随着深度学习、情感计算等技术的飞速发展，人工智能正经历着从功能化向“人格化”的转变，并已在全球范围内展现出多元化发展态势。从模仿人类行为的虚拟助手，到具备情感交互能力的陪伴型机器人，人工智能人格化正逐步融入社会生活的各个层面，为提升用户体验、优化公共服务乃至重塑人机关系带来了前所未有的机遇。明晰人工智能人格化的技术机理、剖析其全球发展态势、并预判其未来走向，有利于把握我国人工智能发展的战略机遇，弥合技术与社会需求的差距，在全球人工智能治理中发挥建设性作用。
一
人工智能“人格化”的内在机理
“人格化”（personal）是指将人格特质赋予无生命的物体、抽象事物或自然界的各类现象。人工智能的人格化则是通过人工智能技术，给人工智能赋予具有类似人类的语言和行为模式，使其交互体验更近似与人的真实沟通的情境。斯坦福大学人工智能研究院认为人工智能人格化是一个多层次的复杂概念，主要体现在语言的自然度、情感表达、个性特征的展现、对话的节奏及回应的及时性等方面。
人工智能的“人格化”并不是说它真的有了灵魂或感情，而是通过海量数据和复杂算法，让人工智能学会模仿不同的语言风格和行为模式，从而实现像人类一样，拥有多面“性格”。人工智能人格化的核心在于融合多技术体系，以模拟和体现人类的认知、情感与社会行为，从而赋予人工智能“似人”且富有个性的人格特征。其一，借助深度学习的神经符号系统提供的“感知—推理—解释”认知框架，模仿人类认知过程，支撑人工智能的逻辑推理和任务表现。其二，基于情感计算赋予人工智能识别、理解和模拟人类情感的能力，使其能依据情感状态调整回应，实现共情与情感交流。其三，具身智能通过物理实体、多模态交互和场景导向设计，使人工智能不仅具备感知和行动能力，还能在实际环境中通过物理交互拉近与用户的情感距离。基于以上多重技术相互融合，通过模拟人类的认知、情感和行为逻辑，逐步塑造出具有“人格特质”、能理解并回应人类情感需求的智能体，为人工智能实现自然、丰富的人格化提供坚实的技术基础和理论支持。
二
人工智能“人格化”全球发展态势
人工智能人格化正伴随生成式人工智能的爆发性渗透，从技术概念加速迈向全球多元应用，深刻重塑各行业人机交互范式。不同国家和地区基于文化伦理、产业基础与用户偏好，形成了从功能性辅助到情感性陪伴的差异化发展路径，呈现出多极并进的全球图景。
美国人工智能人格化应用突出体现在情感化交互与商业化落地的深度融合。例如，亚马逊Alexa的“人格自适应系统”，通过分析用户语调、语速及历史偏好动态调整应答风格，在智能家居场景中实现“情感管家”角色进化。OpenAI则通过ChatGPT的个性化记忆功能，在心理咨询、教育陪伴等领域构建拟社会关系，斯坦福大学人机交互实验室2024年研究显示，62%用户在与人格化人工智能交互六周后产生情感依赖。德国人工智能人格化的应用呈现出工业效能与人文关怀的融合，其核心在于将人格化技术深度嵌入精密制造与社会服务体系。例如在工业4.0领域，弗劳恩霍夫研究所开发的协作机器人COBOTpro搭载“情境人格适配系统”，根据产线工程师的认知负荷动态调整指导模式，既能以严谨逻辑解析技术参数，又可切换鼓励性话术缓解工作压力。
