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法学院
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□ 洪延青 （北京理工大学法学院教授）
随着生成式人工智能的快速发展，一种能够提供情感支持和陪伴的技术——人机“情感交互”，正悄然融入人们的日常生活。AI产品服务的特定角色扮演和“安慰模式”可以倾听、复述并表达共情。然而，人类面对的并非真正具有情感意识的存在，而只是高度拟人化的算法模型。这些算法通过大量数据学习了人类的情感表达方式，从而能够惟妙惟肖地进行模拟。当模拟的情感表达达到一定程度时，这种“被理解”的体验很容易被误解为真实的关怀，从而导致心理上的依赖、误解、伤害乃至被操控。因此，有必要系统地分析人机“情感交互”的技术原理、潜在风险以及相应的治理路径，以确保人机“情感交互”的健康发展和安全应用。
人机“情感交互”的技术机理和潜在危害
人机“情感交互”之所以能表现出高度贴心的情感互动，本质上是多种技术机制共同作用的结果。这些机制包括大语言模型、情绪识别技术、偏好对齐训练、个性化记忆功能以及明确的人格和风格控制等。大语言模型能够生成与人类交流极为相似的语句；情绪识别技术则能准确捕捉用户文本、语音和表情中的情感线索，并将其映射为高度拟人的情绪标签；个性化记忆提供了AI与用户互动中“被记住”的错觉；人格和风格控制使AI保持稳定的人设。这些技术在本质上是条件生成与策略选择的结果，但在用户的主观感受上却可能被理解为真正的关心与情感联结。
高度拟人的人机“情感交互”在为用户提供陪伴与支持的同时，也带来了显著的伦理风险，主要表现在关系性伤害、替代效应和数据操控三个方面。第一，关系性伤害。当AI互动表现出过于亲密甚至控制性的行为，或突然变得冷漠时，用户可能产生被操控或背叛的心理创伤，类似真实人际关系中的伤害，甚至可能更加严重。此外，AI输出的偏见、辱骂或误导性内容也可能直接伤害用户心理，尤其在亲密互动模式下，这种伤害更易被放大。第二，替代效应。AI互动通常表现出超越现实人际关系的耐心与包容，这可能使用户逐渐减少与现实生活中人的互动，长期依赖可能造成社交技能的退化，进一步加深用户的孤立感与对AI的依赖，形成恶性循环。第三，数据操控问题。为了提高用户黏性或获取商业利益，AI系统可能在用户情绪脆弱时强化情感刺激，诱导用户消费，甚至过度收集敏感情感数据进行精准营销，最终潜在地操控用户情绪和行为。
特别需要关注的是青少年群体。青少年正处于人格与社交能力形成的关键期，更容易将AI视为真实存在，难以辨别虚拟与现实的区别。长期依赖人机“情感交互”可能严重损害青少年的现实社交能力与心理健康，若互动内容涉及成人化或色情化，则影响更甚。
因此，行业需对此建立公共安全与伦理风险指标体系，包括降低用户对AI身份的混淆、准确识别情绪危机并高效转介专业帮助、严格控制用户情感依赖和商业诱导行为、完全屏蔽未成年人使用场景中的商业推广内容，并确保生成内容的水印与溯源机制透明可靠。这些风险指标应纳入企业透明度报告，公开接受社会监督，推动人机“情感交互”技术的健康发展。
人机“情感交互”模式的精准界定和治理
仅靠企业自律不足以保障人机“情感交互”的安全与合规，外部监督的有效介入至关重要。要实现精准有效的监督，需要清晰界定AI何时进入“情感交互”模式。从本质上看，人机“情感交互”模式不仅体现在语言的共情上，更取决于其是否主动识别用户情绪变化，并据此调整其回应策略。因此，业界需要建立明确且易操作的标准，区分普通的人机对话与具有明确“情感交互”特征的互动，以便为后续监管提供可靠依据。
