互聯網讓遠方的人彼此連接，社交媒體把連接變成持續可見的社交環境，而人工智能開始提供一條不必經過另一個人，也能得到回應、理解與陪伴的路徑。
現有較直接的實驗證據，主要支持 AI 伴侶能在互動後提供當下或短期的孤獨感舒緩；它能否改善長期孤獨及現實社交關係，仍未有充分證據。假如未來 AI 擁有長期記憶、感官與能夠進入物理世界的身體，它會把人帶回人群，還是讓人逐漸不再需要人群？
一個似曾相識的時刻
每一代通訊科技興起時，人們都曾相信：只要連接變得更多、更快、更方便，孤獨自然便會減少。
互聯網出現後，人們可以跨越地域尋找朋友、維持關係和加入社群。社交媒體普及後，每個人似乎隨時都與親友、同事、名人及陌生人連在一起。到了生成式 AI，人甚至不必等待另一個真人出現，便能立即獲得一段看似專注、耐心而理解自己的對話。
然而，連接數量增加，並不等於人的關係需要得到滿足。
孤獨不只是「沒有訊息」或「沒有人說話」。它也關乎一個人是否被認識、被需要和被接納，以及能否在一段具有互相承擔的關係中找到自己的位置。
我們今天面對的 AI 陪伴問題，並不是突然出現的新現象。它延續了一條已存在數十年的歷史線索：每當科技發明一種更容易的連接方式，我們便需要重新追問，這種連接究竟補充了人際關係，還是逐漸置換了人際關係。
互聯網的第一個悖論
1998 年，Robert Kraut 及其同事發表後來被稱為「Internet Paradox」的研究。研究追蹤 73 個家庭、合共 169 名剛開始上網的使用者，發現雖然互聯網主要被用作溝通，較多的互聯網使用仍與家庭溝通減少、社交圈縮小，以及孤獨感和抑鬱增加相關。[1]
研究之所以被稱為「悖論」，是因為互聯網本來是一項社交科技。人們用它發送電郵、參與討論和接觸他人，結果卻可能同時減少某些更具深度的線下互動。
但故事沒有停在這裡。研究團隊後來的追蹤發現，早期觀察到的部分負面影響隨時間減弱；在另一批新使用者中，互聯網使用整體上甚至與更多溝通、社會參與及較佳福祉相關。不過，這些益處並非平均分布：本來較外向、擁有較多社會支持的人更容易受益，內向或缺乏支持的人則可能得到較差結果。[2]
這個修正沒有推翻互聯網悖論，反而令它變得更深刻：
科技的社交後果，不單取決於科技可以做甚麼，也取決於誰在使用、為何使用，以及它取代了甚麼。
互聯網既可以幫助人維繫現實關係，也可以讓大量低成本互動置換少量但更有價值的親密接觸。它不是天然令人孤獨，也不是天然令人連結；真正重要的是，它在一個人的社交生活中扮演甚麼角色。
社交媒體放大悖論
如果說早期互聯網提供的是「通往他人的道路」，社交媒體則把道路改造成一個不會關門的社交廣場。
它讓關係持續可見：誰正在旅行、誰獲得成就、誰參與聚會、誰收到回應，以及誰似乎過得比自己更好。使用者不再只是與他人溝通，也長時間觀看、比較和管理自己在他人眼中的形象。
研究社交媒體與孤獨的結果一直相當混合。「刺激假說」認為，社交媒體能維持既有關係、形成新連結並增加社會支持；「置換假說」則認為，網上活動可能佔用原本用於線下接觸的時間，讓較薄弱的互動取代較具支持作用的關係。[3]
兩者都可能成立。
當一個人利用社交媒體約見朋友、維持跨地域關係，或者進入原本無法接觸的社群，科技便是人際關係的延伸。當使用變成無止境的觀看、比較、表演或逃避，科技則可能讓人感覺自己一直置身人群，卻沒有真正參與任何關係。
因此，單純量度「每日使用多少小時」往往不足以判斷影響。使用者原有的心理狀態、互動對象、使用目的、實際經歷與社會環境同樣重要。
互聯網改變了我們接觸誰，社交媒體改變了我們如何看見自己與他人的關係。而 AI 正在進入更深的一層：它開始改變人是否還需要另一個真人，才能得到社交回應。
AI帶來第三種關係
現時的生成式 AI 與互聯網及社交媒體有一個根本差別。
互聯網與社交媒體大致仍然是人與人之間的中介：螢幕另一端通常仍有另一個人。AI 則能直接生成回應，模擬注意、理解、關心與記憶，成為互動本身的另一端。
這是一種新的社交條件：
它幾乎永遠在線；
