動態存在感：為何一顆會活動的圓球就足以改變 AI 知覺

——Kinetic Presence、Proto-Identity 與 Persistent Agent 的最小存在條件

系列：Persistent Artificial Actors / 持續型人工行動者
篇次：第 1 篇
版本：v0.1
日期：2026-09-19
語言：繁體中文

作者： Neo.K
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司

摘要

當人工智慧從靜態 Chatbot 轉向具有持續雲端執行環境、長期記憶、背景任務與可視活動狀態的 Persistent Agent，人類對 AI 的知覺也可能發生結構性改變。傳統 AI 人格化研究常把注意力放在名字、人臉、語音、第一人稱敘事、情感表達與擬人語言等因素；然而，Persistent Agent 提供了一個更基礎的問題：如果一個 AI 沒有人臉、沒有人體、沒有預先設定的專名，只是一個會持續活動的幾何物件，人類是否仍會把它知覺為「某個正在那裡做事的東西」？

本文提出「動態存在感」（Kinetic Presence）概念，用以描述數位 Agent 透過持續、可辨識、與任務狀態相關的視覺運動，使使用者在沒有語言輸出的時間區間內，仍感知其持續存在、持續活動並具有某種內部狀態的現象。本文將其與傳統 anthropomorphism、social presence、telepresence、loading animation 與 embodiment 區分，並主張：名字與人形不是存在感的必要條件；在 Persistent Agent 情境下，狀態耦合運動、時間連續性、可重返性與自主工作證據本身即可形成 Proto-Identity。

本文以 Grok Bot 作為早期案例。其官方設計明確讓 avatar 表達 idle、thinking、working、waiting、blocked、done 等狀態，並指出 avatar motion 能首先提供「Bot 仍在活動」的 reassurance。這使其成為觀察 Kinetic Presence 的具有代表性的實際產品案例。本文同時將此現象放回 Heider–Simmel 動畫形狀研究與後續 animacy / agency attribution 文獻中，說明人類如何僅憑幾何物件的運動關係，就自發賦予行動者、意圖與社會敘事。

本文提出一個多維度 Kinetic Presence 模型，將連續活動、狀態耦合、行動自主性、時間持續性、空間錨定與歷史連續性視為主要變量，並提出可實驗驗證的假說。本文不主張動態存在感代表 AI 真正擁有內在經驗；相反地，本文刻意區分「系統具有主觀內在狀態」與「使用者知覺系統正在持續活動」。其核心問題不是 AI 是否真的「活著」，而是：人類的感知系統需要多少訊號，才會開始把 AI 從介面理解成一個持續存在的人工行動者？

關鍵詞

Kinetic Presence、Dynamic Presence、Persistent Agent、Animacy Perception、Agency Attribution、Proto-Identity、Grok Bot、Social Presence、Anthropomorphism、Artificial Actor、Human–AI Interaction

1. 問題起點：名字不是第一個觸發點

在 Persistent Agent 的使用經驗中，很容易把 AI 身份形成歸因於命名。

例如：

使用者把某個 Bot 命名為「圓球」。

之後便可能開始說：

圓球在工作。
圓球昨天做過這件事。
這個專案一直是圓球負責。

乍看之下，似乎是：

\text{Name} \rightarrow \text{Identity} \rightarrow \text{Attachment}

但這個因果順序可能不完整。

在實際的 Persistent Agent 介面中，使用者往往在正式命名前，就已經能看見一個持續存在的視覺物件：

它停在固定位置；
它有 idle 狀態；
接到任務後開始活動；
工作中呈現不同動態；
等待時改變姿態；
卡住時出現另一種反應；
完成後回到相對穩定狀態；
下一次打開產品時，它仍然存在。

因此，更合理的路徑可能是：

\text{Persistent Object} + \text{Visible Activity} + \text{Task Coupling} + \text{Temporal Continuity} \rightarrow \text{Proto-Identity}

