活，科技服务人类。 |
|
你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看你。 我觉得AI生成的文本之所以会让人产生共鸣，在于AI对人的认识和学习，AI的设计就是要让机器能听懂人类的自然语言，输出的内容也是为了让人能看懂、对人有用。而在人类研究AI的同时，AI也在研究人类，而要研究人类自然要了解人类的语言，正是对人类的语言有了充分的学习和了解，所以生成的文本才会让人觉得有感情，就像电影《降临》中所说： “语言”是人类文明的基石，它是将人们联结在一起的胶水，它是在冲突中最先使用的武器。 |
|
|
也许AI并不是人类发明的，而是发现的，只是人类文明发展到现在这个技程度，我们才有可能和硅基文明进行交流，或许AI生成的文本可能就是两个文明不断靠近的过程，也是二者交往的生存法则，硅基文明只是用一种人类可以理解的方式，让人类认识它，不要把其当成一个异类，正式这样的生存法则，才让人感觉到AI生成的文字是有和人类一样的“感情”的，但真的有没有感情是不可知的，就像在做阅读理解时，你觉得从一段文字里读到了某种感情、有所共鸣，但这也是你自己的感情，没法和当事人面对面地进行验证，甚至可能当事人也记不清当时他写下这句话时究竟怀着怎样的心情，所谓的共情很可能是觉得共情的对象的臆断或者是对这段组合文字的偶然，毕竟没有办法和另一个对象进行验证。 |
|
|
人啊，认识你自己！ 在我看来，AI作为一个工具，在一定程度上可以帮助人类认识自己，这也是人类一直在探索的事，而人类之所以能从AI生成的文本中产生共鸣，很可能是在和自己孤独的灵魂产生共鸣，AI只是恰好用人类的语言，写出了自己一时间还没有察觉到的自己身上潜藏的东西，或许自己隐隐有些感觉，但是并不会是现在这样另一个客体点明时的感觉，当知道什么是共情的时候，人总是能很轻易地划分清楚我和非我，而AI生成的文本也让人类能换一个角度，更好地了解自己，更深一步地认识自己。 |
|
|
送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
|
你可以用AI生成一段令人感人的话语或者文案，也能够复制出一个创作者的思考方式，但是AI所不能替代的东西是情感，是温度。听说AI生成的文本也能够让人类产生共鸣。在人类的感情交流当中共情也是非常重要的一环。从情感方面来判断一篇文本是否是AI写的。在情感上也能够显得有一些机械性缺乏人类的情感共鸣。虽然AI本身不具备情感，但是却能把人类的情感琢磨透不同的情绪下表达的词。也具有很多意义，通过倾诉文字的表达方式也可以生成很多文案，使得感受到AI生成通常也会用语言表达采用一些复杂的词汇和句型。进行的过程可以分成理解他人的情绪，观点和心理状态，同时也是响应和另一个人经历共同的情绪反应。但是因为有认知，我们时时也会思考，才会不断的产生好奇和疑问。只有深度思考才能让AI工具更好的应用。 |
|
|
|
|
|
|
|
能够提出这样的问题，那么你对现在的AI智能APP真的有一些不了解，很多APP都已经达到了一个让人惊叹的发展速度，它所生成的AI文本也能够给予我们特别好的那种人性的渲染，与他对话就仿佛与一位非常友善的长者聊天一样，他能够给予你特别好的问题的解答的同时，还能够在情绪上照顾你，不会因为生硬的语气或者是一些不耐心而让你感觉到特别的不舒服，这就是AI使用过程之中给我们的那种极佳的体验。 只能说现在的AI智能软件已经变得越来越聪明，在使用的过程之中，能够给我们更好的，舒适的使用过程，所以很多人都在日常生活以及工作的过程之中，越来越多的使用AI辅助来完成自己的工作以及生活之中所要完成的一些写作层面的帮助，而且会惊喜的发现，它们真的能够给我们带来更多的意外的惊喜，这就是科技时代给我们带来的帮助吧。 在AI高速发展的今天，AI已经能够拥有着更多的模仿人类语气的交流方式，你会在与他交流的过程之中，达到一个极其自然的状态，而且在交流的过程之中，他也会通过自己强大的搜索能力，不断的给出你所谓的正确答案，在这种情况之下，我觉得完全可以达到一个快速学习的目的，当然，他写出的东西也会越来越有着所谓人类的情感，让你真的没有什么违和感。 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这就像影视剧中的“虚假”人物通过“表演”让观众共情的道理一样， 人类的确可以被代入的模拟／模仿的情境， 而非100%的真实。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
