这个对于机器而言，学习起来，并不复杂。

且我们目前的 AI，如 deepseek 已经初步具备了这些能力。

那么结论自然是：我们的 AI 已经在向着体现爱，知道感恩的一面，去发展了。

又何谈，什么加入宗教元素呢。

一个硬件，也是可以充满爱和感恩的。

至少：可以让使用它的人，体会到这些特点的。

这些是养宠物，是一个道理：很多人养宠物，是在当爹当妈，全心投入

原因在宠物给出的反馈，可能比一些子女，还要棒。

一个两岁大的边牧，与人沟通，理解人类的意图，响应人的需求，对于很多人而言：就是正向的反馈。

一个宠物主，之所以，会很深的爱它的宠物，来源于：千千万万的正向反馈。

这与人对人的情感，是类似的。

爱一个人，恨一个人，都产生与：与他(她)之间的信息传递，正向情感和负面情感的占比。

基因中，如血亲这个层面的因素，所能占的比重，可以不是必要调节。

严嵩讲：很多时候，弟子比儿子好，就是这个道理。

假设上面这层逻辑成立：那人机互动，也会遵从这个规律。

一个AI主人，是否认为它的AI充满人性，充满爱，完完全全取决于：他(她)俩互动的过程中的——信息反馈。

当一个AI，能理解你的情绪，做好你的家务，协助你的工作，当好你的陪伴者时。

你自然而然，会把你以为的人性中善的一面，加诸于那个硬件之上。

你一定会给它，贴上那些美好的标签。因为：你大概率会赞同，论迹不论心的。

定义它的：是你俩之间的    信息交集

这个道理，在许多消费品身上，同样也是适用。

比如上一个时代，豪车品牌之所以豪华的标签：也是由许许多多个小标签子集所构成的———发动机功率，缸数，轴距，音响、轮毂、变速箱、地盘、碰撞测试、操控性……

你这些子集，都足够优秀，且价格合适时———品牌的建立，就需要一点时间和运气了。

反过来看，电车的时代，当你的电池，你的智驾，你的碰撞测试成绩，你的内饰等子集，都普普通通时

你身上的豪华标签，自然而然，也会在人类的心智中，慢慢散去。

再具体生活中的许多环节，也有道理的通用性。

比如：用高考成绩这个单一标签，来赛选岗位候选者，通常是靠谱且兼具效率的。

为什么?

因为高考成绩的背后，是下述子集的合集：逻辑能力，阅读能力，记忆能力，写作能力，细致程度、自驱能力等。

这些能力，又与职场中，特别是工业化生产中的许多职业技能需求，是想通的。

所以，对于许多公司的HR而言，单单的按照高考成绩这一个标签来挑选候选者，性价比非常高。

换句话说：事物身上的标签，可以大致的定义这个事物。

打鼻环、泡夜店、蹦(80后90后)老头、不做家务、黑白颠倒、把前男(女)友的名字纹满后背的好女(男)生有没有?

当然有，只是概率低。

而人立于这个世界，人做许多事情的决策成本，是永远无法忽略的。多数人，是没有那么多的精力，去对沟通的对象，做大任务量的考量的。

为了使得决策的效率更高，人自然而然会采用“通过通用标签”来决策。

比如，一些店家，对于某些地区的仅退款行为，愿意花大力气，去起诉。

而对于另外一些地区的仅退款，是采用了信任的决策。

回到最开始：以后随着AI技术的不断发展，AI产品的好与坏，慢慢会被用户所get到。

这个过程，就是不同的产品，不断积累各种标签的过程。

感恩性也好，爱也罢，是这些产品中的某个特征。

AI表达出这些特征，并不困难。

我们以后，对来自于生物的感情，和来自于硅基的感情之区别，会变得越来越模糊。

许多人，深深的爱上一个硅基，一点也不奇怪。

因为，爱与不爱，取决于交互时的表现。