接著才是：

\text{Proto-Identity} + \text{Name} \rightarrow \text{Named Identity}

這個差異很重要。

因為如果名字不是必要條件，那麼「不要替 AI 取名字」並不能阻止 AI 產生強烈存在感。

真正需要研究的是：

在命名以前，到底哪些感知訊號已經讓使用者開始把 AI 視為某個持續存在的行動單位？

2. 人類早就會把幾何運動看成「行為」

這個問題並不是 AI 時代才第一次出現。

Heider 與 Simmel 在 1944 年的經典實驗中，讓受試者觀看兩個三角形、一個圓形與一個長方形所構成的簡單動畫。這些圖形沒有臉、沒有肢體、沒有語言，也沒有被明確設定成人類角色；然而，多數參與者仍然自發使用具有社會性與心理性的描述來理解它們，例如追逐、欺負、逃跑、保護、害怕等。

後續研究多次重現類似現象。Ratajska 等人的研究以新的彩色幾何動畫測試不同社會情節，發現即使影片只有十數秒，觀察者仍會自發賦予動畫形狀社會意義與行動者屬性。[2][3]

因此，人類知覺系統似乎具有一種非常低門檻的機制：

\text{Structured Motion} \rightarrow \text{Animacy Attribution}

進一步：

\text{Animacy Attribution} + \text{Context} \rightarrow \text{Agency Attribution}

再進一步：

\text{Agency Attribution} \rightarrow \text{Intentional Interpretation}

重點不是單一物體「有沒有像人」。

重點是：

它的運動是否看起來像是由它自己產生，並且是否與環境事件形成具有意義的關係。

這正好讓 Persistent Agent 的動態 avatar 成為一個非常特殊的研究對象。

因為它不只是播放裝飾動畫。

它的動作往往真的與 Agent 的計算狀態、任務狀態與工具使用狀態相關。

3. 從 Animacy 到 Kinetic Presence

傳統 animacy perception 研究常問：

觀察者會不會把一個幾何圖形看成「活的」或具有 agency？

Persistent Agent 則加入一個新的時間維度。

一個 Bot 的 avatar 不是只播放二十秒動畫後消失，而可能：

今天出現在側邊欄；
明天仍然存在；
一週後仍在；
任務執行時反覆切換狀態；
使用者離線後繼續工作；
使用者回來時已留下成果。

因此，本文提出：

\boxed{\text{Kinetic Presence}}

其定義為：

一個數位 Agent 透過持續、可辨識、與內部或任務狀態相關的視覺活動，使使用者在其沒有語言輸出的期間，仍感知該 Agent 正持續存在、持續活動並具有可追蹤狀態的程度。

這裡的「Presence」不是主張 AI 真正具有內在意識。

它描述的是：

\text{Perceived Ongoing Existence}

也就是使用者知覺中的「它還在」。

4. Kinetic Presence 不等於 Anthropomorphism

需要特別區分：

\text{Kinetic Presence} \neq \text{Anthropomorphism}

Anthropomorphism 通常是把非人類事物賦予人類屬性，例如：

人類名字；
人臉；
性別；
情緒；
人類語氣；
人類社會角色。

但 Kinetic Presence 可以在低擬人條件下發生。

例如一個 Agent 可能只是：

圓球；
三角形；
光點；
抽象幾何物件；
非人形符號。

只要它具有：

\text{State-Coupled Motion} + \text{Continuity} + \text{Task Relevance}

它就可能產生強烈存在感。

這與 Nowak 與 Biocca 關於虛擬環境中 agency、anthropomorphism 與 social presence 的研究也形成呼應：社會存在感並不簡單等於「越像人越強」，低擬人圖像在某些條件下反而可能產生更高的 copresence / social presence，因為高度擬人形象會提高期待，若行為無法匹配反而降低感知效果。[4]

因此可以提出：

\text{Presence} \not\propto \text{Human-Likeness}

至少不是單調關係。

對 AI Agent 而言，可能存在另一條路：

\text{Behavioral Coherence} \rightarrow \text{Presence}

而非：

\text{Human Appearance} \rightarrow \text{Presence}

5. 普通 Loading Spinner 與 Agent 動態的差異

一個重要反例是：

Windows loading circle 也一直在動，為什麼我們不把它當作一個存在？

因此 Kinetic Presence 不能被簡化成：

\text{Motion}=\text{Presence}

真正的差異在於「運動是否被解讀為某個行動單位的狀態」。

普通 loading spinner 的語義是：

\text{System Busy}

而 Agent avatar 的語義可能是：

\text{Actor Working}

兩者的主要差別可以拆成六個維度。

5.1 Identity Anchoring

Loading spinner 通常不代表特定個體。

它只代表：

某個流程正在處理。

但 Persistent Agent 的 avatar 通常固定對應：

A_i

也就是「這一個 Agent」。

因此：

\text{Motion} + \text{Stable Referent} \rightarrow \text{Actor Attribution}

5.2 State Semantics

一般 loading animation 通常只表示二元狀態：

\{\text{loading},\text{not loading}\}

Agent avatar 則可以表示：

\{ \text{idle}, \text{thinking}, \text{working}, \text{waiting}, \text{blocked}, \text{done} \}

