近年来，随着人机交互技术的普遍应用，人机共生语境下信任的话语建构研究逐步引发社会各界的新思考。学术界对于人工智能的信任研究呈现宽领域、多层次、立体化的发展态势。在人机共生语境下，信任的话语建构研究也成为语言学、心理学、社会学以及数字技术等多领域的交叉探索热点。可以说，人机共生话语与信任的建构研究，已成为探究人机互动的重要议题。

　　核心研究议题

　　人机共生语境下的信任研究主要关注人们如何信任智能系统并与之在语言层面展开互动。人机共生语境中信任的话语建构研究涵盖多个核心议题：技术透明度和话语可解释性与信任建构的关系、多模态与信任建构的关系以及情感与信任建构的关系等。

　　第一，人机交互过程中的技术透明度和话语可解释性，会对信任的有效性造成直接影响。具体来说，人工智能机器人对其能力的感知水平，主要受自身技术透明度的影响。换言之，在人机交互过程中，人工智能的话语设置透明度越高，则对自身能力的感知水平越强，人机之间的信任建构就越理想。从人机交互话语的可解释性来看，信任建构受到话语中的词汇选择、语法复杂性以及语言整体表达方式的制约。例如，在人机互动话语中，词汇的感知与激活深刻影响着人机之间的信任建构。此外，人工智能机器人在语音输出中所表现的不同音调、节奏（停顿）和韵律模式，同样也会在不同程度上影响用户对于人工智能机器人的信任程度。

　　第二，多模态话语媒介通过整合文本、声音、图像等多种模态，能为用户提供更为丰富直观的交互体验，进而强化人机之间的信任建构。以语音助手的语音响应及情感识别功能为例，在用户与智能助手交互之时，人工智能助手除了接收文本信息之外，还能通过识别用户的语调判断情感趋向，从而作出恰当反应。如果用户在交际过程中显露沮丧或困惑的情绪，语音助手便会使用更加柔和的语调予以回应，同时配合呈现相关文字或图像提供安慰，以期强化彼此之间的信任关系。在非言语行为交互过程中，人工智能机器人会使用身体语言、手势动作和面部表情来增进话语可信度。例如，在虚拟购物环境中，当用户询问某商品的详细信息时，人工智能机器人会指向该产品，并展露出关切的神情，辅以清晰、具体的文字描述，以此提升用户体验度，从而增强人机交互的信任感。

　　第三，在人机共生语境下，使用情感话语表征策略能够激发用户的共情程度，从而增强对人工智能机器人的信任水平。当人工智能机器人操纵不同的话语策略来表达情感时，人们对于人工智能的接受度、信任度和满意度都会随之提高。信任作为认知情感依恋中的关键因素，可以反过来优化人机共生话语中的情感表达，并披露一些较为隐晦的私人信息，增强人机话语的温度，深化人机交互的深度，从而提升用户信任度。

　　主流研究方法

　　探讨人机共生语境下的信任建构，可以考虑尝试多种方法来收集、分析并解释相关数据。目前主流的研究方法包括：实验研究法、话语分析法以及调查问卷法。此外，事件分析法、历时研究法、语料库分析法、身份信息方法以及文化比较法等方法，也可以为人们深度解读人机共生语境当中的信任问题提供方法论参考。

　　第一，实验研究法主要包括认知实验、控制实验和模拟交互实验，这些是研究人机共生语境下信任建构的基本手段。其中，认知实验通过结合眼动仪、脑电图等技术手段探索人机会话中的认知反应，从而揭示不同语言特征对用户注意力、理解力和情感表达力的影响程度。一些实验研究通过重新合成技术厘清机器语言设计中语音和信任的关系；也有一些控制实验对比不同的语言策略及修辞方式，以判断对用户信任感受的影响水平。例如，在以计算机为媒介的指代交流任务中，研究人员通过操纵语义启动，测量词汇协调与信任之间的关系；模拟交互实验可以通过模拟人机交互场景观察人机交互行为，从而还原真实交互环境中的语言使用生态和信任形成过程。

　　第二，话语分析法旨在针对人机共生话语进行定性分析，揭示信任建构当中的话语结构、话语策略和话语意义构建方式，反映并影响身份构建、权力关系与社会结构。具体来说，现有研究结合了批评话语分析等手段，描述了主流社交媒体中虚假信息与信任之间的互动机制，并且分析了不同话语表达所蕴含的交流策略、心理动因及意识形态等对于信任建构的作用。此外，研究者还可以从话语语言学的视角切入，采用话语分析方法对媒体公共话语进行发掘，从而确定话语、信任与人工智能之间的关联性。

　　第三，通过调查及访谈等方法收集用户对于人工智能语言策略的评价，能够有效评估不同语言策略对于信任建构的直接影响。目前，一些研究已结合多维信任测量量表，采用在线调查的形式捕捉信任水平同多种信任因素间的关联，以此厘清人机互动当中信任的话语建构情况。

　　未来研究导向

　　随着人工智能日益融入日常生活，借助语言学研究视角强化人机互动中的信任度，或成为人机共生话语研究的焦点。在不久的将来，人机共生语境下的信任建构研究，除了需要关注跨文化与多模态交互中的信任机制建设、自然语言处理技术在人机信任中的应用、伦理在人际互动中的重要性等传统领域之外，还有以下几个研究话题值得重点关注。

　　第一，就人机互动话语的研究范畴而言，当前研究主要从“功能性”层面展开，而从情感与伦理维度的探索有待进一步深入。现有的情感研究视角主要包含情感话语库构建、语境感知与回应、情感互动评估等。这些视角均有助于我们更好地理解并操纵人机互动中的情感表达，有利于推进信任建构在情感建设层面的良性发展。同时，我们也需要关注伦理问题，以便确保人机深度情感交流的真实性与安全性。

　　第二，人机互动话语的信任研究目前较为关心的是“接受度”与“可信度”建构，而从“真实性”及“体验性”维度出发的研究还较为欠缺。此外，如何通过虚拟互动设计、集成多模态感知建模、数据分析与复杂适应性仿真研究的深度融合，从而有效增强信任的话语建构，也是值得思考的问题。

　　第三，从人机交互中的过度信任、信任不足与信任校准维度出发，结合学界对于社交机器人信任建构的现有研究来看，未来可以重点关注语言特点、语法结构、话语策略等因素对人工智能机器人信任意识以及信任建构策略的影响。这需要研究者充分利用话语策略的微观分析、词汇选择与语义分析等语言学研究手段，制定一套行之有效的人机互动中信任建构的话语规范。

　　人机共生语境催生了全新的话语形态，同时也带来了关于人机信任的新研究范畴。在人机共生语境下，信任建构不仅是一项技术挑战，更是一场涉及语言、心理和社会等各个层面的综合性信任考验。人机共生语境下的信任建构研究，可以为语言学与认知科学、心理学和人工智能之间的交叉融合提供平台，促进跨学科研究的进一步发展。同时，从信任建构维度考量人机共生话语，也可以为深化传统话语理论研究提供多元化思考的契机。学术界对于语言、信任和算法的三维立体化关注，可以为应对人类未来发展所面临的人机交互难题提供前瞻性参考，这也势必促进下一代人工智能算法的迭代与创新，并在技术发展的话语研究路线图中有效融汇“世界智慧”，扎实贡献“语言方案”。

　　（作者系哈尔滨工程大学外国语学院副教授）