本文档属于类型b，即一篇科学论文，但并非单一原创研究的报告。以下是对该文档的学术报告：
作者及机构：本文由Andrea L. Guzman（北伊利诺伊大学）和Seth C. Lewis（俄勒冈大学）共同撰写，发表于2020年的《new media & society》期刊第22卷第1期。
论文主题：本文探讨了人工智能（AI）与人类之间的交流，提出了一个关于人机交流（Human-Machine Communication, HMC）的研究议程。文章旨在弥合长期以来AI研究与传播学理论之间的鸿沟，特别是在AI技术逐渐成为日常生活中的交流伙伴的背景下。
主要观点：
AI与传播学理论的脱节： 文章首先指出，AI技术（如虚拟代理、社交机器人和语言生成软件）与传统的传播学理论框架并不完全契合。传播学长期以来主要关注人与人之间的交流，而AI作为交流伙伴的角色则挑战了这一传统范式。文章认为，现有的传播学理论无法很好地解释人与机器之间的交流，因此需要一个新的理论框架来应对这一挑战。
人机交流（HMC）的理论基础： 作者提出了人机交流（HMC）作为一个新兴的研究领域，其核心是研究人类与机器之间的意义创造。HMC不同于传统的人机交互（Human-Computer Interaction, HCI），因为它将机器视为交流的主体，而不仅仅是交互的媒介。文章强调了HMC的理论假设，即机器不仅仅是人类交流的中介，而是可以直接与人类进行交流的主体。
AI作为交流伙伴的功能维度： 文章进一步探讨了AI作为交流伙伴的功能维度，包括人们如何理解这些设备作为交流者的角色，以及这些设备在交流过程中的设计特点。作者指出，AI技术通过自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）等技术，能够以人类语言进行交流，从而在交流过程中扮演了更复杂的角色。
AI作为交流伙伴的关系维度： 文章还讨论了AI作为交流伙伴的关系维度，即人们如何在与AI的互动中建立关系，并如何通过这些互动重新定义自我。作者指出，AI技术不仅改变了人们与机器的互动方式，还影响了人们对自己的看法。例如，AI助手的设计通常基于人类的社会角色，这进一步影响了人们与这些技术的互动方式。
AI作为交流伙伴的形而上学意义： 最后，文章探讨了AI作为交流伙伴的形而上学意义，即这些技术如何模糊了人类与机器之间的本体论界限。作者认为，AI技术的出现挑战了传统上关于人类与机器之间界限的假设，并提出了关于什么是人类、什么是机器以及什么是交流的哲学问题。
论文的意义与价值： 本文通过提出人机交流（HMC）的研究议程，为传播学领域提供了一个新的理论框架，以应对AI技术带来的挑战。文章不仅填补了AI研究与传播学理论之间的鸿沟，还为未来的研究提供了方向。通过探讨AI作为交流伙伴的功能、关系和形而上学意义，本文为理解人类与机器之间的互动提供了新的视角，具有重要的学术价值和应用前景。
亮点： 本文的亮点在于其创新性地提出了人机交流（HMC）作为传播学的一个新兴研究领域，并详细阐述了AI技术在交流过程中的功能、关系和形而上学意义。文章不仅挑战了传统的传播学理论，还为未来的研究提供了丰富的理论和方法论基础。