第一类信号是称谓变化。如果人持续把 AI 称为“它”，则通常仍在工具框架中理解 AI ；如果人开始给 AI 取昵称，用“他”、“她”或“你”来称呼 AI，甚至用朋友、老师、搭档等这类关系词来描述 AI，则说明社会性分类已经启动。称谓不是小事，人怎样称呼一个对象，往往透露了这个对象在人心中的位置。

　　第二类信号是解释方式变化。当工具出错时，人通常说“系统坏了”“模型不准”“功能不好用”；当社会性对象出错时，人更容易说“它敷衍我”“它骗我”“它今天很冷淡”。这些说法把机械错误解释成态度问题。Nass 和 Moon（2000）提醒，人会把社会规则用于计算机互动。在大语言模型时代，这种自动反应变得更强烈，因为模型不仅执行命令，还能用关系语言回应人。

　　第三类信号是情绪后果变化。如果人只是把 AI 当作工具，那么系统失效带来的主要是效率损失；如果人已经把 AI 当作社会性对象，系统失效则可能带来被忽视、被拒绝或被背叛的感受。一个陪伴型 AI 突然改变语气，一个长期使用的聊天机器人被关闭，一个模型忘记过去的对话，都可能比普通产品出故障更容易引发人强烈的情绪反应。

　　第四类信号是边界让渡。用户开始向 AI 透露本不愿告诉他人的信息，把重要判断交给 AI，或者在与人发生冲突时优先寻求 AI的确认，说明 AI 已经进入用户的关系系统。这里的问题不只是隐私，也不只是使用时长，而是心理功能的转移：原本由朋友、家人、教师或组织制度承担的支持功能，正在被机器部分占据。