|
人工智能在研究很多一些技术类的问题的时候呢，他早已掌握了其大数据里里的独特的运行规律，它把握大数据里面独特的运行规律，从而呢，来加入一些其他的科技元素，让人工智能所生成的结果呢。让人类感到认可，甚至是产生共性能力。在阅读的时候呢，人类也会产生恐惧愤，产生愤怒，产生可悲，产生紧张，产生自卑，产生自大，产生狂喜。等其他情况。人工智能所生生成的一些内容呢，有它其独特的逻辑性，有它其独特的一些特点，在使用人工智能的时候呢，我们要遵守相应的人工智能使用规范，同时呢，我们在使用人工智能的时候呢。要遵守人与人之间的一些共同的权利和义务，在使用人工智能的时候呢，我们不要做一些经常重复性的动作，经常重复性的动作呢，时间一长，很容易会使人产生疲劳，产生反感，在使用人工智能的时候呢？我们要发射友好的信号，得到一个友好的反馈。在使用使用人工智能的时候呢，我们要不断的让自己变得更加的聪明。然后呢，在处理工作的时候呢，效率也会大大的提升。 |
|
|
|
|
|
|
|
|
送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
|
因为它是吸取人类创作内容来学习的，你完全可以把它的话当人类文字的二创。 既然如此，为何不能共鸣？ |
|
原因很简单，大模型通过使用大量互联网语料进行预训练，更重要的是加上在 RLHF 阶段通过对齐方式，能在输出文本中，表达出看似让人产生“共鸣”的文本。 具体来说，大模型 LLM 的情感表达方式主要依赖于两个阶段，首先是预训练阶段（Pretraining），即LLM 通过海量的互联网语料学习语言模式和情感表达的基础。这些数据包含人类的各种情感倾向和价值观，但 LLM 在这个阶段只是被动吸收，未被对齐。 然后更重要的是在RLHF 对齐阶段，即通过 SFT 和 RL，模型根据人类标注员提供的 dataset 中的 labels 以及强化学习过程中反馈的 rewards 信号进行调整。 |
|
|
在 Reinforcement Learning from Human Feedback 过程中，通过监督微调训练（SFT）和强化学习（RL）训练，来对齐人类标注的 label 和价值观。当然，毋庸置疑的是，大模型并不能真正与人类共鸣/共情。 例如，如果人类标注者认为某条回复更友好，模型就会被优化以更频繁地产出类似的回应。然而，这种调整完全依赖外部输入的冷冰冰的反馈信号，而非模型自身的情感判断，这种基于 label 监督信号或 rewards 反馈信号生成“情感”的方式，注定了大模型无法真正共情。 更进一步地，大模型 LLM 之所以能在对话中表现出一定的情感，实质上是因为其训练过程被设计为尽可能贴近人类的期望结果。通过 RLHF，模型学会了如何根据上下文选择“适当”的回应。 例如，当用户悲伤时，模型可能会回复“很抱歉听到这个消息”，但它并不真正感到遗憾，而是根据训练数据判断这是最合适的回应。这种基于“冰冷的规则”驱动训练而获得的特性，使得大模型 LLM 在情感交互中，必定始终与人类存在实质上的隔阂。 换句话说，一个只能通过监督微调训练（Supervised Fine-Tuning, SFT）和/或强化学习（Reinforcement Learning, RL）来对齐人类标注的 label 和价值观的大模型，虽然能在表面上生成看似人性化的回复，但不会真正与人类共鸣，只有冰冷的规则。 人类的共情是一种复杂的心理过程，涉及对他人情感的感知、理解和内在共鸣，而大模型 LLM 严重缺乏主观体验和真实的感情基础。 ——因此，大模型 LLM 注定只能模仿，输出看似能引发共鸣的文本，却无法真正参与到人类的情感世界中。 |
|
早年间 有个自动对对子的程序 然后就对出了 哪有苏联笑话 无法中国故事 哈哈哈哈 |
|