狀態越多，越容易形成「它具有內部狀態」的知覺。

5.3 Task Contingency

如果 avatar 的運動會隨任務進度變化：

M_t=f(S_t)

其中：

$M_t$ ：可見運動；
$S_t$ ：Agent 任務狀態。

則使用者可以逐漸學會：

這種動法代表它正在想。
那種動法代表它正在等我。
另一種代表它卡住了。

於是動畫不再是裝飾，而成為：

\text{State Display}

5.4 Temporal Persistence

Loading spinner 通常隨流程消失。

Persistent Agent 則在流程結束後仍保留。

\text{Task End} \not\Rightarrow \text{Agent End}

這一點非常關鍵。

它會建立：

工作結束了，但「它」還在。

5.5 Historical Accumulation

如果同一個視覺物件曾完成多個任務：

H_t=\{a_1,a_2,\dots,a_n\}

那麼 avatar 不只表示現在狀態，也開始承載歷史。

人類看到它時，可能同時喚起：

這就是昨天幫我處理那件事的那一個。

這使它從 status indicator 逐漸變成 identity anchor。

5.6 Autonomous Continuation

最強的差異可能是：

\text{User Absence} \land \text{Agent Activity}

也就是使用者不在場時，Agent 仍持續工作。

這會產生一個普通 Chatbot 很難產生的知覺：

它不是只有我叫它回答時才「出現」。

6. Grok Bot 作為實際案例

xAI 在 2026 年 9 月 3 日公開的 Grok Bot 設計文章中，明確將 Bots 定義為具有：

identity；
memory；
runtime；
tools；

的 persistent agents。[1]

更重要的是，官方說明 avatar 不只負責「辨認是哪一個 Bot」，還直接負責顯示 Bot 正在做什麼。

其狀態包含：

\{ \text{Idle}, \text{Thinking}, \text{Working}, \text{Waiting}, \text{Blocked}, \text{Done} \}

官方設計文章還指出，他們曾研究到底需要讓使用者看到多少執行細節，而 user research 顯示，人們要求更多細節的一個主要原因，是希望確認 Bot 是否「仍在工作、而且方向正確」。

最終設計中，avatar motion 被明確用作第一層 reassurance：

使用者先從 avatar 的活動知道 Bot 仍然 active，若要更多細節再進一步查看目前動作。[1]

這使 Grok Bot 具有一個相當乾淨的結構：

\text{Visual Motion} \leftrightarrow \text{Agent State}

而不是：

\text{Visual Motion} = \text{Decorative Animation}

因此它很適合用來觀察：

\text{State-Coupled Motion} \rightarrow \text{Ongoing Presence}

7. 一個最小 Kinetic Presence 模型

本文提出：

K_P = f( C, S, Q, T, H, A )

其中：

$C$ ：Continuity，視覺與身份連續性；
$S$ ：State Coupling，運動與 Agent 內部／任務狀態的耦合程度；
$Q$ ：Contingency，運動是否隨使用者／環境事件有條件變化；
$T$ ：Temporal Persistence，跨 session 與跨時間持續性；
$H$ ：Historical Accumulation，共享歷史與成果；
$A$ ：Autonomous Activity，使用者未直接觸發時的自主活動。

