（本文作者为 有界UnKnown，钛媒体经授权发布）
文 | 有界Unknown，作者 | 山茶，编辑 | 钱江
你有多久没有发过朋友圈了？
这个话题，好像每隔一段时间，就会登上一次网络热搜。
每一次，大家都会很乐意在评论区聊一聊自己的原因，什么精力被工作耗尽，生活趋于重复，失去表达欲等等，大家的理由不一而足，但有一个共同点是，大家都很有共鸣。
2020年，微信曾披露，每天有超过1.2亿用户在朋友圈发表内容。这个数据后来一直没有更新，所以我们不知道这些年这个数据是否有大的变动，但微信显然还是想要再抢救一下大家的表达欲。
所以，微信最近灰度测试了一项新功能，让AI帮你代写朋友圈，替你给你朋友的朋友圈评论，试图把朋友圈的参与门槛再一次降低。
但这个功能上线却并没有获得多少赞美。
比较出圈是评论是，知名自媒体人，前腾讯媒体事业群总监程苓峰的评论：帮NPC成为NPC，活人越来越少，熟人关系链空心化。最强活人平台不来守活人的底线，那谁来守。
程苓峰的评论截图
程苓峰的评论表达了其对AI入侵人类社交的一种焦虑，而且显而易见，这种焦虑是有合理性的。
这些年，随着AI的能力越来越强大，我们在更多的地方使用AI，写周报用AI，写申请书用AI，写论文用AI，写新闻用AI。
AI一下，在今天几乎已经成为了一种习惯，但是，这种AI的应用是不是应该有个界限？
或者反过来说，当我们连朋友圈都需要AI来帮忙代笔的时候，我们还有必要发朋友圈吗？
AI会让朋友圈变成什么样子？AI会让朋友圈变成什么样子？
对于微信来说，这件事情其实是有答案的。
2023年初，美国康奈尔大学、斯坦福大学、里海大学和Cornell Tech的一些学者就做过一个几乎一模一样的实验。
这项实验基于Google的Smart Reply展开，他们招募了1020名参与者，实验是让参与者两人一组进行对话交流，然后在交流过程中引入AI，即让AI帮他们生成回答。
论文研究方法示意｜来源：Artificial intelligence in communication impacts language and social relationships
而研究结果，也可以说完美匹配微信对于AI代发朋友圈和代评论的所有预期。
首先，大家确实会使用AI回复，且AI确实提高了沟通效率。
研究结果显示，当参与者在沟通中被允许使用AI回复时，14.3%的消息直接采用了这项功能；而使用这项功能之后，参与者们每分钟发送的消息数量提高了10.2%。
其次，AI确实让沟通氛围变得更友善。
因为Smart Reply本身倾向于给出更积极、友善的表达，而研究发现，当一个人使用AI回复多了以后，他自己接下来的语言也会变得更加积极。即在沟通中引入AI，实际上可以改变整个沟通氛围。（需要注意，研究也表明，如果AI的回复偏向负面，使用AI的人和沟通氛围也会趋向负面）
当平台交流中充满了对立、争吵和谩骂，友善AI带来的“净化作用”就显得非常重要，而这一点也非常符合包括微信在内的所有互联网平台。
第三，AI确实让人更有魅力。
研究发现，当AI帮你把话说得更积极友善之后，别人会觉得你更好沟通，对你的好感度也会随之上升。
但是，对，有但是。
就是以上三个正向的反馈都有一个前提，那就是不能让你的沟通对象怀疑，你是否在沟通中使用了AI。
因为研究人员在聊天结束后询问参与者，你觉得对方刚才使用AI的频率有多高？
结果发现，当大家越认为对方使用了AI之后，对对方的近亲感就会越低，甚至会觉得对方很强势，不好沟通。
也就是说，AI确实可以改善沟通，但如果大家对是否在沟通中使用AI产生怀疑后，又会反过来损害之前对这个人的印象判断。
当然，这项研究也有明显的局限性，所不能把它的结论和今天的微信朋友圈直接对应起来。
比如，这项实验开始在2024年初，当时GPT-4才刚刚发布，他们使用的Google Smart Reply也远远无法和现在的AI能力相提并论。
同时，这项研究中的AI回复占比也并不高，其最高的AI回复占比仅有14.3%。以及，这项实验的参与者都是陌生人，与朋友圈熟人为主的社交关系也有所差别。
但这里也延伸出另一个问题。
当AI的能力越来越拟人，越来越能帮助一个人打造完美人设之后，前面提到的这些正向的，负向的作用，是会放大，还是会收敛？
而这，可能就需要一场更宏大的实验了。
我们真的，需要AI吗？从前面的论文来看，AI对于改善沟通的效果有理有据。
但科学是理性的，而人的沟通还存在非常多感性的东西。所以我还想探讨的是，从感性的角度，我们需要在沟通中加入一个AI吗？
大家肯定都经历过这样的场景。
逢年过节的时候，大家会收到很多祝福信息，也会给很多人发送祝福问候。但是从早几年前开始，大家就为这个行为延伸出一种共同的默契，叫做“群发的东西我不回”。
也就是说，我们普遍会在社交中对那些“廉价”的东西感到不满。
这个廉价并不是金钱意义上的。
2004年，美国心理学家Justin Kruge就曾提出过一个名叫“努力启发式”的理论。即人们会把“一个东西花了多少努力制作”当作判断它质量和价值的线索。
这就是我们为什么会觉得纯手工制作的东西会更高级，手写的贺卡更有仪式感，年轻时候收到千纸鹤现在还放在家里的角落的原因。