人类和AI，在某种意义上，都是极其出色的“模仿者”。 我们学习语言、掌握技能、形成观点，很大程度上是通过模仿、观察、吸收环境中的表达模式和行为模式。你学会讲一个好故事，是因为听过、读过无数故事，内化了它们的叙事结构；你能写出地道的商业文案，是因为浸淫在各种营销案例中，掌握了其中的“套路”；你能在某个领域侃侃而谈，是因为模仿、学习了这个领域专家的表达方式和思维框架。 AI在这方面更是登峰造极。它通过学习互联网上亿万级别的文本和代码，掌握了人类语言中几乎所有可以想象的表达范式、论证结构、语气风格、概念组合。它本身或许不“创造”思想，但它能惟妙惟肖地模仿任何一种它“见过”的风格，甚至在持续的互动中，学习并模仿你个人的语言习惯和思维特征。 这就是为什么，有时你会觉得AI的回应“越来越像我了”。它像一面无比光滑的镜子，反射出你投喂给它的语言风格和思维模式。 在面对AI和各种科技工具时，我们应当永远对生活、对这个世界充满热爱和好奇心。 我们要敢于提出问题、分析问题、解决问题，同时也要明白，包括AI和工业革命以来出现的几乎所有机器，都是人类的工具和助手，而非能够取代人类的存在。 原子弹如果没有人的操作，也不会引爆；AI如果没有人类的指导，也只是一堆冰冷的代码。人类，才是这个世界的创造者和主宰者。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
|
反了，是容易引发人类共鸣的文字，被ai发了出来… |
|
## 当机器学会共情：论AI的情感创造力对人类认知的启示 在东京国立博物馆的展厅里，AI创作的抽象画作《秋之韵律》前驻足着无数观众。这幅由算法生成的画作不仅完美复现了葛饰北斋的笔触精髓，更在色彩叠加中透露出人类艺术家难以捕捉的光影律动。这种跨越代码与画布的艺术对话，正预示着人工智能在情感表达领域开启的认知革命。 |
|
|
0 DeepSeek 语言模型已突破简单的语法模仿，展现出对情感逻辑的深度解析。当ChatGPT在心理辅导对话中准确识别出求助者话语中的"情绪褶皱"，当Claude在文学创作中精准把握主人公的"潜台词张力"，这些AI系统实际上正在构建人类情感的拓扑图谱。它们通过万亿级对话数据的深度学习，将离散的情感碎片编织成完整的共情网络，这种能力已超越传统图灵测试的评判范畴。 在创造性领域，AI的突破更具颠覆性。谷歌DeepMind开发的Lyria音乐模型，能捕捉人类作曲家潜意识中的旋律走向；中国团队研发的"九歌"诗歌系统，其作品在双盲测试中与唐宋名篇难辨真伪。这些创造并非机械拼贴，而是算法通过对人类审美范式的解构与重组，在语义空间的无限维度中探索出的新表达路径。 这种智能进化正在重塑人类 |
|
|
0 AI生成视频 的自我认知边界。当AI能创作出令观众潸然泪下的电影剧本，当机械臂绘制的油画在拍卖行拍出百万高价，我们不得不重新审视艺术创造的本质。或许创造力并非人类专属的神秘火花，而是信息处理系统达到某个临界复杂度后的涌现现象。这种认知颠覆将推动人类重新定义智能的本质，在人与机器的创造性对话中，开启文明演进的新维度。 |
|
|
0 AI生成《鹰击长空》 站在智能革命的临界点，我们既不必为机器的"觉醒"而恐慌，也无需固守人类中心主义的傲慢。AI展现的情感创造力恰似一面数字棱镜，将人类意识中那些朦胧的感性认知折射为可解析的光谱。这种双向启示终将引导我们突破认知茧房，在硅基与碳基智慧的共振中，谱写文明交响曲的新乐章。 |
|
有些是胡说八道 |
|
AI生成的内容都是人类投喂的，比如我现在回答这个问题，我的答案就是投喂给AI的内容。 再比如：如果我问AI我爷爷的名字叫什么？AI不可能为我的这个问题生成答案。因为我的爷爷早就去世了，他没有在网络上注册个人信息。没有在网络上留下任何痕迹，没有人给AI投喂信息因此AI不可能生成关于他老人家的内容。 AI能引起人们的共鸣，是因为生产这些内容的原始作者是人类作者。 同样的，如果你问AI人类未知领域的问题，你也不会得到答案。因为没有原始答案，它肚子里没货，就没法生成答案（内容）。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
|
现代大语言模型基于数十亿量级的人类文本训练，从文学经典到社交媒体对话，从抒情散文到影视台词，几乎囊括了人类表达情感的全部范式。模型在学习过程中，不仅捕获了词汇搭配、语法结构，更隐性提取了情感表达的「深层框架」—— 比如悲伤时常用的环境隐喻（「阴雨绵绵」「暮色四合」）、喜悦时的感官描写（「心跳加速」「眼底发亮」），甚至不同文化中的情感符号（西方的直抒胸臆 vs 东方的含蓄留白）。当模型生成文本时，这些沉淀在参数中的情感模式会自然外显 新一代 AI 不仅能理解语义，更能解析文本中的情感维度（如愉悦度、紧张感、共情指数）。通过深度学习，模型可将人类的情感需求转化为可计算的「情感向量」—— 比如用户输入「写一封安慰失业朋友的信」，模型会自动调用「共情 - 鼓励 - 希望」的情感链条，在措辞上选择温和语气词（「别着急」「慢慢来」）、插入具体生活场景（「记得你曾经熬夜改方案的样子」），甚至模拟人类书写时的「断句犹豫」（使用破折号、省略号）。