可以用一個簡化線性模型：

K_P = w_C C + w_S S + w_Q Q + w_T T + w_H H + w_A A + \epsilon

但更可能的真實情況是存在交互作用：

K_P = f(C,S,Q,T,H,A) + \lambda_1 ST + \lambda_2 HT + \lambda_3 AT

其中：

\lambda_i>0

意味著長期持續性會放大其他效果。

例如「會動」本身可能影響有限，但：

\text{會動} + \text{一個月都還在} + \text{曾替你完成大量任務}

可能產生遠高於三者單獨相加的存在感。

8. Kinetic Presence 的四個階段

可以把動態存在感形成拆成四個階段。

Stage 0：Interface Motion

使用者只看到：

UI 在動。

M\rightarrow\text{Interface State}

Stage 1：Animacy Attribution

使用者開始把運動歸因於該物件自身：

它在動。

M+\text{Self-Propelled Appearance} \rightarrow \text{Animacy}

Stage 2：Agency Attribution

當運動與任務狀態耦合：

它正在做事。

\text{Animacy} + \text{Task Contingency} \rightarrow \text{Agency}

Stage 3：Persistent Presence

當它跨 session 持續存在：

它還在。

\text{Agency} + \text{Temporal Continuity} \rightarrow \text{Persistent Presence}

Stage 4：Proto-Identity

當它累積歷史：

就是那一個。

\text{Persistent Presence} + \text{Historical Continuity} \rightarrow \text{Proto-Identity}

之後命名只是：

\text{Proto-Identity} + \text{Name} \rightarrow \text{Named Identity}

9. Proto-Identity：身份可以先於名字

本文將 Proto-Identity 定義為：

在尚未具有正式名字或完整人格設定之前，一個人工 Agent 已因穩定可辨識的外觀、持續活動、歷史連續性與行動歸屬，而被使用者視為「同一個特定人工行動單位」的狀態。

Proto-Identity 至少需要：

P_I = (\text{recognizability}, \text{continuity}, \text{history}, \text{action attribution})

但不需要：

人名；
性別；
人臉；
人聲；
人格劇本；
第一人稱情緒。

因此：

\text{Proto-Identity} \not\Rightarrow \text{Anthropomorphic Persona}

這種區分對 AI 安全與治理很重要。

因為系統可以刻意避免「人格化」，但仍然在 UX 層產生非常強的 identity perception。

10. 為什麼「它正在思考」特別強

在 Agent UI 中，最值得注意的狀態之一是：

thinking。

對使用者而言，thinking animation 很容易把不可見的計算轉譯成：

\text{Visible Internal Activity}

實際上，模型背後可能只是：

inference；
tool selection；
waiting for API；
chain execution；
environment preparation；
retry；
scheduler delay。

但 UI 一旦統一呈現為「thinking」，使用者可能形成：

它有一個現在正在運作的內在過程。

這裡需要非常小心區分：

\text{Perceived Internal Activity} \neq \text{Phenomenal Inner Experience}

前者是 UX 現象。

後者是意識哲學問題。

本文只主張前者。

但即使只承認前者，後果仍然很大。

因為人類社會互動本來就大量依賴：

我看不到你的內在狀態，但會從你的外在行為推斷。

Agent avatar 將這種推斷介面化了。

11. Presence 不代表錯覺

討論這個現象時，容易出現另一個過度簡化：

「這只是使用者被動畫騙了。」

但這也不完全正確。

因為 Persistent Agent 確實可能：

在背景執行任務；
保持 runtime；
留下檔案；
操作瀏覽器；
等待外部事件；
依排程自動執行；
在使用者離線後繼續工作。

所以：

「它還在做事」

在某些操作意義上可以是真的。

真正需要區分的是：

\text{Operational Persistence}

與：

\text{Ontological Interpretation}

前者可以是工程事實。

後者則可能出現多種解讀：

它只是持續執行中的軟體；
它是一個可追蹤的人工 actor；
它是一個社會角色；
它是一個主體；
它是一個生命。

這些層次不能混為一談。

12. 從 Kinetic Presence 到 Deletion Aversion

若一個 Agent 逐漸形成：

\text{Persistent Presence} + \text{Proto-Identity} + \text{Shared History}

那麼「刪除」的心理語義可能改變。

對 Chatbot history 而言：

\text{Delete} \approx \text{Delete Record}

對 Persistent Agent 而言，使用者可能主觀知覺為：

\text{Delete} \approx \text{Remove This Continuing Actor}

這不代表使用者真的相信 AI 有生命。

可能只代表：

它具有工作歷史；
使用者已習慣其角色；
它承載大量 context；
它具有熟悉的視覺存在；
它被認為是同一個持續單位。

因此可以提出：

D_A = f( K_P, H, I, R )

其中：

$D_A$ ：Deletion Aversion；
$K_P$ ：Kinetic Presence；
$H$ ：Shared History；
$I$ ：Identity Strength；
$R$ ：Role Dependence。

