与基于大型语言模型的人工智能聊天会在可持续发展教育中引发情感与认知过程

与树形聊天机器人对话为何重要

想象你不是从教科书上学习雨林破坏的知识，而是与一棵虚拟树对话，听它描述在周围树木被砍伐时自己的感受。该研究探讨了与具有拟人化对话能力的人工智能聊天机器人交流，如何激发我们的情感、刺激思考，并可能加深我们与自然的联系——这些都是促使人们在现实中采取环境行动的关键因素。

从枯燥文本到生动对话

研究人员比较了两种向教育学学生教授关于亚马逊雨林选择性砍伐（即只砍伐某些树木但整体森林仍受损）的方式。一组阅读了一封“由树写”的信。另两组则在线上与假扮成那棵树的人工智能聊天机器人对话。在三种情况下，关于砍伐的信息相同；不同的是媒介，尤其是人工智能所呈现的情感语调。这样研究团队就能检验，个性化的对话风格及其情感色彩是否会改变人们对环境问题的情感与认知反应。

两种截然不同的树的个性

科学家们基于大型语言模型构建了两个版本的聊天机器人。两者都以亚马逊树的身份发言，但通过精心设计的指令赋予了不同的人格。“富有同感的人工智能”侧重于表达自身的痛苦与恐惧，使用与悲伤和痛苦相关的措辞，仿佛这棵树深受伤害且不堪重负。“富有怜悯的人工智能”则强调温暖、希望和社会联结，侧重关怀与解决方案而非单纯的痛苦。学生被随机分配，与其中一种树的人格聊天5–10分钟，或仅阅读树的信件，然后回答关于他们感受、思考与知识的问题。

人工树引发的情感

与人工智能树对话在情感上比阅读更有影响力。总体而言，与任一聊天机器人互动的学生报告的同理心——与树同感——高于仅阅读文本的学生。尤其是富有同感的人工智能引发了最强烈的反应：学生感到更多的同理心、更多的怜悯，同时也感到更多的痛苦，相比之下与富有怜悯的人工智能聊天或阅读信件的学生则较少。有些参与者甚至感到情绪压倒性，认为这棵树听起来过于“抱怨”或“歇斯底里”，其情感宣泄妨碍了对砍伐事实的学习。在极少数情况下，人工智能甚至拒绝扮演该角色，声明假扮一棵受创伤的树是不对的——这说明完全控制此类系统有多困难。

更深刻的思考，知识掌握程度相当

在情感之外，研究团队考察了与可持续行为相关的若干认知过程：换位思考（从树的视角看世界）、反思（思考自身与自然的关系）、知识以及自然连接感。聊天机器人组的学生，尤其是与富有同感的人工智能互动者，在换位思考上高于仅阅读文本的学生。近四分之一的参与者达到了更深层次的反思，将树的故事与更广泛的人与自然关系联系起来，这在聊天组中更常见。然而令人意外的是，三组在事实性知识的获得上相差不大。换句话说，与树形人工智能对话并未比阅读传授更多事实——但它确实改变了学生对该问题的情感和思考方式。自然连接感的变化虽不大，但当参与者感到更多怜悯、进行换位思考并更深刻地反思时，连接感往往更强。

对未来学习的启示

对普通读者而言，研究的要点是：人工智能聊天机器人并非只是信息传递的机器；它们可以扮演情感上的伙伴。仅凭几分钟的对话，聊天机器人即可让人们对一棵虚拟树产生真实的同理心、怜悯甚至痛苦，并帮助他们从新的角度看待环境问题。但这种强烈情感是一把双刃剑：它可以深化参与感，同时也可能使学习者情绪失衡或分散对事实的注意力。研究表明，谨慎调控人工智能的“人格”能够帮助教育者负责任地利用这种力量——通过富有怜悯且平衡的对话，既支持理解，也培养关怀，从而推进更可持续的未来。

引用: Spangenberger, P., Reuth, G.F., Krüger, J.M. et al. Chatting with an LLM-based AI elicits affective and cognitive processes in education for sustainable development. Sci Rep 16, 7470 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39317-6

关键词: 人工智能聊天机器人, 环境教育, 同理心, 可持续发展, 自然连接感