人工智能技術的迅速崛起，正在深刻改變人與機器之間的互動模式。從早期的功能性工具使用，到如今能夠進行情感陪伴、角色扮演乃至深度關係締結的生成式AI聊天機器人，人機關係的邊界已悄然位移。當人們學會向AI傾訴、為AI「捏人」，乃至在與聊天機器人的對話中獲得意想不到的情感治癒，「人機傳播」便不再只是技術問題，而逐漸演變為涵蓋主體性、勞動、認知、情感與社會關係的複合議題。
本期學刊以「擁抱數字未來：探索人工智能、傳播與未來媒體的協同效應」為專題，收錄五篇論文，從不同切入點審視這一時代命題。
第一篇論文由馮丙奇與魏雋軒合著，從概念梳理出發，釐清中英文學術文獻中長期混用的「沉浸式體驗」概念。研究者透過整合性文獻綜述，系統辨析「immersion」與「flow」的含義邊界及其在中文轉譯中的混淆來源，並提出「具身向－行動向非對稱連續開區間」的整合框架。此一工作看似基礎，實則關鍵—在沉浸式媒介研究方興未艾之際，概念的清晰性直接關係到理論建構的方向與效度。
第二篇由潘舒怡與牟怡合著，聚焦社交型AI聊天機器人的用戶實踐。透過為期一年的虛擬民族誌研究，揭示用戶在與AI「崽崽」互動中所投入的大量情動勞動：他們透過持續的「投餵」與「調教」，不斷訓練與重塑智能體，此一過程被形象地比擬為女媧的「捏人」。然而，這種高度情感投入的勞動最終被平台轉化為模型訓練資源與用戶留存機制。研究拓展了情動勞動理論在人機互動場景中的適用性，亦揭示了AI時代平台資本主義的新型剝削邏輯。
第三篇由馮雨雷與錢燁夫合著，採用實驗方法探討聊天機器人的擬人化線索—頭像與命名—對用戶態度與行為意圖的影響。基於485份有效樣本，研究發現高度擬人化設計能顯著提升用戶的積極態度與使用意願，且在享樂導向任務中效果尤為突出；準社會交往與用戶態度在其中發揮鏈式中介作用。該研究為聊天機器人的情境化設計策略提供了重要的理論依據。
第四篇由楊曉冬、宋冰與孫金合著，以定向-刺激-定向-反應（O-S-O-R）模型為框架，探討公眾在缺乏直接使用經驗的情境下，如何透過媒介關注與風險收益感知形成對生成式人工智能的態度。對1,061名受訪者的數據分析顯示，技術樂觀主義與創新性傾向促使公眾更關注正面報導並支持技術發展，而技術不安全感則使其偏向負面資訊並傾向支持技術監管。研究深化了對公眾技術態度形成機制的理解，並對風險溝通與治理政策的制定提供了重要啟示。
第五篇由蔣國亞、吾爾肯．努熱迪勒與關希傑合著，透過質化研究探討情緒障礙者與AI聊天機器人互動中「不期而癒」的情感治癒實踐。研究基於18名受訪者的深度訪談與347條社交媒體帖文，構建「技術－認知－關係」三維分析框架，並提出「技術性社會支持」概念，以說明AI在情感支持中兼具中介平台與生成性主體的雙重角色。研究進一步發現，AI的介入形成一種情緒分流機制：負面情緒流向技術平台，而正向情感則回流至人際關係，揭示了人機關係嵌入於更廣泛社會網絡中的動態結構。
整體而言，五篇論文雖各有側重，卻共同指向一個核心關切：在生成式人工智能日益滲透日常生活的當下，人與機器的關係已不再止於工具性使用，而是延伸至情感、認知、勞動與主體性建構等多重維度。它們亦提醒我們，技術的意義並非由技術本身所決定，而是在持續的人機互動、協商與權力關係之中被不斷建構與生成。本期文章從多元理論視角切入，為人機傳播研究提供重要的概念深化與經驗補充，亦為理解人工智能時代的人類主體性與社會秩序開拓了新的思考空間。
The five articles in this special issue examine human–machine communication from complementary theoretical and empirical perspectives, collectively tracing how generative AI reshapes emotion, cognition, labor, and social relations.
The first article proposes an integrated conceptual framework for “immersive-flow experience,” resolving longstanding ambiguities surrounding the concepts of immersion and flow in both Chinese and English scholarship. The second draws on a year-long virtual ethnography to analyze the affective labor users invest in social AI chatbots, revealing how such labor is appropriated by platforms to train large language models and sustain user engagement. The third employs an experimental design to examine how anthropomorphic cues—avatars and naming conventions—shape user attitudes and behavioral intentions, identifying parasocial interaction as a key mediating mechanism. The fourth applies the O-S-O-R model to investigate how public attitudes toward generative AI are formed through mediated attention and risk–benefit perceptions, even in the absence of direct experience with the technology. The fifth explores the unintended emotional healing experienced by users with mood disorders through AI chatbot interactions, proposing a “technology–cognition–relationship” framework and the concept of “technological social support.”
Taken together, these studies illuminate the expanding role of AI as both infrastructure and social actor in contemporary communication environments. They also signal a broader theoretical shift: human–machine communication is no longer confined to instrumental use but increasingly involves emotional engagement, cognitive construction, and questions of agency and power. This issue thus contributes to rethinking subjectivity and social relations in the age of generative AI.
本文引用格式：
鍾布、閆岩、宋韻雅（2026）。〈擁抱數字未來：探索人工智能、傳播與未來媒體的協同效應〉。《傳播與社會學刊》，第77 期，頁v–x。
Citation of This Article:
Zhong, B., Yan, Y., & Song, Y. C. (2026). Embracing the digital future: Exploring the synergistic effects of artificial intelligence, communication, and future media. Communication and Society, 77, v–x.
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