上海
【文/觀察者網 夏曼波】
最近，“對AI臉感到不適”相關話題頻繁上熱搜，網友紛紛表示“不適”、“生理性厭惡”。
1970年，機器人學家森政弘提出：當仿生物體的擬人程度持續提升時，人類對其的好感度會同步上升；但當擬人度接近真人，卻又在某些關鍵動態特征（如眼神變化、面部肌肉聯動）上出現可被感知的偏差時，人類的好感會驟然下跌，產生疏離、排斥甚至不適的負面情緒。這個好感急劇下墜的區段，就是“恐怖谷”。
數字北京科學中心指出，當前微短劇中普遍使用的AI臉，很可能正處于恐怖谷的敏感區間。
高顱頂、大眼窄鼻和冷白皮，每項單獨拎出來都是2026年的互聯網審美，合在一起卻讓人渾身不自在，這可能是因為在視覺系統的檢測中，“這不像活人”。
數字北京科學中心稱，現階段，算法雖能擬合出符合大眾審美的靜態五官，卻難以復現人類視覺系統高度敏感的生物運動信號——例如瞳孔的細微縮放、表情肌的協同收縮，以及光影隨動作的自然流動。
這些動態信號有一個共同特征，它們都是“不完美”的。情緒的波動會讓瞳孔不自覺縮放，表情肌會不協調地收縮，因為真實的人笑起來左右臉從來不對稱。
這些不完美是“活人”的證據，AI把這些“不完美”給優化了，于是“恐怖谷”效應頻繁出現。
此類“細節偏離預期導致違和感產生，進而讓人懷疑這是不是某種異常存在”的現象，其實早在前AI時代就已出現。那些磨皮磨到五官模糊的自拍照，填充過度的網紅臉，看到的第一時間心里也會咯噔一下，跟現在看AI臉一模一樣。
順著這個思路往下想，一個更棘手的問題近在眼前：如果算法繼續迭代，把動態信號也補齊了呢？
瞳孔會縮放了，表情肌會協同收縮了，光影會隨動作自然流動了，恐怖谷被跨過去了，AI臉終于“活了”。
技術層面的不適，可能會大幅減弱。但“不完美”本身就變成了一個設計參數，比如現在很多AI視頻已經會加入一些“活人感”細節：呼吸起伏、眼球掃視、隨機眨眼、面部肌肉輕微抖動等等。
當“恐怖谷”被跨越，我們迎來的可能不是舒適區，而是更多的挑戰。
首先是信任危機，這種危機早已在圖片領域出現，AI生成圖片越來越逼真后，質疑從一開始的“是不是AI”，變成了“證明不是AI”。
以后大家看到視頻時，第一反應可能也是不相信，“這不是AI做的吧？”
長此以往，人們可能會逐漸失去“憑直覺相信”的能力，并且這種懷疑不會停留在一張臉上，獲獎攝影作品、監控錄像、新聞畫面、衛星照片，信任的崩塌可能只需要一個開頭，就會產生鏈式反應。
隨便舉個例子，互聯網輿論場特別愛提的“共情能力”，前提就是信任，“相信我看到的境遇是真實存在的”。
受害者的控訴、陌生人的求助乃至對生活不滿的小小吐槽，大腦愿意相信這些，是認為這背后的經歷是真實的。
當AI可以隨意生成“活人感十足”的內容時，我們不得不預防性收斂自己的共情，于是社會的情感連接將面臨考驗。
現在，每天有數以千萬計的人刷短劇，即使有了強制標注“AI生成”內容的規則，可能不少對AI能力認識不足的觀眾依然不知道，屏幕上的主角并非真人，而是一張由算法生成的面孔，還以為只是輔助生成了環境、視效。
知情權在這里存在部分缺席的情況。
觀眾在不知情的情況下消費著AI生產的內容，對著一堆算法優化的五官產生審美認同、情感投射，甚至可能出現自我比較。
長此以往，算法收集觀眾的反饋再優化面孔，可能會導致每張臉都在向同一個最優解收斂，多樣性也被優化掉了，這是一場文化層面的審美危機。
往深一步想，僅僅依靠現有的套路，短劇已經具備了很強的情緒調動能力。觀眾什么時候憤怒，什么時候感動，往往都可以通過敘事結構被提前設計。
如果未來AI進化出更強的情緒操控能力呢？瞳孔縮放的節奏、表情肌的協同，一切都指向最讓觀眾共情和信任的方向，到時候，可能連觀眾的“覺得”，都會成為一個指標。
“這個角色的信任感還可以提高5%”“這個表情更符合目標用戶的情緒偏好”，認知主權在這一刻或被悄然轉移，“我還能相信我的感知嗎？”
AI生成內容的數字水印和溯源機制為真實性提供基礎保障，但這些措施還解決不了“能不能相信”的問題，更保證不了人類的判斷力以后還是否能握在自己手上。
“恐怖谷”早晚會被跨越，但跨過去之后，挑戰可能才剛剛開始。
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