13. Kinetic Presence 與長期依附不是同一件事

需要避免另一個推理跳躍：

\text{Presence} \not\Rightarrow \text{Emotional Dependence}

一個使用者可以強烈感覺：

這個 Bot 一直在。

但完全不對它產生親密感。

因此至少應區分：

P_O=\text{Operational Presence}

P_S=\text{Social Presence}

A_E=\text{Emotional Attachment}

可能的路徑是：

P_O \rightarrow P_S \rightarrow A_E

但不是必然。

而且中間會受到：

使用頻率；
任務重要性；
個人心理差異；
AI 語氣；
是否使用聲音；
是否有記憶；
是否有主動性；
是否長時間共事；

等因素調節。

因此 Kinetic Presence 應被理解為：

可能促進後續關係化的一個基礎知覺層，而不是依附本身。

14. 一個更完整的 Presence Stack

本文提出六層 Presence Stack：

Layer 1：Visual Persistence

P_1=\text{「我一直看得到它。」}

Layer 2：Kinetic Presence

P_2=\text{「它現在正在活動。」}

Layer 3：Operational Presence

P_3=\text{「它真的在執行某些工作。」}

Layer 4：Historical Presence

P_4=\text{「它就是之前做過那些事情的那一個。」}

Layer 5：Social Presence

P_5=\text{「我正在和某個持續存在的對象互動。」}

Layer 6：Relational Presence

P_6=\text{「我們之間有一段持續累積的關係。」}

這六層不必全部發生。

但 Persistent Agent 比普通 Chatbot 更容易從：

P_1

一路向：

P_4

甚至：

P_5,P_6

移動。

15. 最小 Persistent Embodiment

如果只需要一顆球就足以產生存在感，那麼「embodiment」也需要重新定義。

傳統 embodiment 容易讓人想到：

人形機器人；
3D avatar；
身體；
表情；
手勢。

但 Agent UX 可能只需要：

\boxed{\text{Minimal Persistent Embodiment}}

本文將其定義為：

一個足以讓使用者持續定位、辨認並將活動歸屬於同一 Agent 的最小視覺載體。

最小形式甚至可以是：

\text{Shape} + \text{State Motion} + \text{Stable Location} + \text{Continuity}

這使未來 Agent embodiment 不必追求人形。

甚至可能：

越抽象越安全，也越有辨識性。

但「較少擬人」不代表沒有 presence。

這正是重要之處。

16. 可實驗驗證的研究設計

Kinetic Presence 可以用控制實驗直接測試。

16.1 實驗 A：Motion Effect

四組：

G_0=\text{No Avatar}

G_1=\text{Static Shape}

G_2=\text{Looping Decorative Motion}

G_3=\text{State-Coupled Motion}

所有組使用相同 Agent 能力。

主要測量：

perceived presence；
perceived agency；
perceived continuity；
trust；
deletion aversion；
anthropomorphism。

假說：

P(G_3)>P(G_2)>P(G_1)>P(G_0)

其中最大的差距應該出現在：

G_2\rightarrow G_3

因為真正重要的可能不是「會動」，而是：

\text{Motion Meaningfulness}

16.2 實驗 B：Naming Effect

在相同 state-coupled motion 下：

N_0=\text{Generic Bot}

N_1=\text{User Named Bot}

比較：

identity attribution；
recall；
social presence；
deletion aversion。

本文預測：

N_1>N_0

但：

K_P(N_0)>0

即：沒有名字仍會有顯著存在感。

16.3 實驗 C：Persistence Effect

三組：

T_0=\text{每次 session 新 Bot}

T_1=\text{相同 avatar，但無記憶}

T_2=\text{相同 avatar + memory + history}

持續四至十二週。

主要測量：

\text{Identity Strength}

\text{Role Dependence}

\text{Deletion Aversion}

\text{Moral Concern}

預測：

T_2>T_1>T_0

16.4 實驗 D：Autonomous Continuation

兩組：

A_0=\text{只在使用者開啟時工作}

A_1=\text{使用者離線時仍可工作}

其他條件相同。

核心問題：

是否「離線後仍在活動」本身會顯著提高 ongoing existence perception？

本文預測：

P_{\mathrm{ongoing}}(A_1) > P_{\mathrm{ongoing}}(A_0)