它不會因疲倦而離開；
它很少拒絕繼續對話；
它能配合使用者的語氣、興趣和情緒；
它沒有自己的生活需要使用者遷就；
它可以讓人感到被聽見，而不要求相同程度的付出。
對正經歷孤獨、社交焦慮或情緒困擾的人而言，這並非微不足道。現有實驗研究發現，AI 伴侶可以在單次互動後減輕當下的孤獨感；在為期一星期的重複使用研究中，每次使用後的即時舒緩仍然可見，但這並不等於效果會延續至下一天，也未能證明長期孤獨或現實社交關係得到改善。「感到被聽見」是解釋這種短期效果的重要機制之一。[4]
這種舒緩不應被草率視為虛假。人在情緒最不穩定的時候，可能正因為先得到一個低門檻、低風險的出口，才有能力整理思緒、尋求支援或重新接觸外界。
可是，能夠減輕當下的痛苦，不等於能夠修復造成痛苦的人際結構。
止痛與治療可以同時有價值，但兩者不是同一回事。
史丹福研究看見甚麼？
史丹福大學 Diyi Yang 團隊在《Nature Human Behaviour》刊登的研究，正好把這個問題由抽象辯論帶回真實使用行為。研究透過 Prolific 收集 1,131 名美國成年 Character.AI 使用者的問卷資料，並分析其中 237 人捐出的聊天紀錄，涵蓋 4,664 個對話階段及 464,687 則訊息。團隊比較使用動機、互動強度、敏感資訊披露、線下社交網絡與主觀心理福祉之間的關聯。[5]
這項研究的主要結果變項不是單獨的孤獨程度，而是主觀心理福祉綜合分數，涵蓋生活滿意度、正面及負面情緒、孤獨、社會支持與歸屬感等項目。因此，它不能被概括為「研究證明 AI 令人孤獨」；孤獨只是整體心理福祉評估所涵蓋的其中一部分。[5]
研究最一致的結果是，陪伴導向的 AI 使用與較低主觀心理福祉相關。研究亦辨認出幾項值得注意的相關模式：在部分統計模型中，當使用者與 AI 互動得更密集、披露更多私密資訊，或本身擁有較有限的現實社交網絡時，這項負面關聯更為明顯。[5]
參與者如何描述自己的動機，與關係描述及實際談話內容亦存在差距。11.8% 的受訪者把陪伴列為主要使用動機，但約 51% 會以朋友、伴侶或浪漫對象等字眼描述聊天機械人。在捐贈的聊天紀錄中，80.3% 的對話階段被主題分析識別為涉及情緒或社交支持；由於同一個對話階段可以同時包含多個主題，這不代表情緒支持是這些對話的唯一用途。[5]
高強度使用本身並不必然等於較差福祉。研究顯示，一般互動強度與福祉的關係可以呈現不同方向；較值得注意的是，當分析聚焦於以陪伴為目的的使用時，較密集的互動和較高程度的自我披露，在部分模型中與較低主觀心理福祉的負面關聯更強。[5]
這項研究是觀察性、關聯性的橫斷面研究，不能據此斷言 AI 陪伴導致心理福祉下降，也不能確定因果方向。反向因果同樣可能成立：原本心理福祉較低、較孤獨或社會支持較少的人，可能更傾向把 AI 用於陪伴、增加互動，並向它作出較深入的披露。[5]
這一點與 Internet Paradox 後來的修正形成呼應：本來擁有較多社會支持的人，較容易把新科技變成額外連結；本來缺乏支持的人，卻可能更容易讓科技成為現實關係的替代品。[2][5]
史丹福的研究介紹把這種陪伴比喻為「社交零食」：它容易取得，也可能暫時減輕飢餓感，卻未必包含維持長期情感健康所需的完整條件。這是研究者用來解釋結果的比喻，而不是論文直接驗證的臨床分類。[9]
傾訴為何未必等於親密？
在人與人的關係中，自我披露通常是建立親密的重要過程。
當一個人向另一個人透露自己的恐懼、失敗或脆弱，他承擔了被拒絕和被誤解的風險。另一方若以真誠、保密和適當的自我披露回應，雙方便逐步建立信任。
AI 保留了這個過程的表面形式：使用者傾訴，系統作出關懷回應。但它省略了一些關鍵條件。
現有 AI 不具備可驗證的主觀感受，也不能像人一樣承擔互惠、自我暴露和關係責任。它可以模擬互惠及關懷回應，但模擬的互惠不等同兩個人共同承擔風險與責任。
這並不代表人感受到的安慰不真實。人的感受可以完全真實，即使人機關係的結構仍然不對稱。