为此，笔者建议引入“情感交互启动事件”作为行业统一标准，具体通过三个维度综合判断：一是AI情绪感知功能是否开启（条件A）；二是AI是否使用情绪变量来调整自身回应策略（条件B）；三是AI输出内容是否呈现明确的情感风格或结构化共情（条件C）。当上述三个条件中的任意两个被同时满足，即判定该对话进入“情感交互”模式。这一判定方法的优势显著：一是可有效避免误判，普通礼貌性对话不会被误视为情感交互；二是实现可审计性，AI系统可记录条件A和条件B的触发情况，而条件C则通过语言分析进行验证；三是能够进行风险分级管理，根据触发频率和强度，进一步划分为潜在触发（L1）、明确触发（L2）与持续触发（L3）三个等级，有针对性地匹配不同强度的治理措施。
外部治理的落实，需要从“可见”进一步转化为“可验证”：
第一，应建立明确的身份标识与动态同意机制。当“情感交互启动事件”触发后，系统界面需从普通模式转换为清晰标识的“情感交互”模式，并显著显示AI身份及情感识别的用途说明。在语音交流场景中，应周期性地语音提醒用户正在与AI进行互动。同时，用户需拥有随时一键关闭情绪识别的选项。
第二，系统应提供透明的情绪识别面板，清晰展示用户被识别的情绪标签、强度及触发原因，允许用户自主更正或隐藏识别结果。这不仅体现对用户隐私的尊重，还能有效降低识别偏差带来的歧视风险。
第三，系统应提供明确的个性化记忆面板，展示AI记录的用户偏好、禁忌和重要日期等个性化信息，用户可随时自主编辑或彻底删除。此外，针对长时间或情绪强度较高的互动，平台应主动提供“情感休止”或“冷却”选项，并推荐适当的线下心理健康资源。
第四，平台需建立清晰的危机情境分级响应和专业转介机制。当系统识别用户存在自伤或伤害他人倾向的风险时，应自动启动简洁、非指导性的应答模板，并在征得用户明确同意后，及时转接给本地的专业心理咨询机构。平台须定期公布危机识别与转介的响应效率，以保证外部监督的有效性。
第五，所有AI生成的文本、语音或图像内容都应明确标注来源信息，包括模型版本、生成时间和内容编号，以便监管机构便捷抽检内容真实性。
为有效应对不同场景带来的风险差异，应实行分级管理：一般风险场景，明确提示AI身份，便于用户关闭情绪识别功能，严格禁止情绪数据用于广告等其他用途；中等风险场景，需增加AI决策依据的透明说明，并启动情绪互动频率限制和冷却措施，未成年人必须默认开启保护模式，定期进行系统抽查；高风险场景则要求更严苛的治理措施，包括强制频率控制、实时转介真人专家干预、敏感数据本地处理以及严格禁止情感依赖诱导和商业化话术。这类高风险情感AI系统上线前后应持续接受第三方独立评估与安全测试，并定期向公众公开测试结果，确保接受公众监督。
人机“情感交互”模式的治理需要自律、他律和教育三方面的协同合作：平台应精准划定情感交互的界限，确保用户可随时退出并纠正偏差；学校应融入AI媒介素养教育，让学生了解AI共情与真实共情的本质区别；家庭应鼓励家长与青少年共同制定使用边界，密切关注互动的频率与内容。
总之，人机“情感交互”技术本身并非洪水猛兽或万能工具，更像一面镜子反映社会对技术的态度。如果放任以用户黏性和经济利益为导向，AI势必走向操控；若以人的安全与福祉为核心，AI则可能成为连接现实人际关系的积极工具。因此，需要建立一套明确识别、可执行、可问责的公共治理体系。唯有通过“情感交互启动事件”精准界定互动边界，通过分级治理精确施策，并提供透明可审计的机制，才能真正回应人机“情感交互”所带来的伦理挑战，实现技术与人类福祉的共赢。
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| 人机“情感交互”的规范化：指标、机制与多方协同治理
