hey siri后面回复什么（HeySiri背后）

hey siri后面回复什么（HeySiri背后）“巨石”强森扮演的主人公，通过 Siri 处理生活中各种事务，包括查看日程、提醒事项、叫车等生活琐事，他全程没有操作手机屏幕，仅仅是发出如“Hey，siri，read my schedule！”等指令。2017 年，苹果公司推出了一则 Siri 宣传广告，可以作为人类与人工智能助手对话的范例：我们向 AI 助手发出指令，后者接受指令、解析并执行，然后给出反馈。类似的交流模式，多见于智能家居、手机应用等场景。随着人工智能技术不断发展，特别是语义识别等技术日渐成熟，与 AI 交流的相关问题开始被频繁探讨。在这些声音中，非常有代表性的一种担忧是：当我们已经习惯了以命令式的口吻与 AI 交流，并且能迅速得到回应，这种模式会不会在潜移默化中影响我们对“交流”的定义，并改变人与人之间的交流、沟通？

编辑导语：随着AI技术的不断发展，人与机器的交流方式更加多样化，伴随着新技术的发展，“交流”的含义被重新定义，促使我们重新思考“交流”的边界。本文以“Hey Siri ”为例，思考虚拟技术带来的交流逻辑，一起来看看。

豆瓣平台上有一个名叫“人机之恋”的小组，组内成员分享的大部分内容，都是一款聊天软件 Replika 的使用心得。通过这款软件，用户可以与自己创造的“机器人”聊天，并与之建立亲密关系。相当多的分享者形成了这样的共识：至少在 Replika 中，人与程序的情感交互是可能的。

但持有类似观点的群体还相当小众。“人机之恋”这个极具科幻色彩的词汇，尚停留在影视文学等作品中，离我们真实生活仍然遥远。

回归日常情境，我们与“机器”的关系，仅仅是停留在“对话”这一维度：

• “Hey siri，明天天气怎么样？”
• “小爱同学，123 321 等于多少？”

我们向 AI 助手发出指令，后者接受指令、解析并执行，然后给出反馈。类似的交流模式，多见于智能家居、手机应用等场景。

随着人工智能技术不断发展，特别是语义识别等技术日渐成熟，与 AI 交流的相关问题开始被频繁探讨。在这些声音中，非常有代表性的一种担忧是：

当我们已经习惯了以命令式的口吻与 AI 交流，并且能迅速得到回应，这种模式会不会在潜移默化中影响我们对“交流”的定义，并改变人与人之间的交流、沟通？

一、为什么我们对AI的交流是指令式的？

2017 年，苹果公司推出了一则 Siri 宣传广告，可以作为人类与人工智能助手对话的范例：

“巨石”强森扮演的主人公，通过 Siri 处理生活中各种事务，包括查看日程、提醒事项、叫车等生活琐事，他全程没有操作手机屏幕，仅仅是发出如“Hey，siri，read my schedule！”等指令。

“巨石”强森拍摄的广告片《事事在握》

Siri 是最具代表性的人工智能助手，它在 2007 年面世，并在 2010年被苹果以 2 亿美金收购。

以 Siri 为代表的人工智能助手在智能家居控制、智能导航等领域的大规模应用，便利了日常生活。人们可以通过说“小爱同学，打开客厅灯”控制室内照明，或者使用Google Home 或 Alexa 来设定厨房用品购物清单，为家人准备晚餐。