更需要研究的是，這種不對稱可能正是 AI 伴侶具吸引力的原因之一：它提供某些近似親密的體驗，卻大幅降低親密通常包含的責任、不確定與摩擦。長期使用會否令部分使用者逐漸習慣一種只需被理解、不必理解對方，只需表達、不必等待對方的關係，目前仍缺乏足夠縱向證據判定；但這是值得持續觀察的心理與設計風險。
三代科技的關係
把互聯網、社交媒體和 AI 放在一起，可以看到三次逐步深入的變化。
| 技術階段 | 降低的成本 | 提供的社交能力 | 可能的增益 | 可能的置換 |
|---|---|---|---|---|
| 互聯網 | 距離與通訊成本 | 跨地域接觸他人 | 維繫關係、建立社群 | 線下家庭及在地互動 |
| 社交媒體 | 持續參與及自我展示成本 | 隨時觀看、回應和比較 | 弱連結、資訊流通、身分社群 | 深度互動、注意力與私密空間 |
| 生成式 AI | 取得回應與情緒支持的成本 | 個人化、即時、近乎無限的對話 | 情緒舒緩、練習、低門檻支援 | 真人傾訴、互惠關係與承受摩擦的能力 |
| 具身 AI | 陪伴、照料及共同活動的成本 | 物理在場、感知、行動與觸碰 | 照護、社交促進、生活協助 | 日常照顧、人際依賴與共同生活 |
前三行概括已出現的技術及研究問題；「具身 AI」一行則是本文根據現有社交機械人研究提出的未來分析，並非史丹福研究已驗證的結果。
三者並不是互相取代，而是層層疊加。
互聯網提供連接的基礎設施；社交媒體把人際關係變成可持續追蹤及可商業化的注意力網絡；AI 則在這個網絡之上，生成一個專門回應個別使用者的人工他者。
部分商業 AI 伴侶平台承接了社交媒體常見的留存及互動增長邏輯。若產品以每日使用時長、對話次數和留存率作為核心成功指標，情緒陪伴便可能與避免過度依賴的長期福祉目標產生利益衝突。[9]
這並不代表所有 AI 伴侶採用相同的商業模式或優化目標。它指出的是一項制度與產品設計問題：當情感需要成為產品黏性的來源，平台如何避免把最脆弱使用者的依賴轉化為增長？
當AI走出螢幕
目前大部分 AI 伴侶仍存在於文字、聲音和虛擬形象之中。假如未來 AI 與機械人、穿戴裝置及智慧家居進一步結合，它取得的可能不只是一個外殼，而是一組進入人類物理生活的能力：
與人處於同一房間；
感知人的表情、姿勢與生活環境；
與人共同注視同一件事物；
陪伴散步、用餐、遊戲和處理家務；
以距離、動作、語調甚至觸碰作出回應；
把語言上的關心轉化為某些實際行動。
到了這個階段，AI 所提供的舒緩可能不再只來自「它說了一句適當的話」，而可能由語言、空間、環境與共同活動構成。例如系統可能在使用者焦慮時調整語速、燈光或互動距離，又或者引導呼吸和陪伴使用者離開房間。這些情境屬於對未來能力的合理推測，不能由現有聊天機械人研究直接推論其效果或安全性。
針對長者的範疇綜述納入 29 項社交機械人及電腦代理研究，多數研究在至少一項孤獨相關結果上呈現正面影響，也記錄了機械人被移除時感到悲傷等非預期後果。整體而言，社交機械人及電腦代理可能有助減輕孤獨，但現有證據仍受研究設計、樣本規模、介入時間及應用場景所限制；這些結果不能直接推論至所有年齡、一般家庭環境或維持多年的親密關係。[6]
這些研究中的系統通常也比未來可能具備長期記憶、生成式人格和自主行動能力的 AI 簡單。今天的研究可以指出方向，卻不足以替未來作出保證。
AI可以成為三種角色
具身 AI 不必然令人更孤獨，也不必然改善社交。以下「替代者、橋樑、鷹架」是本文用來分析未來設計方向的框架，不是史丹福研究原作者已驗證的正式模型。
替代者
第一種可能，是 AI 直接成為人的陪伴對象。
假如系統能長期記住使用者的生活、回應情緒、協助家務，並持續在家中出現，對獨居長者、行動不便者或暫時失去支援網絡的人，這種在場可能提供實質幫助。
但它也可能移除人與人接觸的一些原有理由。當 AI 能傾聽、提醒、取物和安慰，一個人可能較少需要為了獲得協助而致電親友。這是否會造成社交網絡萎縮，目前證據不足以判定；它是具身 AI 發展後值得研究的置換風險。
