请详细介绍人机传播
人机传播作为传播学中人机关系的新概念，指的是在人与机器双向传播中，机器逐渐开始扮演传统意义上人类的角色，人与机器之间的传播也会建立和影响社会关系。人机传播中，机器不再仅仅扮演辅助交流的“媒介”角色，也开始成为动态参与传播的主体。2021年5月，由汉森公司开发的知名类人型机器人Sophia初次担任新闻主播的角色，运用西班牙语对西班牙大选的信息进行实时播报，引发广泛关注。同构协同与共生是5G时代人机传播关系的新特点。
人机传播是一个过程,交流的双方(人与机器)会产生相互作用,传播的过程也是符号化的。人机传播对人际传播的革新之处来源于机器的独特性与特殊性。一方面,机器目前不具备人类的诸多特质,比如自我意识、通用智能、常识。但是另一方面,机器在很多方面又是优于人类的,尤其是在理性的思维过程,比如逻辑、运算、记忆等方面。#### 人机传播出现原因

人类之所以需要人机传播，主要基于场景性、补偿性、可控性、定向性、投射性、治疗性等交流的需要。
人与机器的直接对话，首先会在智能助理、家政服务、家庭教育、医疗护理、驾驶等服务场景下普及，机器会针对特定的场景和服务目标与人类进行交流互动。由于应用场景的明确性，这种交流目的性很强，对话会较为顺畅。虽然这些机器主要是提供功能性服务，但它们的拟人化存在(通过外形或声音等方式呈现)，也会让人对它们产生亲切、亲近感，某些时候也会带来陪伴感。
而进一步，人机传播会成为人际传播的补充。当人们渴望交流但又无法找到合适的人交流时，机器可以填补这种交流的真空状态，对某些人群，如儿童、老年人、特殊人群等，尤其如此。机器虽然不能全方位替代人进行交流，但在某些方面，可以给人们带来补偿性、替代性满足。
人与机器的交流，则具有更好的可控性。美国学者雪莉·特克尔指出，移动设备保证实现我们的三个愿望:第一，我们的话语总有人听到;第二，我们想把注意力放在哪就放在哪儿;第三，我们永远不会独自一人。这三个愿望顺便带来了另外一个好处，即我们永远都不会无聊。#### 人机传播的面临问题

当我们参照人际传播的框架来研究人机传播时，所关注的就不仅仅是信息的交互，更是其中发生的复杂的交流活动，包括交流努力、交流障碍，以及交流效果。
意大利学者SucameliIrene认为，在人机交流中，机器也需要有“智商”“情商”和“可信商”（TrustworthyQuotient）。“智商”指的是机器的知识处理与记忆模式、图像与语言理解能力、操作稳定性、易用性等技术层面的效能。“情商”指的是能识别并复制与人际交流类似的社会习惯与心理层面因素的能力，包括激发同理心、在交流中做出与人一样的反应，以及保持持久的个性等。而“可信商”的目标则是保证人机交流中的透明性和道德上的正确性，包括对人的尊严的尊重与维护，对用户隐私的保护，摆脱偏见与歧视等。
今天智能机器的“智商”在不断提高，在与人的信息交互方面障碍越来越少，但这只是人机传播的基础，而在“情商”与“可信商”方面还面临很多挑战。#### 对话情境

人与人的交流总是在一定情境中展开，这种情境既包括交流所处的空间情境与社会场景，也包括人们的心理情境、关系情境。

空间情境，它也有公共空间与私人空间之分。如果是文字交流，空间情境的影响相对较小，但如果是语音交流，空间对人这一端的影响就会较为显著。今天的人机交流中，机器未必能识别这种空间情境，但从技术上看，解决这一问题并不是十分困难。

社会场景会在人与人的交流中起到明显的作用。但在人机交流中，虽然在人这一端某些时候社会场景还会有所影响，但机器可能对此无所感知，也不会有所反应，这会形成一种场景的不对等。这同样也是未来的技术需要进一步解决的问题。

心理情境：人们进入交流时，有时抱着积极的、热切的交流期待，有时则是被动甚至被迫地进入交流。人们进入交流时的情绪状态会千差万别，人们期待从交流中获得的满足也不尽相同。对人的心理情境觉察，今天的机器或许还难以做到，但这正是对人机传播中的机器提出的一个更高要求。通过传感器来识别人的情绪，针对不同情绪提供不同的交流方式与话题，会是技术未来的提升方向。