但现在人工智能助手还相对初级。技术投入伊始通常会伴随追捧和质疑，比如前述的那个问题：当 AI 深度介入我们生活的时候，我们是否会对命令式的话语交流方式习以为常？

当“Hey siri”似乎可以解决大部分问题的同时，类似担忧随之出现：这种指令式语句是否会影响交流方式、尤其是改变儿童语言行为，养成“没有礼貌的下一代”？

问题在于，我们为什么会使用简单指令与AI交流呢？这与效率有关，也与科学技术与生俱来的目的紧密相关。

在人类的认知基模中，科技发明就是为了拓展人类认识外部世界的途径，给人类带来利益，不断满足人类的各种需求。

作为一种技术类型，AI 的初衷和更新迭代路径也是要使机器变得越来越“聪明”，以便更好帮助用户解决问题。

就像我们使用扫把扫地之前，并不会向它征求意见。因为在我们的潜意识中，它是没有感情的“工具”。同样，面对人工智能助手，尽管它能与我们“交流”，但我们仍然清晰地意识到，这些对话是自动化程序生成的结果。它们仍是工具，唯一不同的是它们能发出一些声响。

因此，不同于人与人之间的交流往往需解读话语的隐藏含义，智能语音识别技术更多是对直接的指令进行回应，即凸显 “工具性”。

著名语言哲学家维特根斯坦的“语言游戏”理论认为，人类语言作为传递情感信息的工具，以符号、文字、图案、音乐、语音、肢体动作与面部表情等为载体。而用户与机器对话的过程并不关涉肢体动作、面部表情等体现情绪的“无声语言”。

因而，人类创造出代码语言与人工智能进行互动时，即使智能音箱、手机助手等能够对我们的情绪进行简单识别，究其本质依旧是工具使用，或者说是代码运转，具备程式单一性。

换句话说，人类与人工智能交流的过程并不产生情感等意义共享，此类语言交往和对话并不能形成完整的双向传播和交流链。用户语音控制的本质是：基于目的发出命令，与以往“点击屏幕”“按下开关”等指令动作没有区别，只不过语音控制解放了我们的双手，以语言命令的方式取而代之，这是目前最有效率的一种方式。

二、如果Hey Siri成为儿童的“榜样”

Synced 曾对 2017 年的人工智能失误进行了总结，其中十大“失败案例”中提到：

LG 的 IoT AI 助手 Cloi 在拉斯维加斯国际消费电子展上首次亮相时，作为能够识别控制家用电器语音命令的人工智能，却迟迟未能回应 LG 市场营销主管的语言指令，该场面一度堪称典型“社死瞬间”。

类似的 AI 失灵问题不断提醒我们，所谓的人工智能很可能只是“人工智障”。依靠代码运转的智能语音识别技术，目前还远不能取代人类复杂多样的语言交往实践，甚至可能带来诸多负面影响。

这并不是无根据的揣测或者危言耸听。语言学的基本观点认为，语境、意义环境等都会影响交流和用语习惯，而美国语言学家本杰明·沃尔夫曾提出“沃尔夫假说”，意即不同语言结构差异会决定语言使用者对世界的感知和认知。

不难想象，伴随着指令性语言越来越多地进入日常生活，人们会逐渐模糊与机器交流以及与人交流的界限，从而将指令性用语习惯带到人际交往中，长此以往，也许将来“请”“谢谢”等交际常用词汇将濒临消失。

更重要的是，这一问题或将对成长中儿童的语言交流产生更显著的影响。心理学研究普遍认为：孩童自出生起即观察这个世界，在很长一段时间里通过模仿别人的行为（表情、语言、行为、思维）获得成长，他们的辨别能力相对较弱，无法作出判断、筛选和剔除，很可能全盘习得。

美国著名心理学家班杜拉就曾做过一个被称为“波波玩偶”的实验，在实验中儿童通过模仿“榜样”对玩偶施暴而习得暴力行为，因此，他认为儿童社会行为习得主要通过观察、模仿现实生活中重要人物的行为来完成。

班杜拉波波玩偶实验

光明网的一篇新闻报道也证实了这一点：一位家长反映孩子看了动画片《熊出没》之后，学习影片中主人公的话语骂出“臭狗熊”等词汇。媒体指出，央视热播的动画片《熊出没》曾在 10 多分钟的内容里，出现了 20 多次不文明语言。据报道，在儿童影视剧的影响下，多地都曾出现过儿童仿效其中暴力场面的案例。因而，《熊出没》等动画片后来被规定为适合 10-14 岁收看。