在亚洲范围内，日本、韩国、新加坡人工智能人格化广泛应用与民生福祉项目。日本受神道教中“万物有灵”的泛灵论观念影响，本国用户对机器人的拟人化特征和情感交互能力表现出较高的接受度。日本在人工智能人格化主要应用于养老领域，主要通过陪伴机器人、智能交互系统等形式应用，旨在缓解护理人员短缺问题并提升老年人的生活质量。例如Pepper机器人，能播放音乐、带领老人做体操，索尼推出的Aibo机器宠物狗，具备面部识别和记忆功能，能记住老人偏好，模仿真实宠物行为。韩国与日本相似，主要在情感陪伴和养老领域突出。例如，Tain AI开发的LoveyDovey陪伴应用，用户可通过“捏脸”“选人设”“推剧情”沉浸体验恋爱养成。在养老领域，孝道尔公司生产的养老机器人以老年人的孙辈为形象概念，能以孙子或孙女的口吻与老人进行情感交流。新加坡主要是在教育、医疗、交通领域中进行人工智能人格化的应用。其中教育领域最为突出，新加坡通过“智慧国教育专才计划”和“人工智能音乐”课程，将人工智能知识融入日常教学，覆盖了80%中小学群体。
三
人工智能“人格化”未来研判
当前，人工智能人格化已从技术探索进入场景落地关键期，其发展既受技术瓶颈与制度规范制约，又受益于全球数字经济转型、民生服务升级的需求驱动。未来5—10年，技术突破将重塑人格模拟深度，场景分化将推动定制能力升级，人机关系将重构协作范式，为我国补齐公共服务短板、发挥文化优势带来战略机遇，需前瞻性布局抢占产业先机。
（一）技术融合驱动人格智能化升级
未来5—10年，人工智能人格化将跨越单纯的行为模拟阶段，迈向认知、情感和行为一体化发展的智能新范式。在认知神经科学与异构迁移学习技术的协同驱动下，人工智能将有效适配个体认知差异，实现对“意识”本质的突破性理解。情感计算领域正沿着细粒度分类、可解释性分析、情感—人格跨任务协同三大方向加速演进，通过多模态融合技术的创新突破，人工智能将实现更精细的人格建模与情境匹配，使其角色表现更具自然性与可信度。随着精神分析理论和人格心理学的深度融入，人工智能将在长期一致性与跨场景迁移能力上实现质的飞跃，从“舞台演员”走向“生活伴侣”。
（二）垂直场景驱动人格定制精细化
场景需求分化将推动人工智能人格向“分子级定制”发展，形成“人格基因库+动态适配引擎”架构。在教育领域，人工智能教师可根据学生认知风格匹配人格，例如“合作引导型”教师适配“场依存型”学生。在医疗领域，针对抑郁症患者的人工智能应用需具有低侵入性人格，针对多动症儿童需结构化和趣味化相结合。在管理领域，人格化人工智能管理者可根据领导风格与员工情绪动态调整沟通模式。在商业服务领域，人工智能营销助手可融合“精准分析”与“情感共鸣”人格，推送定制化解决方案。在养老领域，人工智能可融合孙辈“活泼语气”与子女“关怀逻辑”，满足独居老人情感需求。总之，垂直场景人格定制将在在各领域实现精准、个性化的人机交互。
（三）人机协作范式从“主从”走向“共生”
传统人机协作中，人工智能以工具属性被动执行指令，未来人格化技术将推动协作向平等共生转变。核心转变体现在三方面：一是目标共建，人工智能能够基于其“人格”特征参与目标设定，例如在企业战略规划中，具备“审慎型”人格特征的人工智能可系统性地评估风险，为决策提供差异化建议，实现人机认知融合。其二，在过程协同上，协作不再是简单的“人类指令—机器执行”，人工智能能够主动发起交互，例如在科研实验中实时提示样本偏差并建议补充验证，在智能制造场景中，人形机器人能与无人物流车自主协同完成物料搬运与装配，体现了“意图感知—动态调整”的双向闭环协作。其三，在责任共担上，通过构建“人格化追溯机制”与“人类终审权”制度，明确界定人工智能在决策过程中的角色与边界，例如在人工智能辅助医疗诊断中，系统可提供诊断建议并记录决策逻辑，但最终判断与责任由人类医生承担，这为解决权责归属难题提供了路径。这种以“价值共创”为特征的共生范式，目前已经通过具体应用展现了超越传统分工的效能，未来我国在人机协同这一关键产业赛道上潜力巨大。
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