如何有效使用 AI 辅助沟通？最新研究揭示四大沟通场景如何使用 AI
- 2025-11-28
- AI 力论文解读
在大语言模型（LLMs）广泛应用的当下，AI 辅助沟通（AI-Mediated Communication, AIMC）工具正快速融入我们的人际交流。这些工具已超越简单的信息传递载体，通过辅助使用者修改和润色沟通内容，改变着人们表达观点、建立关系的方式，成为我们日常沟通的深度协作者。
这种变化带来了一个核心议题：我们的沟通能力会因此精进，还是会因过度依赖而退化？对于企业和个人而言，AI 的介入究竟能助推效率，还是会影响潜在的信任？
为解答这些问题，来自美国华盛顿大学与麻省理工学院的研究团队，进行了一项结合日记追踪与深度访谈的研究。本文将解析其核心发现，并提供一个在 AI 时代进行有效沟通的实践框架。
1. 研究问题：当 AI 成为沟通的“第三方”
AI 辅助沟通工具与传统的沟通工具有着本质区别：
传统沟通工具：主要扮演信息传递者的角色，忠实地传递你输入的内容。
AI 辅助沟通工具：扮演着内容参与者和塑造者的角色，能根据你的目标调整语气、优化逻辑，甚至从零生成内容。
以往的研究显示，当人们感知到沟通内容由 AI 生成时，会影响他们对信息发送者的信任度和社会评价。这意味着，AI 的引入正在改变人际互动中最核心的“自我呈现”与“社会感知”环节。这种 “主动介入” 的特性，使其与仅传递信息的即时通讯工具形成鲜明对比。
为了探索 AI 对个人沟通的真实影响，华盛顿大学的研究者们提出了以下问题：
用户在使用 AI 工具辅助人际沟通时的真实体验和感受如何？
在哪些具体的沟通情境中，用户认为使用这些工具是可接受的、有益的？AI 工具在不同沟通情境中有哪些具体的作用？
用户如何看待长期使用这些工具对自己的影响？
2. 研究设计：如何捕捉真实的用户体验？
为了深入探究 AI 工具的真实影响，研究者采用了结合深度访谈与日记研究的混合方法，以捕捉用户真实、动态的体验。
参与者选择：通过专业社群招募 15 名参与者，涵盖不同 AI 工具使用频率（从每日使用到每月使用）、学历背景（本科至硕士）及语言能力（英语母语者与非母语者），确保样本多样性。
研究流程: 研究过程包括三个阶段。
初始访谈: 采用半结构化访谈形式，旨在了解参与者使用 AI 工具的频率、目的和常用类别，他们对在交流中使用 AI 工具的接受程度，以及他们是否认为 AI 会影响其沟通方式，并对这种潜在影响持有何种看法。
日记研究: 进行为期一周的日记研究，要求参与者每天至少使用 AI 工具修改三条线上沟通信息，并记录沟通的背景、原始信息、AI 提示词、AI 输出结果、最终发送内容，以及使用满意度（1-10 分）与情绪反馈。
结束访谈: 在日记研究结束后再次进行访谈，深入探讨参与者的整体体验、对 AI 工具的看法。
数据处理：最终收集 226 条有效日记记录，通过主题分析法提炼核心观点，并结合 “沟通风险（高 / 低）” 与 “关系类型（正式 / 非正式）” 两个维度，划分出四类沟通场景，分析 AI 工具在不同场景中的适用性。
3. 研究发现一：将 AI 用于沟通的价值与潜在风险
研究显示，参与者对 AI 工具的整体满意度达 7.1 分（10 分制），且使用次日起满意度显著提升。然而，这些价值伴随着不容忽视的风险。
（一）用户感知的六大核心价值：
提升沟通信心：AI 工具帮助用户确保语法正确、优化表达逻辑，降低用户的沟通焦虑。非英语母语者受益更明显，认为这些工具让他们 “在向多人发送英文邮件时更有底气”。
精准表达观点：当用户难以找到合适词汇时，AI 工具能快速提供丰富、得体的表达方式。用户可以通过 AI 工具迭代修改内容，将模糊的想法梳理为清晰的表述。
助力跨文化沟通：在涉及文化差异的场景中，AI 工具能提供符合对方文化习惯的表达，避免因文化差异导致的误解。
拓展语言能力：AI 工具可以帮助用户改正之前错误的书面表达习惯；部分用户表示，在长期使用时，会主动学习 AI 工具建议的词汇与句式，从而拓展自己的语言能力。
辅助扩展思路：面对具有挑战性的沟通任务时，AI 工具能提供新的表述思路。例如，一名用户在撰写项目协调邮件时，AI 工具建议补充 “后续行动时间表”，让项目更具操作性。
