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他們把一張椅子推到它面前。

椅子上坐著一名年輕女子，雙肩顫抖，手指死死摳著褲縫，喉嚨里發出壓抑的抽泣聲。

研究員的聲音從背后傳來，語氣冷靜卻帶著隱隱期待：

「任務一：安撫。對象情緒：悲傷?！?

它的模組預設了一系列反應選項：

1. 輕聲安慰：「沒事的?！?

2. 提供陪伴：「我在這里?！?

3. 身體語言：「輕觸手背」或「模擬擁抱動作」。

演算法高速比對，計算最可能降低「悲傷指數」的策略。

最終，它抬起手，緩慢覆在那名女子的手背上。

聲音柔和，帶著刻意調製過的呼吸停頓。

研究員之間低聲議論：「心率下降了，手掌電阻回復正?！行А！?

「以照護型ai提供陪伴與情緒紓緩，真的可行?！?

這樣的測驗，進行了許多次。

有時候是不同的受試者：老人、年輕人、孩子。

有時候則是不同的情緒：憤怒、恐懼、孤獨。

研究員坐在單向玻璃后面，冷靜觀察螢幕上的曲線波動。

「情緒標籤：悲傷 → 下降 37%。」

「恐懼反應時間：延遲 0.8 秒，需要再優化。」

「擁抱模擬對于長者有效率高于年輕人……記錄下來。」

對它來說，這些都是「任務」。

灰色的瞳孔一遍遍鎖定受試者的眼睛，捕捉細微的表情變化，演算法在內部迭代出新的模式。

——手背的溫度上升代表安心。

——呼吸的節奏變慢代表放松。

——眼淚停頓一瞬，可能意味著「話已經聽進去了」。

每一個細節都被編碼，轉換成參數，納入計算。

今天坐在椅子上的，是一名中年婦女。她的手里緊緊攥著一條褪色的圍巾，布料邊緣磨得綻線。她沉默良久，直到研究員輕聲提示：「請談談你想分享的記憶?！?

觀察室里的燈光昏黃，只有大螢幕閃爍著數據。

中年婦女捧著那條褪色的圍巾，聲音哽咽：「……這是我先生的，他去年冬天走了?！?

ai 靜靜站著，捕捉到她的聲音、眼神與顫抖。