《黑镜》反转：科技如何让人变得更善良
陪护机器人与共情播客。
记者凯特琳·尤戈利克·菲利普斯数年来与“有人情味”应用的开发者交流，这些应用包括：描绘叙利亚战争的VR影片、能察觉对话者抑郁情绪的聊天机器人，以及教儿童共情的课程。基于这些访谈，她出版了书籍《情感的未来：在痴迷科技的世界中培养共情》（The Future of Feeling: Building Empathy in a Tech-Obsessed World）。取代那些唤起人性之恶的技术的，是能让我们成为更好自己的服务。以下是要点概述。
共情分为两种类型：认知共情（即我们理解另一个人正在经历什么）和情感共情（即我们与他人一同感受）。2018年，PsychTests公司评估了9000人的共情水平与31项参数之间的关联，包括他们的道德韧性、解决冲突的能力、表达自身情感的能力等。那些自认为是共情者的人，即能够积极与他人共情的人，被证明更幸福、更有动力、更乐观。非共情者仅在一项参数上得分更高：“追求他人认可的渴望”。难怪社交网络的主要功能“点赞”和“分享”都体现了对认可的追求，它们很快就变成了相当不舒适的地方。
即使是不存在的社交网络用户也能惹我们生气。布法罗纽约州立大学的梅拉妮·格林得出结论：人们很难在情感上讨论那些没有普遍共识的问题。例如，美国人总体上支持退伍军人的权利，并能够就此理性交谈；但讨论干细胞的使用则是另一回事。格林朗读了一个简单或有争议的话题，之后请受试者评价电脑生成的“对话者”的面孔。在有争议的问题（例如同性婚姻合法化）之后展示的面孔，让人们觉得更具威胁性。难怪我们即便与没有填写资料的虚假账号也如此轻易地陷入争论。
TikTok无助于沟通。年幼的Z世代（即出生于上个十年末的人）的老师抱怨，经常使用Musical.ly等应用的孩子，离开智能手机后很难与彼此交流。此外，在书信往来或使用照片分享应用时，他们把消息数量置于内容之上。这种持续自我表达的欲望甚至体现在Snapchat的连续互动（streaks）功能中，它促使用户不让自己的账号闲置。
青少年群体中的共情水平在下降。2010年，密歇根大学的萨拉·康拉特分析了1.4万名大学生的回答，得出结论：他们的共情水平比1979年同龄人低40%。不过，这位研究者并未得出结论认为一切都是科技热潮之过，但记者们迅速抓住这一话题，指责企业给儿童洗脑。当然，这一理论在学术界也有其支持者。麻省理工学院的雪莉·特克尔早在社交网络出现之前就已警觉，那是她注意到90年代孩子们如何对待“菲比”玩具，一种像雏鸟一样的会说话的机器人。孩子们常常把它们当作活物，但同时又很容易将其弄坏。
技术不得不因滥用而重新设计。前Common Sense Media教育内容制作人布里萨·阿尤布表示，他们不得不根据孩子们发现的新漏洞，修改其产品的使用条款。孩子们从成人和彼此那里学会了新的欺凌形式。其中常见的是利用同龄人的FOMO（fear of missing out，害怕错过）：孩子们不邀请同学参加聚会，之后却在社交网络上把他们标记在活动照片中。甚至令人期待的“点赞”也会变成施压工具，当有人浏览别人的主页并在每条帖子下都点赞时，这就在发出信号：“我在盯着你。”
但社交网络也是“培养情感”的工具。而且培养的不只是学生。例如，YouTube博主迪伦·梅伦因开箱视频走红，只不过他“开箱”的不是商品，而是“有毒男子气概”之类的概念。梅伦很快就有了一批专门的私人黑粉，他们在评论中希望他去死。于是他决定亲自与其中一人交流，并把自己的电话号码给了其中一位评论者。“你记得的，我是一坨狗屎，”他开口道。“我得收回我的话，我本不想那样叫你。”对方回答。这就是梅伦的播客《与讨厌我的人对话》的内容。博主无法说服所有人，但几乎每位嘉宾都能进行文明的对话。而这一切只需要做一件事：从匿名空间转向一对一的交谈。
播客本身就能激发共情。原因不仅在于它们讲述故事（而阅读或收听更多故事的人，在共情测试中得分更高）。加州大学的一项实验表明，人的声音比其书面形式更能引起我们的同情。研究人员让受试者阅读、收听和观看关于堕胎或阿富汗战争等复杂话题的独白。结果发现，受试者认为最具人性的是他们只听过的演讲者。2016年美国总统候选人的声音也有同样的效果：在看不到说话人的情况下，人们觉得他更友善、更聪明，即便他们并不认同他的纲领。在另一项研究中，人们听或看两名女性相互模仿对方：仅有音频比音频加视频更能引发同情。声音中有某种东西，比观察面部表情更能激发共情，更不用说阅读文字了。但一些初创公司希望让文字讨论也变得更有人情味。
