


【文/观察者网 夏曼波】
最近,“对AI脸感到不适”相关话题频繁上热搜,网友纷纷表示“不适”、“生理性厌恶”。
1970年,机器人学家森政弘提出:当仿生物体的拟人程度持续提升时,人类对其的好感度会同步上升;但当拟人度接近真人,却又在某些关键动态特征(如眼神变化、面部肌肉联动)上出现可被感知的偏差时,人类的好感会骤然下跌,产生疏离、排斥甚至不适的负面情绪。这个好感急剧下坠的区段,就是“恐怖谷”。
数字北京科学中心指出,当前微短剧中普遍使用的AI脸,很可能正处于恐怖谷的敏感区间。
高颅顶、大眼窄鼻和冷白皮,每项单独拎出来都是2026年的互联网审美,合在一起却让人浑身不自在,这可能是因为在视觉系统的检测中,“这不像活人”。
数字北京科学中心称,现阶段,算法虽能拟合出符合大众审美的静态五官,却难以复现人类视觉系统高度敏感的生物运动信号——例如瞳孔的细微缩放、表情肌的协同收缩,以及光影随动作的自然流动。
这些动态信号有一个共同特征,它们都是“不完美”的。情绪的波动会让瞳孔不自觉缩放,表情肌会不协调地收缩,因为真实的人笑起来左右脸从来不对称。
这些不完美是“活人”的证据,AI把这些“不完美”给优化了,于是“恐怖谷”效应频繁出现。
此类“细节偏离预期导致违和感产生,进而让人怀疑这是不是某种异常存在”的现象,其实早在前AI时代就已出现。那些磨皮磨到五官模糊的自拍照,填充过度的网红脸,看到的第一时间心里也会咯噔一下,跟现在看AI脸一模一样。
顺着这个思路往下想,一个更棘手的问题近在眼前:如果算法继续迭代,把动态信号也补齐了呢?
瞳孔会缩放了,表情肌会协同收缩了,光影会随动作自然流动了,恐怖谷被跨过去了,AI脸终于“活了”。
技术层面的不适,可能会大幅减弱。但“不完美”本身就变成了一个设计参数,比如现在很多AI视频已经会加入一些“活人感”细节:呼吸起伏、眼球扫视、随机眨眼、面部肌肉轻微抖动等等。
当“恐怖谷”被跨越,我们迎来的可能不是舒适区,而是更多的挑战。
首先是信任危机,这种危机早已在图片领域出现,AI生成图片越来越逼真后,质疑从一开始的“是不是AI”,变成了“证明不是AI”。
以后大家看到视频时,第一反应可能也是不相信,“这不是AI做的吧?”
长此以往,人们可能会逐渐失去“凭直觉相信”的能力,并且这种怀疑不会停留在一张脸上,获奖摄影作品、监控录像、新闻画面、卫星照片,信任的崩塌可能只需要一个开头,就会产生链式反应。
随便举个例子,互联网舆论场特别爱提的“共情能力”,前提就是信任,“相信我看到的境遇是真实存在的”。
受害者的控诉、陌生人的求助乃至对生活不满的小小吐槽,大脑愿意相信这些,是认为这背后的经历是真实的。
当AI可以随意生成“活人感十足”的内容时,我们不得不预防性收敛自己的共情,于是社会的情感连接将面临考验。
现在,每天有数以千万计的人刷短剧,即使有了强制标注“AI生成”内容的规则,可能不少对AI能力认识不足的观众依然不知道,屏幕上的主角并非真人,而是一张由算法生成的面孔,还以为只是辅助生成了环境、视效。
知情权在这里存在部分缺席的情况。
观众在不知情的情况下消费着AI生产的内容,对着一堆算法优化的五官产生审美认同、情感投射,甚至可能出现自我比较。
长此以往,算法收集观众的反馈再优化面孔,可能会导致每张脸都在向同一个最优解收敛,多样性也被优化掉了,这是一场文化层面的审美危机。
往深一步想,仅仅依靠现有的套路,短剧已经具备了很强的情绪调动能力。观众什么时候愤怒,什么时候感动,往往都可以通过叙事结构被提前设计。
如果未来AI进化出更强的情绪操控能力呢?瞳孔缩放的节奏、表情肌的协同,一切都指向最让观众共情和信任的方向,到时候,可能连观众的“觉得”,都会成为一个指标。
“这个角色的信任感还可以提高5%”“这个表情更符合目标用户的情绪偏好”,认知主权在这一刻或被悄然转移,“我还能相信我的感知吗?”
AI生成内容的数字水印和溯源机制为真实性提供基础保障,但这些措施还解决不了“能不能相信”的问题,更保证不了人类的判断力以后还是否能握在自己手上。
“恐怖谷”早晚会被跨越,但跨过去之后,挑战可能才刚刚开始。
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