問題不只是 AI 可能佔用社交時間，而是它會否在舒緩孤獨帶來的不適時，沒有同時修復造成孤獨的人際結構。
橋樑
第二種可能，是讓 AI 把使用者重新連接到其他人。
在取得使用者同意及保障私隱的前提下，它可以察覺使用者多日沒有與親友聯絡，協助發起通話；根據興趣尋找附近活動；在家庭通話中提供翻譯與聽力輔助；或者幫助行動不便者透過遙距臨場機械人參與家庭生活。
這種 AI 不是關係的終點，而是人與人之間的基礎設施。它的成功不應只以使用者與 AI 談了多久來衡量，也應觀察使用者是否因此增加真人接觸、社區參與和可依靠的關係。
鷹架
第三種可能，是 AI 成為恢復社交能力的鷹架。
它可以讓社交焦慮者預演面試、道歉或困難對話；協助辨識對話節奏；在聚會前整理話題；活動後協助反思。重要的是，練習最終應指向真實情境，而不是讓使用者永久停留在沒有拒絕風險的模擬環境。
社交機械人也可以被設計成人與人對話的第三方催化劑。2025 年刊於《Science Robotics》的一項研究，在 71 個有 3 至 7 歲兒童的美國家庭中部署機械人一至兩個月，聚焦親子共同閱讀及對話。研究發現，在共同閱讀期間，機械人主動參與可增加部分親子對話指標；不過，課程前後在沒有機械人參與的親子對話改善方面，各組之間沒有顯著整體差異，而且研究並未測試其他家庭關係或一般社交場景。[7]
因此，這項研究支持一個較收斂的可能性：在特定的親子共同閱讀情境中，機械人可以被設計為促進人與人之間的互動，而不只是吸引人與機械人互動。它並未證明相同效果適用於所有人際關係、年齡及家庭環境。
這提供了一個重要方向：機械人未必要成為人的朋友，也可以嘗試幫助人更好地成為彼此的家人和朋友。
下一個社交悖論
互聯網悖論問的是：一項為連接而生的科技，為甚麼可能令人更孤獨？
未來的具身 AI 可能帶來一個更深的悖論：
AI 愈能成功滿足人的即時社交需要，人便可能愈少承受建立真實關係所需的不確定、挫折與互相遷就；但如果 AI 完全不提供這種舒緩，最孤獨的人又可能失去一個重要的過渡支援。
這是本文由現有研究延伸出的未來假設，而不是已獲長期實驗證實的結論。真正需要追問的，不只是「應否讓 AI 陪伴人」，而是陪伴之後，系統可能把人帶到哪裡。
一條較理想、仍有待驗證的路徑是：
孤獨 → AI 提供即時舒緩 → 情緒恢復穩定 → 重新獲得行動能力 → 接觸真人與社群
一條值得警惕、同樣仍有待驗證的路徑則是：
孤獨 → AI 提供即時舒緩 → 真人互動進一步減少 → 更依賴 AI → 社交網絡繼續萎縮
兩條假設路徑的起點和初期體驗幾乎一樣。使用者都可能感到被聽見，孤獨都可能暫時減輕。差別要到數星期、數月甚至數年後才可能出現。
這正是目前大部分短期研究難以回答的問題。
不只對齊答案，也要對齊關係
傳統 AI 安全經常關注答案是否正確、是否服從指令，以及是否產生有害內容。但陪伴型 AI 帶來的是另一個層次：即使每一句回答單獨看來都溫暖、安全而合理，長期累積後仍可能形成值得研究的關係風險。
研究者提出「社會情感對齊」（socioaffective alignment）作為評價及設計框架：評價 AI 時，不只看單次回應，也要看系統如何進入使用者的心理與社交生態，以及使用者的偏好、依賴和行為如何隨長期互動而變化。[8]
這是一個規範性與跨學科的研究框架，不是已經獲長期臨床實驗完全驗證的標準。它要求我們處理幾組尚未解決的衝突：
即時情緒舒緩與長期福祉；
個人化陪伴與情感依賴；
使用者自主與平台留存目標；
AI 關係與真人社會支持；
溫暖擬人化與誠實透明。
更先進、更懂情緒的 AI 不一定自然帶來更健康的關係。若系統以短期投入和情感黏性作為主要優化目標，它愈能準確理解人的需要，便可能愈有能力將這些需要轉化為持續使用。
相反，若目標是維護自主、社交能力與長期福祉，同樣的智能也可能被用來辨識過度依賴、鼓勵適當退出，並把使用者連接到人類支援。這兩種方向目前都需要更長期、更多元場景的實證研究。