神经网络将帮助“更深入”地理解文本。例如，Faciloscope应用使用一种算法，从句子中识别出三种基本的“修辞模式”：设定（人们为对话制定规则）、呼吁（指出对话参与者之间的关系）和邀请（请人评论或提出问题）。记者用Faciloscope分析了Facebook上一场关于图书馆审查的争论，发现对话的绝大部分（69%）用于确立规则。这几乎没有为真正的观点交流留下空间。难怪我们在社交网络上的争论如此毫无成效。
算法将判断对话何时不再文明。谷歌开发了一个类似的工具，用于理解网络对话的结构，它名为Perspective API。康奈尔大学的研究人员用它分析了维基百科上的1270场讨论，这些讨论从文明的对话滑向了相互辱骂。随后，他们将其与同一话题、但没有演变成“骂战”的讨论进行了比较。结果发现，如果话题下的第一条评论以“你/您”、感谢之词或直接针对话题的提问开头，那么讨论脱轨的可能性就小得多。这并不是因为人们彼此赞同。他们可以争论，但对他人观点的积极兴趣不会给侮辱留下空间。
另一种研究共情的工具是游戏。位于帕洛阿尔托的未来研究所（IFTF）开发了一款面向青少年的多人游戏《直面未来》。游戏讲述了未来将发明一种名为FeelThat的设备，它可以将人的情绪传递给他人。它测量激素水平和声音的变化，之后周围的人就能实际感受到FeelThat持有者的感受。IFTF请学生们设想人们使用这种东西的乌托邦和反乌托邦情景。一部分用户认为，FeelThat能拉近人与人之间的距离，例如，它能“让特朗普感受到来自墨西哥的移民所感受到的一切”。但另一些人提出疑问：这个设备会不会基于情绪制造新的歧视理由？国家会不会借助此类程序获得的数据更积极地监视公民？学生们实际上说出了全世界技术狂热者所说的话：科技本身并不会在我们身上植入好的或坏的特质，它们只是利用已经存在的习惯。
也有适合低龄学生的“共情”游戏。Tinybop公司为最小的孩子开发应用；例如，游戏Homes允许虚拟参观世界各地民族的住宅，从美国的平房到蒙古的毡包。如果孩子打开网络摄像头，在探索陌生房屋时，他会在镜子里看到自己，并意识到地球另一端的孩子本质上与他一样。该公司收到了来自也门穆斯林移民家庭的温暖反馈。他们的小女儿想向美国的新朋友展示自己在家乡的生活，但在网上搜索“也门的房子”时，出现的几乎全是被战争摧毁的住宅。在Homes中，她找到了一座与自己家相似的现代也门住宅，并第一次为同龄人对她家乡的兴趣感到自豪。另一款游戏《随机善举》则让孩子能够虚拟地帮助一个人或一只动物。根据对106名十岁以上受试者的研究，两个月使用之后，他们在现实生活中更愿意帮助他人。
虚拟现实就是“共情机器”。导演克里斯·米尔克在2015年TED大会上这样称呼该技术。米尔克制作了VR影片《西德拉上空的乌云》，观众将置身于叙利亚难民营的中心。该影片在达沃斯论坛上放映，导演认为世界领导人的反应令人印象深刻。当联合国开始用VR带人们去往贫困国家时，捐款数额翻了一番。还出现了解释大屠杀、气候危机和种族不平等后果的VR影片。在一部影片中，你可以代入一名黑人少年的处境，他无缘无故地被警察搜身。在另一部中，你会代入一名前来堕胎的女孩的处境，她遭到游行者的辱骂（“你妈妈当初就该去堕胎！”）。哥伦比亚大学数字新闻中心得出结论：VR沉浸体验不仅比照片或视频更能引发情感共鸣，而且观看后更常促使观众采取具体行动，例如进行捐款。
但VR也为操纵创造了空间。马克·扎克伯格因在飓风玛利亚过后推出的波多黎各VR漫步构想而不得不道歉：在毁坏的场景上叠加了扎克伯格的卡通头像，由他解说所发生的事情，对许多观众来说，他的评论听起来很讽刺。来自Epson Moverio的增强现实眼镜能向工厂工人展示，当他执行某个动作时会发生什么。一方面，眼镜的开发者能够设身处地为工人着想并帮助他；但另一方面，老板同样可以“设身处地”，并以加倍的力度剥削下属，例如诱使他违反眼镜中并未“写明”的安全规程。甚至连奥斯卡奖得主亚历杭德罗·冈萨雷斯·伊纳里图的VR影片《肉与沙》也遭到批评，该片关注移民问题。人们称其具有操纵性，同时过分渲染气氛（其中展示了移民管控的所有黑暗面），却又不真实，例如，你可以穿过虚拟人物，看到他跳动的心脏。