增强情绪感知：部分用户会借助 AI 工具分析沟通中的情绪倾向。例如，将收到的消息输入 ChatGPT，询问 “对方是否有不满情绪”；或在发送敏感信息前，让 AI 工具评估 “表述是否过于强硬”，确保沟通语气恰当。
（二）用户感知的五大潜在问题：
尽管优势显著，参与者也指出了使用 AI 工具辅助沟通的五大潜在问题，这些问题在企业场景中可能引发更复杂的挑战：
冗长与刻板：AI 直接生成的内容常常过于冗长、浮夸，充满客套话，缺乏人际沟通中的简洁与“人情味”。
用户操作负担：为获得满意结果，用户需反复调整提示词。一名参与者提到：“我曾为了修改一条客户回复，与 AI 来回互动 6 次，每次都要补充‘不要太正式’、‘减少专业术语’等要求，比自己写还耗时。” 这种“迭代成本”在高频沟通场景中尤为明显。
情绪表达过度：AI 对语气的调整常导致情绪表达极端化。要求“友好一点”，可能会得到过分热情的文字；要求“正式一点”，则可能变得冰冷生硬。用户担心过度表达会让对方觉得不真诚，或者放大负面情绪。
真实性的焦虑：使用 AI 修改甚至生成信息，让许多参与者感到了“欺骗”般的不安和内疚。他们担心，这是否还代表真实的自己？在与朋友、家人的沟通中，这种对“亲手输入”的真诚感的追求尤为强烈。
依赖与能力退化：参与者担心长期依赖 AI，会导致独立思考和写作能力下降。线上沟通经 AI 工具润色后听起来无懈可击，但在线下交流时却无法维持同样的水准。
4. 研究发现二：AI 辅助沟通的情境依赖性
（一）沟通的四个象限
研究指出，用户对 AI 工具的接纳度并非均质分布，而是高度取决于具体的沟通情境。研究者基于利害关系（Stakes）和关系类型（Relationship）两个维度，构建了四个独立的沟通象限。
象限 1: 高利害-正式关系 （High-Stakes, Formal）
场景特征：涉及重要利益或后果、容错空间极小的严肃沟通场景，如向客户致歉、与合作伙伴谈判、向管理层汇报等。这是参与者使用 AI 工具满意度最高的象限。
用户反馈：参与者认为 AI 的核心价值在于优化逻辑结构与校准语气，从而降低沟通风险、确立专业形象。例如，在向客户解释项目延期时，AI 能够帮助用户“在承担责任的同时清晰阐述解决方案，有效遏制客户的不满情绪”。
象限 2: 低利害-正式关系 （Low-Stakes, Formal）
场景特征：风险较低、后果可控，但需严格遵循职业规范的日常事务性沟通，如日常工作协调、会议邀约、文件同步等。在此类场景中，用户满意度同样维持在较高水平。
用户反馈：参与者认为，AI 主要价值在于提升效率。例如，使用 AI 快速生成会议提醒邮件，补充“会议议程链接”、“会前准备清单”等细节；或修改发给同事的项目进度同步消息，使其 “更简洁、重点更突出”。
象限 3: 高利害-非正式关系 （High-Stakes, Informal）
场景特征：涉及深层情感投入或重大人际影响的私人沟通，如向亲友道歉、安慰情绪低落的朋友等。
用户反馈：参与者态度呈现两极分化。支持者认为 AI 提供了必要的思维脚手架，“在情感不知所措时提供温和的表达建议，规避言语失当”；反对者则强调“真诚”是此类沟通的底色，认为“由 AI 生成的内容会稀释情感浓度，让对方感到被轻视”。
象限 4: 低利害-非正式关系 （Low-Stakes, Informal）
场景特征：无重大利害关系或后果的日常社交互动，如与朋友约饭、向家人分享日常、同事间的闲聊等。
用户反馈：参与者对 AI 满意度最低（中位数 7 分），多数参与者认为使用 AI 毫无必要，认为它会破坏沟通的自发性和亲密感。
（二）AI 工具的四个角色
研究的核心价值在于提供了一套清晰的 AI 辅助沟通策略框架：我们应依据沟通场景的属性，精准匹配 AI 的角色，在降低风险的同时实现 AI 价值的最大化。
AI 角色：内容优化器 （Optimizer）
适用象限 1：高利害-正式关系 （High-Stakes, Formal）
场景示例：向潜在客户发送合作提案、与上级沟通重要项目、处理招聘事宜。
使用策略：在此类对清晰度、专业性与准确性要求极高的场景中，建议利用 AI 确保信息结构严谨、措辞得体，以最大化沟通的说服力与效果。
AI 角色：文本助理 （Secretary）
