【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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