迁移到AI与社交关系这件事情中，用AI生成的回复显然是没有付出过多少努力的，因此这种回应本身就会给人一种廉价感。
即我需要的关心、尊重、理解和共情，但你却在用AI敷衍我。
这背后延伸的含义是，你根本就不重视我。
所以这种时候，如果两个人还没有直接翻脸，我想这已经足够体现两个人的素质了。
所以需要意识到的是，我们没有办法用AI来代替情绪。
就像你和你对象/朋友吵架了，你没有办法把你们的聊天记录喂给AI，然后让AI给你生成几条高情商回复。
退一步讲，即使这种行为暂时成功了，但你就真的理解你的朋友和恋人了吗？
如果你的朋友/恋人再用AI回复你，你们两个人的AI对话完美无瑕，充满了乐趣和幸福，但这能证明你们两个人就真的相互理解了吗？
而这，可能是AI进入到熟人关系，甚至亲密关系中更进一步需要讨论的。
但除此之外，人与人之间建立真实的社交关系其实也在要求我们，要更加真实的表达自己。
哲学家汉娜·阿伦特（Hannah Arendt）在其代表作《人的境况》中提到，一个独特的人，不是因为他“拥有某些属性”而变得独特，而是在人们逐渐了解他的言说和行动中，感受到他的独特。
因为每个人的经历，见识和思考都不相同，所以每个人的表达和行为也都不一样。而我们正是通过你说什么，做什么，来逐渐知道你是谁的。
但AI显然会逐渐消弭这种差异。
康奈尔大学在2025年的一项研究表明，AI可以让个体产生的更多，更详细的想法，但不同参与者产生的想法也会因此变得更相似，特别是大家依赖于同一个模型的情况下。
他们把这种现象称为同质化效应。也就是说，当AI使用的越来越多，我们未来可能会看到千篇一律的文案，和千篇一律的朋友圈。
这里面其实是还有另一个很有意思的一个现象，叫模型坍缩。
即模型训练不能大量使用AI生成数据，否则新训练出来的模型能力会比之前的模型更差。
而为了避免坍缩，继续训练出更强大的模型，全球领先的AI公司都在疯狂寻找2023年以前的书籍，那些真正由人类书写，不掺杂任何AI的纯净内容。
这就是有趣的地方，AI在不断的追求类人的真实性；而人类却尝试用AI来不断让自己变得虚假。
这样事情，甚至已经在不断地产生后果，比如近期就有很多媒体关注到，现在大量AI炮制的低俗内容，网络烂梗正在侵蚀中小学生的语言生态。
我们当然相信微信的AI断不至于生成这些垃圾内容，但语言能力坍缩，却是实实在在需要注意的问题。
而微信，或者说腾讯这样一个体量的公司，又确实应该当仁不让的承担起这份社会责任。
结尾最后，还是想要感叹一下现在这个AI时代，
在AI竞速下，如今每个企业都在想方设法的让AI融入自己的业务，这个过程中，提效似乎成为唯一追求。
我们太在乎效率了。
这一点，从工业时代开始就一直没有变过，我们追求更快的列车，更快的网速，更快的充电速度，更快的交互反应...
导致很多时候，我们追求速度和效率已经成了一种惯性。
但速度和效率，很多时候并不等于唯一答案，特别是在人与人之间。
或许AI确实能够提升社交的效率，但社交本身需要的或许就不是效率，它甚至就是需要一种缓慢的低效，它就是需要人在其中投注感情，付出成本的。
我不知道现在还有多少人知道木心的那首《从前慢》，里面的两句，恰好适合今天的总结：
记得早先少年时，大家诚诚恳恳，说一句是一句
从前的日色变得慢，车，马，邮件都慢，一生只够爱一个人
......
参考资料：
[1] KRUGER J, WIRTZ D, VAN BOVEN L, ALTERMATT T W. The effort heuristic[J]. Journal of Experimental Social Psychology, 2004, 40(1): 91–98. DOI: 10.1016/S0022-1031(03)00065-9.
[2] LIU B, KANG J, WEI L. Artificial intelligence and perceived effort in relationship maintenance: Effects on relationship satisfaction and uncertainty[J]. Journal of Social and Personal Relationships, 2024, 41(5): 1232–1252. DOI: 10.1177/02654075231189899.
[3] AGARWAL D, NAAMAN M, VASHISTHA A. AI suggestions homogenize writing toward Western styles and diminish cultural nuances[C]//Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York: Association for Computing Machinery, 2025: 1–21. Article No. 1117. DOI: 10.1145/3706598.3713564.
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