适用象限 2：低利害-正式关系 （Low-Stakes, Formal）
场景示例：与同事确认会议时间、发送日常工作更新。
使用策略：AI 在此扮演效率工具与礼貌维护者的角色。建议用 AI 帮助快速生成标准回复或添加恰当的语气修饰（如表情符号），在提升协作效率的同时，保持沟通的积极性与友善度。
AI 角色：沟通教练 （Coach）
适用象限 3：高利害-非正式关系 （High-Stakes, Informal）
场景示例：修复人际关系、与家人商讨敏感财务问题、像朋友表达深切的同情与关怀。
使用策略：不建议使用 AI 生成最终的沟通文本，AI 主要充当教练角色，为用户提供处理复杂人际关系的策略指导与建议，帮助用户精准把握沟通的分寸与尺度。
AI 角色：语气检查器 （Tone Checker）
适用象限 4：低利害-非正式关系 （Low-Stakes, Informal）
场景示例：与家人朋友的日常闲聊、约定聚餐。
使用策略：此类场景中，人们追求自发性与真实感。原则上不推荐 AI 介入，仅在极少数需要确认语气是否恰当时酌情使用 AI 进行优化，以免产生距离感。
（三）长期使用影响
研究讨论了语言塑造认知和数字自我表征等理论，认为 AI 不仅具有改变用户沟通风格的潜力，还可能深层次地影响其身份认同和自我认知。
影响沟通风格：仅一周的使用后，参与者就注意到了自己沟通风格（如表情符号的使用）的变化，并预计长期使用会产生更深远的影响。
影响自我认知：参与者认为，长期使用 AI 可能会改变他们的自我认知和身份认同。例如，参与者表示，持续使用 AI 工具生成更亲和友好的回复，会让他自己觉得自己是一个亲和友好的人。
过度依赖的担忧：参与者普遍担忧过度依赖 AI 可能会导致思维能力、即时沟通能力下降，造成线上与线下沟通能力的脱节。
5. 实践启示：信任并验证，发挥 AI 沟通工具的最大潜力
这项研究清晰地表明，AI 工具的价值取决于我们如何使用它。
给个人的三点建议：
情境判断：在使用 AI 工具前，先判断自己处于哪个“沟通象限”，明确沟通目标、沟通对象、沟通后果，选择合适的 AI使用方式。
把 AI 当作教练，而非代笔：积极利用 AI 拓宽思路、学习新表达，但始终保留自己的判断。将 AI 的建议视为初稿，而非终稿。
锻炼沟通能力：有意识地进行沟通和独立写作练习，确保自己的真实沟通能力不因使用 AI 工具而退化。
给企业和管理者的三点建议：
建立使用指南：提供清晰的指导方针，明确在哪些场景（如对客沟通、内部汇报）推荐使用 AI 工具，在哪些场景（如团队情感建设）需要谨慎使用。
赋能而非替代：将 AI 工具定位为提升员工能力的“赋能器”。仅仅打开使用界面是不够的，核心是培养员工的“AI 素养”——即建构性地使用 AI、并从中学习的能力。
鼓励真诚沟通文化：在高风险的非正式沟通（如上下级一对一反馈）中，鼓励管理者和员工放下工具，进行面对面或更直接的真诚交流，巩固团队信任。
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AI 沟通工具的兴起是沟通技术的一次迭代，它既带来效率提升的机遇，也伴随着真实性与依赖性的挑战。研究表明，技术的价值不在于 “是否先进”，而在于 “是否服务于沟通的本质”：传递真实意图、建立信任关系。
对于企业而言，引入 AI 并不意味着让员工直接使用。如果员工缺乏正确使用 AI 的素养，很可能会陷入过度依赖的陷阱，或在不当的场景中使用 AI，反而损害了客户关系与团队信任。关键在于，企业需要实现从“被动使用工具”到“主动驾驭 AI”的转变，让 AI 赋能于人。
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参考文献：
文本Fu, Y., Foell, S., Xu, X., & Hiniker, A. (2024, May). From text to self: users’ perception of AIMC tools on interpersonal communication and self. In Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-17).