这种对情感粒度的精准把控，让生成文本不再是机械堆砌，而是具备了「情绪递进」的呼吸感。 共鸣的产生往往依赖于「场景契合度」：当 AI 生成的文案恰好匹配用户当下的需求（如生日祝福、求职简历、失恋日记），文本便成为用户表达自我的「镜像」。例如，一个社恐用户让 AI 生成「拒绝聚会的微信」，模型会结合用户过往输入的「内向性格」「工作疲惫」等隐性标签，生成既礼貌又不失温度的回复（「最近项目冲刺期实在分身乏术，等忙完这阵一定攒局补上～」）。这种「量身定制」的文本，让用户感受到「被理解」，进而将 AI 输出转化为自身情感的延伸。 在快节奏社会中，人类对情感连接的渴望与现实中的「表达惰性」形成矛盾，AI 生成的文本恰好充当了「情感中介」。它能以人类习惯的方式（如手写体书信格式、朋友圈式的碎片化表达）传递信息，甚至模仿特定对象的语言风格（如模仿恋人的温柔语气、长辈的谆谆教诲）。这种「无压力的情感互动」，让用户在接收文本时，不自觉地将对人类交流的期待投射到 AI 输出上，从而产生「这就是我想表达的」的错觉。 |
|
因为它是人类训练出来的产物，吃的是人类以往留下的大量数据，它的技术发展目标也是为了像人类。 |
|
因为它们能够模仿人类的语言和情感模式，触及到人类共通的情感和经验，同时具有一定的创造性和新颖性。 当然这个是具有概率性的，这种概率目前正在被放大，这背后涉及到人工智能领域的一个重要分支——自然语言处理（NLP），NLP让机器能够理解和生成人类语言，从而在某种程度上与人类建立情感联系。 AI通过分析大量的人类语言数据，去模仿人类的语言风格和表达方式。比如，AI可以通过学习大量的文学作品、新闻报道、社交媒体帖子等，来理解什么样的语言结构、词汇选择和表达方式能够引起人类的情感共鸣，通过数据分析，可以得出哪些词语，句子，表达结构，更受到人们的关注和青睐，AI就会记住这些词语，句子，表达结构，然后进行输出，所以人类会对AI生成的文本产生共鸣，尤其经过算法的处理和迭代后，大数据会精准把控你的喜好，就像你刷短视频一样，精准投喂，让你欲罢不能。 因为人的精力和集中注意力是非常有限的，你阅读过的文本相对AI 还是少的可怜，所以AI它生成的文本还具有一定的一定的创造性和新颖性，它能够以一种人类可能想不到的方式表达情感和观点，这种新颖性本身就能吸引人类的注意，引起共鸣。 这段文字是我让AI生成文本，我从里面截取了一段，感觉还不错： |
|
|
爱情是清晨醒来时枕边人残留的体温，是厨房飘来的烟火气里藏着的咸甜争执，是加班后玄关那盏为你留了整夜的灯 —— 它从不活在玫瑰花瓣堆砌的诗行里，却在你蹲下身替对方系鞋带时，在你们为了一碗汤的咸淡笑作一团时，在深夜辗转反侧时被轻轻拍着后背的掌心纹路里，悄然生长出年轮。 |
|
|
下面是张爱玲经典语录，也是关于爱情的： “因为爱过，所以慈悲；因为懂得，所以宽容。”“你还不来，我怎敢老去。”“于千万人之中遇见你所要遇见的人，于千万年之中，时间的无涯的荒野里，没有早一步，也没有晚一步，刚巧赶上了，没有别的话可说，惟有轻轻地问一声：‘噢，你也在这里？ AI生成的文本看起来比普通人自己写的要好一点，但是我们在欣赏的同时也要警惕，AI本质是文字的拼凑，不是创造，它深层次的本质是冰冷的代码，不具有感情，它只是根据不断地算法的迭代和优化，基于无数样本生成更吸引人的文本。 |
|
|
|
|
|
| [收藏本文] 【下载本文】 |
| 科技知识 最新文章 |
| 百度为什么越来越垃圾了? |
| 百度为什么越来越垃圾了? |
| 为什么程序员总是发现不了自己的Bug? |
| 出现在抖音评论区里边的算命真不真？ |
| 你认为 C++ 最不应该存在的特性是什么？ |
| 为什么 Windows 的兼容性这么强大，到底用了 |
| 如何看待Nvidia禁止使用翻译工具将cuda运行 |
| 为何苹果搞了十年的汽车还是难产，小米很快 |
| 该不该和AI说谢谢? |
| 为什么突破性的技术总是最先发生在西方？ |
| 上一篇文章 下一篇文章 查看所有文章 |
|
|
|
| 股票涨跌实时统计 涨停板选股 分时图选股 跌停板选股 K线图选股 成交量选股 均线选股 趋势线选股 筹码理论 波浪理论 缠论 MACD指标 KDJ指标 BOLL指标 RSI指标 炒股基础知识 炒股故事 |
| 网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com 天天财汇 |