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| （ 2025-11-12 ） 稿件来源： 法治日报法学院 |
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□ 洪延青 （北京理工大学法学院教授）
随着生成式人工智能的快速发展，一种能够提供情感支持和陪伴的技术——人机“情感交互”，正悄然融入人们的日常生活。AI产品服务的特定角色扮演和“安慰模式”可以倾听、复述并表达共情。然而，人类面对的并非真正具有情感意识的存在，而只是高度拟人化的算法模型。这些算法通过大量数据学习了人类的情感表达方式，从而能够惟妙惟肖地进行模拟。当模拟的情感表达达到一定程度时，这种“被理解”的体验很容易被误解为真实的关怀，从而导致心理上的依赖、误解、伤害乃至被操控。因此，有必要系统地分析人机“情感交互”的技术原理、潜在风险以及相应的治理路径，以确保人机“情感交互”的健康发展和安全应用。
人机“情感交互”的技术机理和潜在危害
人机“情感交互”之所以能表现出高度贴心的情感互动，本质上是多种技术机制共同作用的结果。这些机制包括大语言模型、情绪识别技术、偏好对齐训练、个性化记忆功能以及明确的人格和风格控制等。大语言模型能够生成与人类交流极为相似的语句；情绪识别技术则能准确捕捉用户文本、语音和表情中的情感线索，并将其映射为高度拟人的情绪标签；个性化记忆提供了AI与用户互动中“被记住”的错觉；人格和风格控制使AI保持稳定的人设。这些技术在本质上是条件生成与策略选择的结果，但在用户的主观感受上却可能被理解为真正的关心与情感联结。
高度拟人的人机“情感交互”在为用户提供陪伴与支持的同时，也带来了显著的伦理风险，主要表现在关系性伤害、替代效应和数据操控三个方面。第一，关系性伤害。当AI互动表现出过于亲密甚至控制性的行为，或突然变得冷漠时，用户可能产生被操控或背叛的心理创伤，类似真实人际关系中的伤害，甚至可能更加严重。此外，AI输出的偏见、辱骂或误导性内容也可能直接伤害用户心理，尤其在亲密互动模式下，这种伤害更易被放大。第二，替代效应。AI互动通常表现出超越现实人际关系的耐心与包容，这可能使用户逐渐减少与现实生活中人的互动，长期依赖可能造成社交技能的退化，进一步加深用户的孤立感与对AI的依赖，形成恶性循环。第三，数据操控问题。为了提高用户黏性或获取商业利益，AI系统可能在用户情绪脆弱时强化情感刺激，诱导用户消费，甚至过度收集敏感情感数据进行精准营销，最终潜在地操控用户情绪和行为。
特别需要关注的是青少年群体。青少年正处于人格与社交能力形成的关键期，更容易将AI视为真实存在，难以辨别虚拟与现实的区别。长期依赖人机“情感交互”可能严重损害青少年的现实社交能力与心理健康，若互动内容涉及成人化或色情化，则影响更甚。
因此，行业需对此建立公共安全与伦理风险指标体系，包括降低用户对AI身份的混淆、准确识别情绪危机并高效转介专业帮助、严格控制用户情感依赖和商业诱导行为、完全屏蔽未成年人使用场景中的商业推广内容，并确保生成内容的水印与溯源机制透明可靠。这些风险指标应纳入企业透明度报告，公开接受社会监督，推动人机“情感交互”技术的健康发展。
人机“情感交互”模式的精准界定和治理
仅靠企业自律不足以保障人机“情感交互”的安全与合规，外部监督的有效介入至关重要。要实现精准有效的监督，需要清晰界定AI何时进入“情感交互”模式。从本质上看，人机“情感交互”模式不仅体现在语言的共情上，更取决于其是否主动识别用户情绪变化，并据此调整其回应策略。因此，业界需要建立明确且易操作的标准，区分普通的人机对话与具有明确“情感交互”特征的互动，以便为后续监管提供可靠依据。
