关于情感的界定，存在实在论与建构论之争。情感实在论认为，情感是自然的、先天的、普遍的，具有明确的神经机制、生理指标与行为表现；而情感建构论主张，情感是社会的、后天的、特殊的，受到语言、文化、规范、认知等因素的影响。互构论者认为，实在论与建构论互补地反映了人类情感的不同维度。同样地，在AI领域，机器情感不仅具有实在性，遵循科学原理、技术规律、工程准则；还具有建构性，受限于不同社会因素、服务于特定交互需求。当我们以建构主义的视角去审视机器情感，有助于澄清一系列相关理论问题，如“机器情感是如何被实现的？”“机器情感背后潜藏着何种风险？”“机器情感应如何被更好地发展？”等问题。其实，并没有一个实在的机器情感等待我们去认识，而是需要我们去建构一个有益的机器情感的世界。 一、机器情感概念界定 机器情感作为一个跨学科概念，涉及认知科学、情感哲学、心理学、计算机科学、社会学等多个领域。简单来说，机器情感指的是AI系统借助技术手段而表现出的一种外在层面的类人情感。与人类情感不同，机器情感侧重于情感的外显表现，如面部表情、语音语调和行为模式等，而非情感的深层生理与内在心理机制。机器情感具有建构性、模仿性、具身性、计算性的特征，这些特征分别强调了机器情感的生成逻辑、实现方式、物质基础及运作机制。在现阶段，具备机器情感的各类产品大多能够识别并响应人类情感，从而实现更加自然、高效的人机互动。例如，日本的软银机器人Pepper配备情感引擎，可通过面部与语音识别判断用户情绪，并做出类似点头等亲切的回应，适用于商场迎宾、养老陪护等多个领域。 机器情感与情感智能关系密切，情感智能是机器情感的能力根基，机器情感是情感智能的外在表现。在AI领域，情感智能即进行情感识别、情感表达、情感体验与情感控制的能力，是具身智能所具备的一项基本能力。毕竟，身体是情感实现的必要前提。目前主流的情感理论认为，人类情感可被分解为情绪与感受，是身体与心智结合的产物。正如安东尼奥·达马西奥(Antonio Damasio)认为，“情绪活跃在身体的剧院里，而感受则活跃于心智的舞台上。”①情绪作为一种行为或动作，是身体的模式变化，而感受则主要在脑中产生，具有隐蔽性和私密性。值得注意的是，尽管感受主要源自大脑，但其涉及对情绪的内在体验②。因此，情绪与感受均与身体相关，具身智能必定拥有一定程度的情感智能，从而实现更好的人机互动。 机器情感的实现依赖于情感计算这一主流技术进路。“情感计算基于各种传感器捕捉到的信息，构建一个‘情感模型’，并建立一个具有感知、解释人类情感能力的个性化计算系统，从而为我们提供智能、敏感和友好的响应。”③情感计算的本质是将人类情感转化为可测量、可编程、可计算的数据与符号，并通过多模态数据采集、算法模型建构、情感模拟与反馈等方式，赋予机器一定的情感能力。具体来说，情感计算涉及一个融合多模态信息处理的复杂系统，其主要通过计算机视觉、自然语言处理、语音情感分析、生理信号感知等技术，为机器情感提供情感理解与响应的核心功能。情感计算通常包含三个层面，即语言层面、身体层面以及二者协调层面。语言层面即对语言内容、方式的理解与表达，例如，AI系统可通过相关模型对“我失业了”这一陈述的情感色彩进行识别判断，并将其归入焦虑、悲伤、无助等情感标签之下。进而，AI系统不仅能够使用带有情感词汇的语言如“我很遗憾听到这个消息”来回应用户，还可以通过语气、节奏、词序与句式结构等非情感词汇形式进行间接表达，如“或许现在很难，但我会一直陪着你”。除语言以外，身体亦承载着大量的情感信息，因此情感计算也聚焦于对生理信号的检测与模拟。AI系统通过可穿戴设备监测用户皮肤电导(Electrodermal Activity，EDA)、心率变异性(Heart Rate Variability，HRV)等生理参数，当用户的皮肤电导上升、心率变异性下降，AI系统便可识别出用户潜在的焦虑或紧张情绪。具身智能亦可通过身体做出情感回应，例如，日本的Lovot机器人可通过加热外壳模拟人类体温，向用户传递陪伴感，或通过调整电机振动频率模拟抚摸、依偎等行为，从而构建更自然的情感交互体验。此外，最关键的在于，要实现语言层面与身体层面的动态协调。语言与身体常常在情感表达中共同作用，但两者并非总是一致。人类在情感表达中经常会出现“言不由衷”或“身体出卖内心”的情形，因此，高阶的情感计算系统需要在语言与身体信号之间建立协调机制，以实现更精准的情感识别和更一致的情感表达。例如，当用户嘴上说“我很好”，但面部表情僵硬、心率明显升高，AI系统应当判定其真实情绪可能为压抑或焦虑。在表达方面，AI系统亦需保证语言输出与身体反应的一致性，避免“言语亲切、动作冷漠”等“情感错位”现象。 机器情感问题涉及人机互动中的所有情感问题，至少包括三个方面：第一，机器人方面的情感智能问题，此方面侧重于情感识别、表达、体验与控制的技术实现问题、技术价值负载问题以及机器情感的真实性问题等；第二，人类方面的情感投射问题，即人类情感投射的心理机制与社会文化问题，以及随之而来的情感依附、情感疏离等伦理风险；第三，人机互动中的情感交流问题，此类问题聚焦于社会层面，包括但不限于情感交流的自然性与流畅性问题、情感碰撞与冲突管理问题、情感误判与情感信任问题、跨文化情感适配问题以及情感共鸣等问题，尤其应注意情感欺骗、情感操纵、情感退化、隐私泄露等社会风险。尽管上述三个方面各有侧重，但它们不仅共同揭示了机器情感的建构性特征，还在某种程度上为机器情感的人文审度划定了具体范围，并为机器情感的落地提供了有益启发。