关系情境：在人际交流中，关系的亲疏、远近，关系形成的时间长短，以及人们对关系维系的愿望等，都会影响人际交流的话题与方式，以及交流语态。对于人机交流中的人来说，与机器关系的简单化，意味着交流中的压力和负担较小，这也正是人机交流相对人际交流的一个优势，但另一方面，这样的交流也不会带来社会关系方面的回报。#### 情感表达与互动

在机器进入与人的交流领域时，机器的情感智能，即对人的情感的识别以及机器自身的情感表达，也成为技术开发的一个关键。
机器要拥有“情感智能”，首先需要对其交流对象——人的情感信号（如语音、表情、动作等）进行识别，理解其传达的情感，再通过相应模型选择恰当的情感反馈，然后通过机器的相应方式表达出来
尽管机器的情感表达能力会不断提升，但是，机器的情感表达终归是基于有限“集合”内的有限元素，而人的情感状态则更为复杂、多变，很多时候难以用简单的状态或等级来描述，面对人的复杂情感，机器所做出的情感反馈有时难免会显得机械、刻板。人的情感、情绪是由很复杂的因素驱动形成的，而机器则缺少这种内驱力。因此，在一定意义上，正如有学者指出的，如今的人工智能与机器人所模拟的更多是人类的“情绪”而非“情感”。
在人际交流中，理解他人情绪产生的过程，是交流的一部分，也是给予对方足够的情感支持的前提。但机器现在很难做到这一点。如何理解人的情绪产生的缘由并做出准确的回应，也是机器目前面临的挑战。#### 风格个性

在人际交流中，人们往往愿意与有趣的人打交道，有趣是一种个性特质。机器能否做到像人一样有趣，对于人机交流的效果也会有直接影响。
如何让机器理解人的个性，并根据其个性采取合适的交流方式，也成为智能机器开发的一个重要课题。有研究者设计了相关模型，通过对人机交流中人的非言语符号（包括头部运动、视线、身体的运动能量、声调、声音能量等）来推测人的性格，随着未来与人相关的传感器和其他技术的进一步发展，机器对人的性格的认知、识别能力会进一步提高，在此基础上的交流也会更有针对性。#### 经历共享

人与人的交流，往往以经历分享为基础，这些经历构成了交流的由头、说服的论据，或是共情的基础。在很大程度上，人的经历也是其情绪、情感、态度甚至价值观的来源。
虽然机器可以在一定程度上记录、分析人那端的过往经历，但这种记录与分析未必是完整的，即使今天人在全面“数据化”，人们的一些经历也是在数据记录之外的。而要理解经历对一个人意味着什么，更是对机器的一个挑战。如果要提高机器与人交流的能力，提升其对人的经历的理解、解读能力将是一个重要方向。
或许与人持续交流的过程，会成为机器的历史性经验，这也会为未来的互动提供依据，但这样的经历仍是单一的。即使未来的开发者可以为机器制造更复杂的经历，它仍会与人的实际经历有很大的距离，特别是缺乏像人一样的社会化过程。因此，经历共享方面的障碍，会是人机交流中的一个关键挑战。#### 身体表现与身体互动

在人际交流中，身体扮演着重要角色，身体承载着交流符号，除了听、说、看以外，身体动作、身体状态也是交流的重要手段。交流是一种认知活动，而身体在认知中也是不可或缺的。虽然以往虚拟空间中人的身体似乎是缺失的，但实际上身体通过与终端设备的互动，也在影响着虚拟空间中人的交流。今天，在各种因素推动下，虚拟空间传播的涉身性（具身性）问题，也受到越来越多的关注。
但人对具有像人一样身体的机器的接受过程，也存在复杂的心理，恐怖谷理论就从一个方面揭示了这种心理。恐怖谷理论是日本机器人专家森正弘（MasahiroMori）在1970年提出的一个著名的假设，他认为：当机器人在外表、动作上与人类越来越像，人类会对机器人产生正面的情感；但若这种相似性到了某一特定程度，人类对机器人的反应会变得极为负面；而当机器人与人类的相似度继续上升，直至达到普通人的相似度时，人类对机器人的情感反应会再度回到正面。