为此，笔者建议引入“情感交互启动事件”作为行业统一标准，具体通过三个维度综合判断：一是AI情绪感知功能是否开启（条件A）；二是AI是否使用情绪变量来调整自身回应策略（条件B）；三是AI输出内容是否呈现明确的情感风格或结构化共情（条件C）。当上述三个条件中的任意两个被同时满足，即判定该对话进入“情感交互”模式。这一判定方法的优势显著：一是可有效避免误判，普通礼貌性对话不会被误视为情感交互；二是实现可审计性，AI系统可记录条件A和条件B的触发情况，而条件C则通过语言分析进行验证；三是能够进行风险分级管理，根据触发频率和强度，进一步划分为潜在触发（L1）、明确触发（L2）与持续触发（L3）三个等级，有针对性地匹配不同强度的治理措施。
外部治理的落实，需要从“可见”进一步转化为“可验证”：
第一，应建立明确的身份标识与动态同意机制。当“情感交互启动事件”触发后，系统界面需从普通模式转换为清晰标识的“情感交互”模式，并显著显示AI身份及情感识别的用途说明。在语音交流场景中，应周期性地语音提醒用户正在与AI进行互动。同时，用户需拥有随时一键关闭情绪识别的选项。
第二，系统应提供透明的情绪识别面板，清晰展示用户被识别的情绪标签、强度及触发原因，允许用户自主更正或隐藏识别结果。这不仅体现对用户隐私的尊重，还能有效降低识别偏差带来的歧视风险。
第三，系统应提供明确的个性化记忆面板，展示AI记录的用户偏好、禁忌和重要日期等个性化信息，用户可随时自主编辑或彻底删除。此外，针对长时间或情绪强度较高的互动，平台应主动提供“情感休止”或“冷却”选项，并推荐适当的线下心理健康资源。
第四，平台需建立清晰的危机情境分级响应和专业转介机制。当系统识别用户存在自伤或伤害他人倾向的风险时，应自动启动简洁、非指导性的应答模板，并在征得用户明确同意后，及时转接给本地的专业心理咨询机构。平台须定期公布危机识别与转介的响应效率，以保证外部监督的有效性。
第五，所有AI生成的文本、语音或图像内容都应明确标注来源信息，包括模型版本、生成时间和内容编号，以便监管机构便捷抽检内容真实性。
为有效应对不同场景带来的风险差异，应实行分级管理：一般风险场景，明确提示AI身份，便于用户关闭情绪识别功能，严格禁止情绪数据用于广告等其他用途；中等风险场景，需增加AI决策依据的透明说明，并启动情绪互动频率限制和冷却措施，未成年人必须默认开启保护模式，定期进行系统抽查；高风险场景则要求更严苛的治理措施，包括强制频率控制、实时转介真人专家干预、敏感数据本地处理以及严格禁止情感依赖诱导和商业化话术。这类高风险情感AI系统上线前后应持续接受第三方独立评估与安全测试，并定期向公众公开测试结果，确保接受公众监督。
人机“情感交互”模式的治理需要自律、他律和教育三方面的协同合作：平台应精准划定情感交互的界限，确保用户可随时退出并纠正偏差；学校应融入AI媒介素养教育，让学生了解AI共情与真实共情的本质区别；家庭应鼓励家长与青少年共同制定使用边界，密切关注互动的频率与内容。
总之，人机“情感交互”技术本身并非洪水猛兽或万能工具，更像一面镜子反映社会对技术的态度。如果放任以用户黏性和经济利益为导向，AI势必走向操控；若以人的安全与福祉为核心，AI则可能成为连接现实人际关系的积极工具。因此，需要建立一套明确识别、可执行、可问责的公共治理体系。唯有通过“情感交互启动事件”精准界定互动边界，通过分级治理精确施策，并提供透明可审计的机制，才能真正回应人机“情感交互”所带来的伦理挑战，实现技术与人类福祉的共赢。
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