拟人化语言如何影响公众对 AI 的认知：一项实证研究解读

背景

在当前的公共话语体系中，关于人工智能（AI）的讨论往往充斥着“拟人化语言”（Anthropomorphic Language）。这种语言习惯倾向于将人类的能力、特征甚至情感属性赋予 AI 系统。例如，称 AI “理解”了用户的意图，或者说它“想要”完成某项任务。

尽管这种表达方式在日常交流中十分常见，但它也引发了广泛的批评。批评者认为，拟人化的描述容易误导公众，夸大 AI 的实际能力，并助长围绕 AI 的炒作氛围。这种认知偏差不仅可能扭曲公众对 AI 技术的真实理解，还可能进而影响政策制定的优先级和资源分配。

为了探究这一现象的实际影响，研究人员进行了一项实证研究，旨在量化拟人化框架对公众感知 AI 的具体效应，并分析这种效应是否因 AI 技术类型（如大型语言模型与推荐系统）的不同而有所差异。

核心内容

本研究发表于 arXiv（cs.CL 类别），提交日期为 2026 年 6 月 28 日，题为《How Anthropomorphic Language Impacts Public Perceptions of AI》。研究团队通过受控实验，深入分析了语言框架如何塑造公众对 AI 的看法。

研究设计与方法

研究共招募了 815 名参与者。实验的核心逻辑是对比阅读“包含拟人化语言”与“不包含拟人化语言”的文本段落后，参与者对 AI 感知变化的差异。

1. 文本材料：研究人员设计了反映现实世界中面向公众的 AI 话语的文本段落。这些段落旨在模拟公众日常接触到的 AI 描述方式。
2. 技术类型对比：研究特别考察了两种不同类型的 AI 技术——大型语言模型（Large Language Models, LLMs）和推荐系统（Recommendation Systems）。研究者希望验证拟人化语言的影响是否在这两类技术中存在显著差异。
3. 测量维度：研究测量了公众对 AI 感知的多个维度，这些维度也是当前公共讨论中的热点话题（如信任度、能力预期、风险感知等）。
4. 对照组设置：为了验证文本阅读本身是否足以改变观点，研究还设置了一个单独的条件组，使用明确讨论 AI 危险性的文本。结果显示，个体对 AI 的看法确实会因阅读此类文本而发生显著变化，这证明了实验范式的有效性。

主要发现

尽管实验设计严谨且样本量充足，但研究得出了一个出乎意料且相对保守的结论：

• 拟人化语言的影响有限：在主要的实验条件下，即对比拟人化与非拟人化描述时，研究发现文本是否使用拟人化语言，并没有对参与者的 AI 感知产生实质性影响。
• 即时效应微弱：结果表明，拟人化语言对公众 AI 意见的即时影响是微小的（modest）。这意味着，仅仅在阅读包含拟人化词汇的简短段落时，公众对 AI 的认知并不会发生剧烈偏移。

研究的局限性说明

研究团队也谨慎地指出，虽然即时效应微弱，但这并不排除拟人化语言在更自然、长期的环境中产生累积效应。例如，在长期的、持续的拟人化接触中，或者在复杂的自然主义社会互动中，这种语言习惯可能会逐渐塑造更深层的认知偏差。

关键要点

• 拟人化语言的普遍性与争议：公众对 AI 的讨论常使用拟人化语言，这被批评为导致误解、夸大宣传和炒作，进而扭曲公众认知并影响政策。
• 实验规模与对象：研究涉及 815 名参与者，对比了阅读拟人化与非拟人化文本后的感知变化，并区分了大型语言模型（LLMs）和推荐系统两种技术类型。
• 核心结论：无显著即时影响：在受控实验环境下，拟人化语言的使用并未显著改变参与者对 AI 的看法。与明确讨论 AI 危险性的文本能显著改变观点不同，单纯的拟人化修辞并未产生同等强度的认知冲击。
• 长期效应尚不明确：研究结果仅针对即时效应。拟人化语言在自然主义设置下，或通过长期、持续的暴露，是否会产生累积性的认知影响，仍是未解之谜。
• 公共话语的现实映射：研究设计的文本旨在反映现实中面向公众的 AI 话语，确保了研究结果的外部效度，即结论更贴近真实世界的传播场景。

意义与影响

这项研究为 AI 伦理、传播学以及公共政策制定提供了重要的实证依据，其意义主要体现在以下几个方面：

1. 对 AI 沟通策略的启示

对于 AI 公司、媒体和技术传播者而言，这项研究挑战了“拟人化语言必然导致严重误导”的简单假设。虽然拟人化语言可能不会在短期内剧烈改变公众认知，但它作为一种修辞手段，其长期潜移默化的影响不容忽视。研究建议，在面向公众沟通时，应更加审慎地选择措辞，避免过度拟人化，尤其是在涉及能力预期和风险评估时，应追求更精确、非拟人化的描述，以减少潜在的认知偏差。

2. 政策制定的参考

由于拟人化语言对即时政策偏好的影响有限，政策制定者可能不需要过度担忧短期的修辞炒作会立即导致错误的政策转向。然而，考虑到长期累积效应，监管机构应关注 AI 宣传中的系统性拟人化趋势，并推动建立更透明的信息披露标准，确保公众基于对技术局限性的准确理解来形成政策诉求。

3. 未来研究方向

该研究指出了当前认知的盲区：即时效应与长期效应的差异。未来的研究应致力于探索长期接触拟人化 AI 交互（如长期使用的聊天机器人）对公众心理和社会规范的深层影响。此外，研究还可以进一步细分不同文化背景、不同教育水平群体对拟人化语言的敏感度差异。

4. 公众素养的提升

对于普通公众而言，这项研究提醒我们，虽然单次阅读拟人化文章可能不会立即改变观点，但长期沉浸在这种话语体系中可能会潜移默化地影响我们对技术的理解。提高数字素养，识别并批判性地审视媒体中的拟人化修辞，有助于建立更理性、更基于事实的 AI 认知框架。

综上所述，虽然拟人化语言在短期内对公众感知的影响不如预期显著，但其潜在的长期影响和系统性风险仍需学术界、产业界和政策制定者保持高度警惕。