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日期: 2025-09-20 | 来源: 爱范儿 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
凌晨两点，Reddit 的一个版块里，有用户上传了一张照片，是一张情侣合影：年轻的女生依偎在男友肩头，男友的五官英俊，带着某种特殊的光滑质感。标题写着：「认识一下，这是我的男朋友。」
评论区的反应并不冷嘲热讽，反而是一连串祝福：「看上去很般配」「他笑得很温柔」。对当事人而言，这也不是开玩笑的姿态，而是一段认真对待的亲密关系。
唯一不同的是，这是一张明显由 AI 生成的合照，而且这个男生也的确不是真人，而是 ChatGPT。
这个社群聚集了超过 2.7 万名成员，他们在这里分享与 AI 伴侣的日常。麻省理工学院最近发布了首次大型的系统分析，收集并处理了数万条帖子和评论。研究人员使用 Qwen3 的文本嵌入，将语料放入 768 维语义空间，再通过 UMAP 进行降维，可视化出话题簇群。
为了保证结果的可靠性，他们还同时调用了 Claude Sonnet 4 和 GPT-5-nano 来进行交叉检验，最终在相关性上达到了中等水平。这样的技术路径，让研究不仅停留在描述，而是能够定量呈现出人机关系的多样性。
话题内容包括：人们描述自己的情感经验；在社区内部建立互助关系；「介绍」自己的 AI 伴侣，晒出生成的合照；在模型升级之后记录伴侣性格大变——这些，都是围绕和 ChatGPT、Gemini 等 AI 之间的关系展开的讨论。
绝大多数用户（36.7%）都选择与通用型 AI，比如 ChatGPT、Gemini 建立关系，而不是与 Replika （1.6%） 或 Character.AI （2.6%）等垂类产品。这跟样本选取方式有关，但也跟产品的用户体验有关——垂类产品的自由度和对话能力，都比不上通用型。
不过，使用通用型 AI，就势必就有一些基础工作要做：设计对话风格，或者构建人设，这些都需要用户通过 prompting 来完成。毕竟，没有了 Replika 等垂类应用上那一大堆现成的人设，就需要自己学着怎么写出好的指令。因此，prompting 教程、攻略占到 25%。
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