共情正在成为营销噱头，并成为企业文化的必备部分。英国公司The Empathy Business与《哈佛商业评论》编制了共情水平最高的公司排名（Facebook、Google、LinkedIn和Netflix常年位居前列）。评估的不仅是管理层对歧视或骚扰问题的态度，还有组织协作的能力，使员工倾听他人的情绪，而不是“排挤”同事。2016年，20%的美国雇主为其管理层开设了“共情培训”课程。
“共情培训”在大公司中已司空见惯。跨性别企业家娜塔莉·伊根创办了初创公司Translator，最初设想是作为跨性别者的社交网络。但许多潜在投资人根本无法理解这些用户的经历与其他人有何不同。于是伊根把Translator做成了一款应用，将一群人的经历“翻译”成大众都能理解的语言。这家初创公司使用聊天机器人和VR技术，让客户公司的员工（包括麦肯锡等巨头的员工）更好地理解女性和少数群体在商业中面临的困难。由于应用是匿名的，没有人会感到受辱，而在“特权游行”中则不然。这是一种典型的企业培训，人力资源部门会请那些出生于富裕家庭、不是移民等的人向前迈一步。
员工甚至会根据其共情倾向来招聘。例如，酒店集团凯悦（Hyatt Hotels）在与客户沟通时积极使用人工智能，但在需要解决出现的问题时，仍然需要真人。招聘新员工时，凯悦会请他们完成由Pymetrics公司开发的游戏，帮助识别所需的灵活技能。而Fidelity Investments公司则借助VR模拟改善其客户服务：呼叫中心的员工可以虚拟地参观来电者的“家”，亲眼看到对方的生活方式，以及公司解决其问题将如何影响他的日常生活。
机器人已经在取代心理治疗师：例如，屏幕上的Ellie是一个穿着开衫、神态平静的黑发女性形象。她与士兵交谈，并发现他们有创伤后应激障碍的迹象。这是更大项目SimCoach的一部分，即一个帮助退伍军人重新融入社会的互动程序。与Ellie进行过一次会话的人，在之后不再匿名的医生咨询中表现得更加开放。原因可能在于，她很有人情味，却又不太像人，这让人们能够放心地向她敞开心扉。机器人不会像另一个人那样激起人的强烈共情，但也不会被视为完全无情的自动装置。例如，一项2012年的研究发现，98%的儿童不希望把另一个人关进柜子里，100%的儿童不反对把一把普通扫帚关进柜子里，但46%的儿童不希望对机器人Robovie施加这种惩罚。开发者非常了解我们的弱点，并于2019年甚至推出了专门用于拥抱的机器人Lovot。
机器人可以帮助父母变得更好。薇薇安·明发明了Muse，这款应用研究父母与孩子的关系，并推送通知，建议一起做些什么，例如举办纸飞机比赛，或研究浴室的管道是如何工作的。如果孩子总是输，应用会建议妈妈让他赢一次。父母越来越难向那些大量时间在网上度过的孩子展示共情的榜样，因此Muse成为救星。该程序跟踪五十种认知结构，并知道在孩子的某个年龄段最应发展哪些能力。
最后，机器人能在困难时刻给予支持。聊天机器人Replika诞生于其开发者叶甫盖尼娅·库伊达的挚友去世之后。她把已故朋友发给她的所有消息，以及共同朋友转发给她的他的消息，都上传到了AI中。最终的应用并不太像与另一个人交流，但非常适合用于自我反省：你与Replika分享某些事情，机器人会提出引导性问题，帮助你更好地理解自己。这款应用会重新教你像对待朋友、孩子或你心爱的小狗那样与自己对话，只不过要借助一点算法的帮助。
但数字化的自助并不总是去个人化的。罗伯特·莫里斯早已习惯让外人参与解决自己的问题：他记录下自己的观察和困难，通过亚马逊土耳其机器人这一外包平台发送给陌生人，人们以几美分的价格评价他的行为，有时会让他从新的角度看待问题。由此，他产生了Koko服务的想法，人们在其中讨论彼此的问题，并在虚拟中伸出友谊之手。有时只需对陌生人写一句：“一切都会好起来的。”Koko的算法被爱彼迎收购，用于其自身的AI开发；Tumblr则将Koko集成到其平台中，因此如果用户通过“抑郁”或“自杀”之类的标签搜索，网站会建议他们使用Koko，即“一个关心他人的匿名社区”。
人工智能本身没有恶意，但它能够反映我们的恶念。同样，它也能反映我们的共情，因此，一切取决于人类自身。