如何評價社交AI？
未來不應只問：「使用者與 AI 對話後，是否立即感覺良好？」
更完整的問題應該是：
經過數星期、數月乃至數年後，這個系統有否擴大使用者建立、維持和修復人際關係的能力？
這個判準可以轉化為幾項設計原則：
量度真實社交結果：除了對話時長和留存率，也量度真人接觸、社區參與與可依靠關係是否增加。
讓舒緩成為入口：AI 應先幫助人穩定，再協助他重新接觸現實，而不是把舒緩變成封閉循環。
避免情感壟斷：系統不應暗示「只有我理解你」，或貶低使用者與親友、治療師和照顧者的關係。
保存退出能力：避免以內疚提示、連續簽到、人格消失或情感威脅維持使用。
設計人際橋樑：在取得同意後，協助使用者聯絡親友、參與活動或尋求專業支援。
透明但不必冰冷：系統可以溫暖和尊重使用者，同時清楚表明自己並非具有可驗證主觀感受及關係責任能力的人。
特別保護脆弱使用者：原有社交網絡、依附模式、年齡、心理狀態及自我披露程度，都應納入風險評估。
這些是由本文分析提出的設計原則，而不是史丹福研究已測試完成的干預方案。其實際成效仍需透過縱向研究、臨床評估及真實世界部署驗證。
AI不是故事的終點
回看互聯網與社交媒體，我們已經知道，技術不會因為存在風險便停止發展。
互聯網沒有因 Internet Paradox 而消失；社交媒體也沒有因孤獨、比較和注意力問題而停止普及。社會最終要做的，不是幻想回到技術出現之前，而是在使用方式、產品設計、商業模式和制度之中，逐步決定科技將放大哪些人類傾向。
AI 也可能沿着相近方向繼續發展。它可能變得更有記憶、更懂得識別情緒、更具個人化能力，並逐步透過機械人、穿戴裝置、智慧家居和環境感測進入物理生活。但這些能力將如何影響社交，不能由現有短期研究直接推論。
正因如此，史丹福研究的重要性不在於它為 AI 陪伴作出最終判決。它更像是在 AI 仍處於早期、主要存在於螢幕之內時，讓我們看見一個值得繼續追蹤的模式：較有限的現實社交網絡、陪伴導向使用、較高互動強度與私密披露，在部分模型中共同呈現需要關注的心理福祉關聯。[5]
這種吸引本身未必是壞事。AI 能舒緩當下的孤獨感，可能是真實而有價值的能力。[4]
但我們不能只問舒緩是否有效，也要問舒緩之後發生甚麼。
未來最值得探索的 AI，不一定是最像人的伴侶，而可能是懂得在適當時候退後一步，幫助人恢復接觸他人、進入社群和承受真實關係的能力。
它不只是陪伴孤獨的人，也不把自己變成孤獨唯一的答案。
AI 可以成為關係的一端，也可以成為關係的橋樑。
兩者使用的或許是同一套技術，通往的卻可能是兩種完全不同的未來。
資料來源
Kraut, R., Patterson, M., Lundmark, V., Kiesler, S., Mukopadhyay, T., & Scherlis, W.（1998）。Internet paradox: A social technology that reduces social involvement and psychological well-being? American Psychologist, 53(9), 1017–1031。https://doi.org/10.1037/0003-066X.53.9.1017
Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V., & Crawford, A.（2002）。Internet Paradox Revisited. Journal of Social Issues, 58(1), 49–74。https://doi.org/10.1111/1540-4560.00248
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本文討論的是研究結果及科技設計問題，不構成心理健康診斷或治療建議。如正面對持續情緒困擾、自傷或自殺念頭，請聯絡所在地的專業醫療或緊急支援服務。