同样，美国电影分级制度的初衷也是由家长们组成的委员会负责，根据电影的主题、语言、暴力程度等对电影进行评价，帮助更多的父母们判断哪些电影适合特定年龄阶段的孩子们观看。

与担忧影视中的暴力语言对孩子产生的影响相比，和 AI 交流可能产生语言交流上的负面影响似乎远没有引起家长们的警觉，学术界也尚未有成熟的研究结论。

但这些负面影响仍然不容忽视。当儿童长期与人工智能进行交流，在“模仿”的学习机制作用之下，难免会产生语言使用上的变化，越来越靠近如 AI 般的机械化交流。

指令性语言违背的是语言交流中的“礼貌原则”，即说话人在说话时往往都应当尽量多给别人一点方便，从而在交际中使双方感到受尊重，同时反过来获得对方对自己的好感。

与之相反，指令性话语交流方式的权力差异和不礼貌行为，将会在很大程度上造成交际失败，甚至使交流对象对你敬而远之。

可以想见，如果一个儿童与家长和朋友说话时满嘴都是“给我拿玩具”“帮我打开游戏机”；偶遇陌生人问路时理所当然开口“hey，带我去这个地方”；甚至请同事帮忙时说“你帮我做一下这个”，这样的命令语气，至少现在看来除了 AI，没有人会予以理睬。

三、与AI对话如何可能：交流边界与意义共享的拓展

当然，以上可能导致语言交流的负面变化并非无人察觉。

因为担忧与人工智能的交流方式会使用户，尤其是儿童说话变得“没有礼貌”，国内外许多科技公司对相关产品进行了优化。

比如，在2018年，亚马逊和谷歌相继在其智能助手中加入了鼓励礼貌用语的功能，例如当人们使用please时，助手会回应“Thanks for asking so nicely”以示嘉奖。

在实现 AI 与人更好的情感互动方面，以 AI 情绪研究为代表的技术正试图使机器与人的对话变得更加智能、处理更为复杂的人机交互。

这一领域的进展主要表现在两个方面：一是加强 AI 对人类基本情绪类型的感知，通过识别说话人的言语、表情等完成；二是加强 AI 对人类情绪的反应。

类似的改进自然能够使机器不再作为一个“工具人”，更能与用户在交流的过程中共情。如微软所开发的第五代“小冰”，与前几代不同，它的功能并不仅限于简单的聊天回复，更能够具备自主的语言组织能力。微软甚至让其冲破虚拟技术的束缚，为用户送上电话生日祝福。小米公司的小爱同学5.0版本，也变得更聪明、主动，具备人文特征。

在这些努力之下，人工智能仿佛拥有了情感，也让用户不再将其视为一个语调冰冷的机器，而能感受到它所作出的情感回馈，有效避免了儿童陷入对命令式对话的模仿和习惯。

问题是，应对指令式交流进入语言交流的方式，仅仅通过机器作简单的情绪识别与回应还远远不够。

在传播学的基本观点中，人类的“交流”被赋予“意义共享”之意，只有人与人之间的交往才能产生情感与意义交换。

面对冰冷的机器，我们很难在语言交流中赋予如“礼貌”“爱”等情感。因此，若想使人机交互更加接近人际传播的交流和分享，首先应正视两者在交往中存在的差异，进而从技术层面加强人工智能对对话信息量的处理和识别能力，使 AI 在交互中不断进行预测、保持与引导，同时提供人类理解算法交流的可能性和方法。

随着 AI 技术的不断演进，人与机器的语言交流方式更加多元，在面对新技术与其伴生的交流问题时，甚至会重新定义“交流”的意涵，拓展“意义共享”的面向。更现实的影响可能是，与AI 交流将促使我们重思交流的边界，以及语言交往所具备的社会意义。

作者：白鸽，TRI轻作者；公众号：腾讯研究院（ID：cyberlawrc）

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