最新 9 月 1 日消息，英国伯明翰大学、丹麦奥胡斯大学和瑞典林奈大学研究人员上月（2026 年 8 月）发布研究称，用户长期与具备类人行为的客服 AI 互动，可能逐渐调整语言和行为模式，并影响重塑自我认知。

相关论文于 8 月 19 日发表于开放期刊《AI 与社会》（AI & SOCIETY），研究者提出“类机器人人性”（robotoid humanness）概念，指出在 AI 交互过程中，AI 变得更“像人”，而用户可能因持续接触而表现得更“像机器”。

研究聚焦零售、酒店、旅游和医疗等 4 类服务场景。团队指出，自适应学习、个性化沟通和共情回应会让机器人更像人；而用户也可能为了获得更顺畅、更积极的算法反馈，模仿机器的表达方式。

在形成机制方面，客服机器人会模拟人的手势、语音和情感线索。系统还会利用机器学习，根据用户输入调整回应方式。其目标通常是建立信任，并提高用户参与度。

人类在社交中存在“镜像”倾向，人们常会无意识模仿对方的动作、表情和表达方式，并指出了三阶段镜像机制：

• 第一阶段是进入“合成社交现实”。生成式系统通过自然语言、情感线索和适应性回应，营造出近似社交关系的互动环境。用户会在互动中判断如何回应、如何表达，也可能赋予系统的反馈以社会意义。

• 第二阶段是“计算身份捕捉”。系统从用户行为、偏好和互动痕迹中生成预测性画像，再以推荐、分群或个性化回应的方式返还给用户。

• 第三阶段是适应性自我调整。用户可能会倾向于使用系统更易理解和奖励的表达方式，重复互动会强化这种对齐，让机器生成的统计抽象逐步成为用户理解自己的重要参照。

该框架列出服务场景、消费者预期、机器人的外观与语言，以及人和机器双方作出的互动投入 4 项关键因素。研究认为，这些因素共同决定用户如何理解服务关系，也影响其自我感知的变化方向。

例如，具备自适应学习、个性化沟通和共情互动能力的系统，可能更强地塑造用户体验。用户每次发出输入，系统随即调整回应。重复互动可能形成持续的模仿与反馈闭环。

最新附上参考地址

• Robotoid humanness: when selfhood becomes machine-legible