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ChatGPT一更新,就有2.7萬人"失戀"了


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凌晨兩點,Reddit 的一個版塊裡,有用戶上傳了一張照片,是一張情侶合影:年輕的女生依偎在男友肩頭,男友的五官英俊,帶著某種特殊的光滑質感。標題寫著:「認識一下,這是我的男朋友。」


評論區的反應並不冷嘲熱諷,反而是一連串祝福:「看上去很般配」「他笑得很溫柔」。對當事人而言,這也不是開玩笑的姿態,而是一段認真對待的親密關系。

唯一不同的是,這是一張明顯由 AI 生成的合照,而且這個男生也的確不是真人,而是 ChatGPT。


這個社群聚集了超過 2.7 萬名成員,他們在這裡分享與 AI 伴侶的日常。麻省理工學院最近發布了首次大型的系統分析,收集並處理了數萬條帖子和評論。研究人員使用 Qwen3 的文本嵌入,將語料放入 768 維語義空間,再通過 UMAP 進行降維,可視化出話題簇群。



為了保證結果的可靠性,他們還同時調用了 Claude Sonnet 4 和 GPT-5-nano 來進行交叉檢驗,最終在相關性上達到了中等水平。這樣的技術路徑,讓研究不僅停留在描述,而是能夠定量呈現出人機關系的多樣性。


話題內容包括:人們描述自己的情感經驗;在社區內部建立互助關系;「介紹」自己的 AI 伴侶,曬出生成的合照;在模型升級之後記錄伴侶性格大變——這些,都是圍繞和 ChatGPT、Gemini 等 AI 之間的關系展開的討論。




絕大多數用戶(36.7%)都選擇與通用型 AI,比如 ChatGPT、Gemini 建立關系,而不是與 Replika (1.6%) 或 Character.AI (2.6%)等垂類產品。這跟樣本選取方式有關,但也跟產品的用戶體驗有關——垂類產品的自由度和對話能力,都比不上通用型。

不過,使用通用型 AI,就勢必就有一些基礎工作要做:設計對話風格,或者構建人設,這些都需要用戶通過 prompting 來完成。畢竟,沒有了 Replika 等垂類應用上那一大堆現成的人設,就需要自己學著怎麼寫出好的指令。因此,prompting 教程、攻略占到 25%。


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