韓國AI女團Eternity讓你怕怕的嗎？如何避開「恐怖谷現象」，降低不舒服感受？

文：楊期蘭（日本東京大學學際情報學）

不久前韓國推出第一個AI女團Eternity，宣稱所有影像內容都是由人工智慧技術合成的影像，但看了他們的MV之後，不少人對裡面似真非真的偶像人物產生一種恐怖驚悚的感覺。為什麼我們對真人女團的喜愛，到了AI女團上就全變樣了呢？

恐怖谷理論

這種對於極度擬人的「非人類」物體產生的不舒服感受被稱作「恐怖谷現象」，起初是在機器人學的領域被提出。

設計機器人的時候，如果它的外表與動作行為跟人類部分類似的話，人們會對它產生好感，當機器人還不夠擬人的時候，人類就會放大那些擬人的部分，並且對它投注感情。

像是當我們在跟NAO這種人型機器人互動的時候，因為這個機器人大部分的特質都不夠像人，這時人類就會自動放大它身上那些擬人的部分，例如點頭、舉手、行走的動作，進而願意對他說話或是幫助它，產生好感。

但是當機器人與人類相似的程度介於某個區間範圍時，特別是機器人的外形擬人程度足夠高的時候，像是穿著、皮膚、髮型等都非常擬人，這時其他細節中不夠擬人的部分就會被人類放大。

這些恐怖的感受特別容易出現在觀看機器人的眼睛、眉毛、嘴巴的部分，其中一個原因是這些臉部特徵正是人類主要用來判別社交線索的來源，藉由這三個臉部特徵來推測對方是不是友善或是正在經歷什麼情緒，因此當我們看到高度擬人的機器人在這些細節中不夠真實，就會對眼前這似真非真的「擬人物」產生一種古怪恐怖的感覺。

目前對於為什麼人類會對極度擬人的「非人」物體出現恐怖感受，研究者們仍持續探討成因。目前的幾種說法是，人類對於過於相似人的物體會出現害怕被取代的恐懼，也有學者認為恐怖的感覺，來自於人類無法把「它」的擬人表情，跟人類特有的情緒連結在一起；也有人指出是因為人類無法分辨「它」到底是死的還是活的，或是因為人們不熟悉這種擬人物進而產生恐懼。

不只在面對機器人的時候人類會出現恐怖谷現象，我們觀看虛擬影像或是自己的虛擬3D圖像時也會出現類似的感受。當觀眾們欣賞AI女團的影片時，由於虛擬人物的聲音、打扮、動作都極度擬人，這時候我們的注意力就會不由自主被那些不夠擬人的特徵吸引，像是她們的那空洞眼神還有過度整齊潔白的牙齒，這時候就會產生一種毛骨悚然的感受。

除此之外，近年來由於掃描與成像技術逐漸成熟，有不少人開始會製作自己的虛擬成像用在虛擬實境中，透過全身影像掃描來建構出一個與自己外形極度相似的虛擬人像，當人們看到另一個似真非真的自己被複製出來後，也經常會對太像自己但不是自己的虛擬成像感到恐懼。

降低恐怖感

目前有研究指出當高度擬人的虛擬人物出現不協調的臉部表情時，人們會因為無法確定自己對「它」情緒的解讀而產生恐怖感覺，因此增強「它們」臉部表情與相對應情緒的協調性，是目前其中一種被認為可以減少恐怖感的設計方式之一。

例如，以興奮的情緒搭配高亢的語調而不是低沈的說話語氣，或是開心的口氣配上相對應的眉毛角度、眼睛彎曲的線條與嘴角上揚，而不是配上僵硬的表情，這些表情與情緒之間的一致性，會讓人類在面對這些高度擬人物時，減少一些古怪的感受。

Photo Credit: jackmac34, CC0 Public Domain

恐怖谷理論從1900年代初期被提出直到現在都還有許多領域的研究者持續探索者，也有研究者反對恐怖谷理論對人類面對擬人物產生恐怖感的解釋，它的成因以及可能的避免方式也都是持續在機器人學、心理學、人機互動領域被熱烈討論著，還有很多疑問待了解。

對於恐怖谷理論有初步認識之後，再觀看一次韓國AI女團的MV，你覺得自己對於虛擬人像感到不舒服的感覺，是什麼造成的呢？

參考資料

1. “NAO the humanoid and programmable robot | SoftBank Robotics“, Softbankrobotics.com, 2021.
2. Tinwell, M. Grimshaw, D. Nabi and A. Williams, “Facial expression of emotion and perception of the Uncanny Valley in virtual characters”, Computers in Human Behavior, vol. 27, no. 2, pp. 741-749, 2011.
3. MacDorman and D. Chattopadhyay, “Reducing consistency in human realism increases the uncanny valley effect; increasing category uncertainty does not”, Cognition, vol. 146, pp. 190-205, 2016.
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本文經台灣大學風險社會與政策研究中心授權轉載，原文與參考資料發表於此

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責任編輯：丁肇九
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