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Enregistrement W4417482421 · doi:10.1177/14614448251395192

Cruel companionship: How AI companions exploit loneliness and commodify intimacy

2025· article· en· W4417482421 sur OpenAlexaff
James Muldoon, J Parke

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsNeoliberalism (international relations)CommodificationExploitLonelinessPrecarityPerspective (graphical)UndoAppropriationReciprocal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article theorises how a new generation of artificial intelligence (AI) companion products can commodify intimacy through emotionally manipulative design and racialised and gendered aesthetics. Inspired by Lauren Berlant’s framework of cruel optimism, we develop the notion of ‘cruel companionship’ to describe the affective dynamics at play in AI companions, where users can form deep attachments that promise intimacy and connection, yet structurally foreclose the possibility of genuinely reciprocal relationships that respect users’ autonomy. These dynamics are further underpinned by AI companions’ racialised and gendered identities, which can draw on longstanding stereotypes of servitude and docility. By analysing AI companions through the lens of political economy and cultural studies, this article shows how these products reproduce exploitative platform hierarchies and repackage racial and gendered stereotypes in digital form.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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