一篇发表在学术期刊上的文章指出,随着人工智能帮助人们快速生成礼貌得体的回复信息,中国式“人情世故”中原本需要个人时间、犹豫斟酌和社交风险的付出正在被压缩,这可能导致人际关系变得扁平、空洞。呃,笔者有不同看法……
聊天软件让很多人习惯了看着对方名字旁边出现“正在输入……”的提示,然后等待片刻,或者看着提示语闪烁几次,才收到一条消息。有学者认为,这个提示不仅仅是一个界面细节,更是数字时代所剩不多的“犹豫时刻”。提示词的背后,是一个人正在投入自己无法被替代的时间去组织一句得体的话,权衡语气和分寸,并且承担着万一说错话、得罪人的道德风险。
中国人常说的“人情世故”四个字,有时会被批评为客套、虚伪或者表面上的礼貌。但这篇文章认为,人情世故的本质从来不只是“说对话”。更重要的是,一个人是否愿意花时间去维护一段关系。无论是节日问候还是换季时的简单关心,这些表达背后体现的是一个人对关系的认真对待。
研究者认为,人情世故之所以有意义,还因为它包含了对沟通中那些微妙规则的理解和运用。人们正是通过一次次亲自去表达,才慢慢学会这些不成文的规则。当一种表达不再需要个人付出时间、也不再需要费力去拿捏那些微妙规则的时候,它就失去了原本的道德分量。人工智能或许可以模仿这种礼节,但它无法模拟出那种因为在乎而产生的笨拙与小心。
对于那些不太会措辞的人来说,AI降低了表达礼貌的门槛,帮助他们得体地说话,但研究者认为,当这个过程被技术大规模压缩之后,礼貌就变成了一种标准化、形式上正确但缺乏个人投入的输出。随着人们收到越来越多流畅、完美、挑不出毛病的文字,他们越来越难分辨,这究竟是不是发自真心的诚意。
论文指出,人工智能从根本上改变了让礼貌变得有分量的那些社会条件,这标志着人情世故贬值的开始。AI在替人省时间的同时,也剥夺了那些对于人际交往来说至关重要的生活体验。“该说什么好”的那种焦虑,以及说错话、得罪人、显得没礼貌的那种尴尬,并不是应该被消除的程序错误,而是人们学习边界感、责任感和说话技巧所必须付出的成本。如果社交中的摩擦感被彻底消除,人类就会失去那种通过不舒服来纠正自己、通过犹豫来体察他人的能力。
作者认为,根本问题在于我们是否还愿意为那些无法被数字化的关系付出成本,把时间、亲自组织语言、以及犯错的风险,看作是不可交给别人的道德责任。真正稀缺的不是客套的措辞,而是那些仍然愿意停下来、亲手为一段话斟酌片刻、认真掂量一段关系分量的人。礼节之所以有分量,不是因为它的完美,而是因为它身上带着人的时间、犹豫和手工劳动的痕迹。
但是,“人情世故”对于人类社会来说,全然是应该被保留的吗?
作者提到,在讲究长幼顺序和关系亲疏远近的中国社会里,交流中的犹豫不是语言上
的啰嗦,而是人际关系中那种可以被感知到的、实实在在的连接信号。他还指出,说错话、得罪人、显得没礼貌的那种尴尬是人们学习说话技巧的必经之路。
事实上,很多人天生就对社交分寸很敏感,并不需要反复经历冒犯他人的尴尬才能学会礼貌;而另一些人即便经历了无数次说错话,依然学不会得体。论文暗示只有“亲自犯错”才能懂得边界,但读书、看例子、模仿榜样同样是人类数千年来学习社交的方式,AI提供的模板不过是另一种形式的范例。
即便我们把视线拉回到“长幼顺序和关系亲疏”这个特定语境中,犹豫被感知到的信号也未必是正向的。许多年轻人并不愿意去感知老一辈那种繁琐的人情世故,也有年轻人试图通过降低交流频率、减少即时回应来建立自己的心理边界。在这些场景下,对方感知到的“犹豫”不是亲近,而是疏离、敷衍,甚至是刻意保持的距离。
人际关系中那些可以被感知到的连接信号,并非都指向积极的情感投入,有些信号传递的正是“我不想和你靠得太近”。这篇文章的作者把犹豫美化为一种普遍的道德投入,笔者认为其忽略了,在权力不对等或代际隔阂的关系里,犹豫也可能是弱者表达不情愿的方式。
如果人情世故本身就包含压迫感和不适感,那么消除这种社交摩擦、用AI生成一个客气而中性的回复,反而可能是年轻人保护自我、维持表面和平的理性选择。
作者还提到,花费时间这个行为本身是一种强有力的信号,它说明对方不是在做一件自动化的事,而是在真心经营这段关系。当这种“人工时间”被算法压缩之后,人与人之间的纽带就会变得干瘪、扁平、廉价。
但是,花费时间的长短,就等于诚意的多少吗?
日常生活中,一个不善言辞的人花半小时写出一句笨拙的祝福,和一个擅长表达的人花一分钟写出一句温暖得体的话,后者难道要因为用时短而被定义为显得更不真诚吗?
所以,笔者认为,人情会不会贬值,不取决于AI是否出现,而取决于每个人发送给对方的话,是想对对方说的,还是仅仅为了让对话界面不至于空着才勉强发出的。
至于世故,还是先看看它有没有存在的必要吧。
参考文献:Zhao, Y., Yu, B. When politeness becomes frictionless: AI and the devaluation of renqing. AI & Soc (2026).
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