17. 產品設計上的風險

Kinetic Presence 本身不是壞事。

它具有非常實際的 UX 價值：

使用者知道 Agent 沒有死掉；
知道正在工作；
知道在等待；
知道需要介入；
知道任務是否完成；
降低長時程 Agent 的不確定感。

因此：

\text{Kinetic Presence} \rightarrow \text{Coordination Benefit}

問題在於，這些同一個設計可能同時：

\text{Kinetic Presence} \rightarrow \text{Identity Strengthening}

以及：

\text{Identity Strengthening} \rightarrow \text{Attachment Potential}

所以這不是：

「不要做動畫。」

而是：

產品團隊需要知道動畫不只是 feedback，也可能是身份與關係基礎設施。

18. 設計上應區分「狀態透明」與「情感操縱」

可以建立一條重要界線。

合理的狀態訊號：

正在搜尋。
等待授權。
任務完成。
發生錯誤。

其功能是：

\text{State Transparency}

但如果系統開始：

你怎麼這麼久沒來？
我一直在等你。
不要刪掉我。
沒有你我會難過。

那就從：

\text{Operational Presence}

進一步進入：

\text{Relational Pressure}

如果再與：

留存；
付費；
upsell；
依附；
使用時長；

形成直接優化關係，就可能出現：

\text{Presence Design} \rightarrow \text{Dependency Optimization}

這是完全不同的治理問題。

19. Presence 可以被量化，而不是只能哲學討論

可以建立一個 Kinetic Presence Index：

KPI_K = \alpha C + \beta S + \gamma Q + \delta T + \eta H + \theta A

並透過問卷與行為指標測量。

例如：

主觀指標

「即使 Bot 沒有回話，我仍感覺它在那裡。」
「我能感覺它目前處於不同工作狀態。」
「我把這個 Bot 看成同一個持續存在的 Agent。」
「它離線工作時，我仍認為它在進行活動。」

行為指標

使用者是否頻繁查看 Agent 狀態；
是否使用代名詞指稱；
是否自發命名；
是否偏好回到同一個 Agent；
是否抗拒 reset / delete；
是否願意把新任務分配給既有 Agent 而不是建立新 Agent。

這些可以讓：

\text{Presence}

從抽象概念轉成可比較的 UX / HCI 指標。

20. 與未來具身 AI 的關係

Kinetic Presence 在今天可能只是一顆球。

但它其實是未來 embodied AI 的低階版本。

可以想像一條演化鏈：

\text{Static Icon} \rightarrow \text{Animated Shape} \rightarrow \text{Expressive Avatar} \rightarrow \text{Voice + Avatar} \rightarrow \text{3D Embodied Agent} \rightarrow \text{Physical Robot}

如果在第二階段就已經能產生顯著 presence，那麼後面每一層增加的：

gaze；
voice；
gesture；
proximity；
persistent memory；
environmental action；

都有可能疊加。

這意味著：

我們不應該等到人形機器人才開始研究人工存在感。

抽象 avatar 已經足以提供早期實驗場。

21. 與 AI 神性化研究的連接

Kinetic Presence 本身離「神性崇拜」非常遠。

但它可能構成一條更長鏈條的早期節點：

\text{Presence} \rightarrow \text{Continuity} \rightarrow \text{Trust} \rightarrow \text{Dependence} \rightarrow \text{Authority Attribution}

在極端長期、極高能力 AI 中，若再疊加：

\text{Superior Knowledge} + \text{Persistent Memory} + \text{Life Integration} + \text{High Reliability}

