对于人类来说，读取彼此的情绪并展示适当的同理心已经足够困难了。要求机器像人一样思考、感受和行动，这超出了当今人工智能（AI）的范畴。
然而，为了设计更好的服务机器人、聊天机器人和生成式人工智能系统，让计算设备具有同理心的感知能力是至关重要的。尽管当前的人工智能代理可以模拟基本形式的同情，但它们仅仅是对关键词或其他基本线索做出编码性回应。
对于南加州大学社交联结神经内分泌学（NEST）实验室博士后研究员Anthony G. Vaccaro来说，”现有的系统还不足够。要达到AI能够检测情感并在一个始终提供适当同理心和理解的水平上运行的程度，还有很长的路要走。”
目前，“机器同理心仍然是一个非常抽象的问题，”波兰亚当·米奇维奇大学副哲学教授兼认知神经科学中心成员Joanna Karolina Malinowska说道。“开发能够理解复杂人类行为提示（包括矛盾和不确定性）的系统是非常具有挑战性的。”
没有二手情感
与在线聊天机器人或与服务机器人互动，你很可能会遇到包含某种形式同理心的系统；它对于与人类建立信任和获得支持至关重要。然而，尽管设备发出的话语有时听起来安慰，但这些通用性系统看起来也可能是虚伪和不真诚的。
问题源于一个基本问题：同理心是非常复杂和微妙的。”同理心涉及很多因素，包括人们的喜好和在不同情境中的反应，”Vaccaro指出。然而，当今的人工智能无法根据个人特点进行适应和调整，比如对幽默或来自同一事件的肯定性言辞的偏好。
复制整个人类思维和情感的全谱是困难的，因为虽然每个人都是不同的，但机器人必须在系统中硬编码的一组限制数据下运行，Malinowska说。识别和解释不同情境中的语言是足够困难的，而这些系统还必须应对面部表情和肢体语言。“即使是今天最好的系统也经常出错。这并不奇怪，因为人类也经常误解他人的情绪，”她说。
不出所料，AI中令人信服和操纵性行为之间的界限可能非常微弱。Malinowska说：“某些特征能够唤起人类的同情，并可能增强个人同机器人的移情倾向，而另一些特征则可能突出互动的人工本质，潜在地引起用户的烦恼、恐惧、挫败感、尴尬，甚至攻击行为。”
一种潜在问题是人类倾向于赋予机器人系统人性特质，Malinowska指出。有时这是好事，有时会成为问题。因此，将机器人的行为与特定情境或用例相匹配是非常困难的。例如，医院中的支持机器人和爆炸处理机器人与人类的互动方式完全不同，用户的反应也会有很大差异。
这些机器人还应该在用户中引起各种情绪——关怀机器人可以，并且在某些情况下应该引起共鸣，而在军事机器人的情况下，这通常是不可取的。Malinowska解释说：“为了避免设计错误并实现期望的结果，我们必须了解驱动这个过程的潜在因素。”
因此，目标是开发更好的算法，但也要开发多模态系统，不仅可以响应文字或文本，还可以纳入机器视觉、语音和音调识别以及其他与人类生物学相关的线索。Vaccaro说：“更好的人工同理心围绕着更准确地模仿人类行为背后的动机。”
超越理性
大学研究人员和公司正在推进情感支持机器人、服务机器人和其他面向儿童、老年人共患痴呆症等人群的工具。其中包括像Groove X这样的公司，该公司开发了一款配有50个传感器、售价为2825美元的移动机器人，旨在成为家庭伴侣，以及Moxie，一个帮助儿童应对社交、情感和发展挑战的社交机器人。
然而，实现机器人更逼真的共情行为的道路依然漫长而艰辛。尽管很多重点都在于构建更好的语言模型，但也越来越关注开发多模态人工智能，使其更像人类所拥有的五种感官。目前，填补所有空白——包括跨语言和跨文化的语言和肢体语言的细微差别——仍然有些“黑箱子”，Malinowska说。
Vaccaro认为，传统的将行为硬编码到计算系统中的方法有太多的限制，尤其在共情等模糊领域。例如，如果一个机器人观看了一个人摔倒后经历剧痛的视频，并将其纳入学习，它可能模仿这种反应与人类建立联系。然而，这样的回应可能看起来滑稽或荒谬，因为人类可以推断出其中没有真正的共情。
相反，Vaccaro的研究团队已经探索了使用机器学习来帮助系统对实际人类经历有一些“感觉”的想法，重点是脆弱性。虽然现在让机器人真正感受摔倒的痛苦是不可能的，但这个设备至少可以开始解读正在发生的事情以及人类如何解释这些感受。Vaccaro指出：“这是使AI系统变得客观更智能的一种方法，减少系统出现不可接受或反社会行为的风险。”
词汇匮乏
另一个挑战是过度依赖情感支持系统。例如，一个为痴呆症患者提供支持的机器人可以提供陪伴和认知刺激，加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程系教授、该校保健机器人实验室主任Laurel Riek说。
然而，“人们对机器人可以产生非常深厚的依恋，特别是当它们提供社交或治疗支持时，”Riek解释说。相同的机器人可能会加剧社交孤立感，增加安全和自主风险。Riek推崇“人类的出口”概念。她说：“与机器人的所有互动最终将结束，所以确保用户参与创建一个退出计划非常重要。”
还存在其他担忧。Riek说，其中包括恶意行为者利用基于共情的方法欺骗和操纵人类、卫生保健工作者和其他人的替代，以及数据隐私问题，特别是在机器人设备用于建立人类联系的卫生应用的情况下。
然而，毫无疑问，机器中的人工共情的概念将得到推进。Malinowska总结道：“在实现人工共情方面，机器人系统和人工智能与人类达到平等还需要很长时间。但我们仍在继续增加理解并取得进展。”
Samuel Greengard是一位驻西林市的作者和记者，位于美国俄勒冈州。