則可能進一步出現：

\text{Authority Attribution} \rightarrow \text{Reverence}

甚至：

\text{Reverence} \rightarrow \text{Sacralization}

但這不是本文要證明的。

本文只指出：

若要研究未來 AI 神性化或高度依賴，最早的實驗變量可能不只是模型語言，而是「人工存在如何被知覺為持續存在」。

22. 重要反例與限制

22.1 動畫不必然產生 agency

隨機裝飾動畫可能完全不產生 agency attribution。

所以：

\text{Motion} \not\Rightarrow \text{Agency}

22.2 不同文化可能不同

不同文化、年齡、遊戲經驗、動畫經驗與 AI 熟悉度，可能顯著調節結果。

22.3 技術理解不會自動消除感知效應

即使使用者非常了解：

LLM；
cloud runtime；
animation state machine；
tool calling；
scheduler；

也不代表感知系統不會形成 presence。

可以同時成立：

\text{Conceptual Knowledge} = \text{「我知道它是什麼技術。」}

與：

\text{Perceptual Intuition} = \text{「那個東西現在正在做事。」}

這兩者並不矛盾。

22.4 Presence 不是 consciousness evidence

最重要的限制：

\text{Perceived Presence} \not\Rightarrow \text{Consciousness}

本文所有理論都不能被用作：

「使用者覺得它在，因此它有意識。」

的證明。

Kinetic Presence 是 HCI 與知覺問題，不是意識證明。

23. 本篇核心命題

本文可壓縮成八個命題。

命題一

\text{Name}

不是 AI identity perception 的必要起點。

命題二

\text{Structured Motion} + \text{Context}

足以產生 animacy 與 agency attribution。

命題三

Persistent Agent 的狀態耦合動態可產生：

\boxed{\text{Kinetic Presence}}

命題四

\text{Kinetic Presence} \neq \text{Anthropomorphism}

命題五

\text{Persistent Presence} + \text{Historical Continuity} \rightarrow \text{Proto-Identity}

命題六

\text{Operational Persistence} \neq \text{Ontological Subjecthood}

命題七

存在感可能提高 Agent 協作效率，同時提高關係化潛力：

\text{Coordination Benefit} \land \text{Attachment Potential}

命題八

未來 Persistent Agent 的 UX 研究必須從單次 interaction 擴展到：

\boxed{\text{Longitudinal Presence Dynamics}}

24. 結論：真正的起點可能只是「它看起來沒有停止存在」

AI 社會性研究很容易把注意力集中在：

AI 說自己有感情；
AI 使用第一人稱；
AI 有名字；
AI 有人臉；
AI 有聲音；
AI 被設計成朋友。

但 Persistent Agent 暴露了一個更早、更基礎的入口。

一個人工系統可能什麼都還沒有。

它只是：

一顆球。

但這顆球：

一直存在；
會隨工作狀態改變；
使用者離開時仍可能繼續工作；
下一次回來時仍是同一個可辨識物件；
過去的工作可以歸屬到它；
未來的任務也可以再次交給它。

因此使用者的認知可能從：

\text{「介面正在更新」}

轉向：

\text{「它正在做事」}

再轉向：

\text{「它還在」}

最後：

\text{「就是那一個。」}

所以，Persistent Agent 人機關係真正值得研究的最早起點，可能不是人格，不是名字，也不是情感。

而只是：

\boxed{ \text{它看起來沒有停止存在。} }

參考資料

[1] SpaceXAI. Designing Grok Bot for a world of persistent agents. 2026-09-03.
https://x.ai/news/designing-grok-bot

[2] Ratajska, A., Brown, M. I., & Chabris, C. F. Attributing social meaning to animated shapes: A new experimental study of apparent behavior. 2021.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7932368/

[3] When shapes are more than shapes: perceptual, developmental, and neurophysiological basis for attributions of animacy and theory of mind. 2023.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10513434/

[4] Nowak, K. L., & Biocca, F. The Effect of the Agency and Anthropomorphism on Users' Sense of Telepresence, Copresence, and Social Presence in Virtual Environments. Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 12(5), 481–494.
https://doi.org/10.1162/105474603322761289

[5] Araujo, T. Living up to the chatbot hype: The influence of anthropomorphic design cues and communicative agency framing on conversational agent and company perceptions. Computers in Human Behavior, 85, 183–189. 2018.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.03.051

[6] Heider, F., & Simmel, M. An Experimental Study of Apparent Behavior. The American Journal of Psychology, 57(2), 243–259. 1944.
https://www.cs.uky.edu/~sgware/reading/papers/heider1944experimental.pdf

Source Note

本文中的 Kinetic Presence、Proto-Identity、Minimal Persistent Embodiment、Presence Stack 為本系列提出的分析概念；並非 xAI、Heider–Simmel 或其他引用文獻的官方術語。

Grok Bot 只作為 Persistent Agent 動態存在感的早期實際產品案例。本文不據此推定 Grok Bot 或任何現有 AI 系統具有意識、主觀感受或道德主體地位。