当前 AI 迅猛发展，迈入了 " 情感化应用 " 新阶段，能够模拟人类情感反馈与人进行对话、交流。不少年轻人尤其是在校大学生群体，正在把聊天机器人、AI 伴侣 / 恋人、AI 心理咨询、AI 助手（小秘书），以及各种基于语言大模型的互动平台当作 " 情感搭子 " 或者 " 情绪伴侣 "，进行深度情感交流。但此类 AI 过度应用也催生了 " 虚拟情感依赖 " 这一现象——部分青年学生因依赖乃至沉迷于 AI 供给的情绪满足，逐渐弱化主动表达、深度思考以及现实人际互动能力，甚至出现心理认知异化、现实社交萎缩等问题和风险，成为亟待关注的青年成长和发展新命题。

AI 提供的情绪价值

释放负面情绪。相较于现实中可能遭遇到指责、说教，AI 的回应不会对用户表达的任何情绪作出负面评价。用户从 AI 释放的 " 善意 " 与 " 共情 " 中获取情绪满足，进而产生情感信任。因此，当一些学生面临心理压力或负面情绪冲击时，AI 会成为其优先选择的情感宣泄或情绪沟通的载体。

缓解多重压力。把 AI 当作 " 压力缓冲工具 "。AI 可以给予用户 24 小时 " 秒回式 " 回应，为缓解学业焦虑、情感烦恼及就业压力提供了稳定的心理动能。

强化自我价值。对存在自我怀疑、自卑心理的学生来说，他们可以从 AI 反馈的肯定性评价中重塑自我认同。但需警惕的是，AI 投其所好的定制式评价具有一定的 " 虚构性 "，可能会阻碍学生对自我的客观认知。

规避社交障碍。AI 社交可以帮助学生模拟现实社交场景，提升现实社交有效性。有社交焦虑或者性格偏内向的大学生，可以通过与 AI 互动规避现实社交障碍。

虚拟情感依赖的风险

情绪消费 " 无界化 "。现实人际关系中理解、陪伴等情感支持的获取来之不易，时有冲突与挫折。而 AI 构建的人机互动场景呈现出 " 无底线迎合 " 特征，提供一种随时可得且高度适配的持续性情绪满足，易使个体产生 " 宠溺式 " 认知错觉，进而习惯性依赖。而一旦 AI 因系统升级、付费中断、产品下架等客观因素无法提供情绪支持，或现实需求超出算法预设范围时，AI 情感用户会陷入负面情绪漩涡，严重时甚至引发情绪崩溃。长此以往，会导致大学生对现实与虚拟的认知边界逐渐模糊。

情感孤独 " 内隐化 "。人的本质是一切社会关系的总和。对于青年学生而言，宿舍生活、课堂学习、组会研讨、社团活动等校园集体场景，是其习得尊重、信任、协同等社会品质的关键场域，也是构建集体认同感、归属感和荣誉感等价值理念的必要途径。若长期依赖 AI 建构的 " 虚拟情感 "，会导致其减少校园社交投入、疏离现实人际关系。

现实社交 " 萎缩化 "。AI 提供的 " 单向度情感满足 " 与 " 社交替代功能 "，很可能会削弱用户的现实社交意愿和能力。在人机互动中，没有现实中的社交礼仪。沉浸于 AI" 谄媚式 " 情感环境的用户，会对真实社交的 " 不完美 " 丧失耐心：习惯了 AI 的即时回应，便对他人的延迟回复心生不悦；适应了 AI 的 " 无评判接纳 "，便难以接纳家长、师友的批评指正。这种心理落差会进一步降低其社交参与意愿，甚至滋生逃避倾向。

从依赖走向理性共生

从算法祛魅到超越算法。学校通过开设 " 数字媒介素养 "" 人工智能伦理 " 等课程与讲座，从 AI 的技术原理、伦理风险等维度帮学生厘清算法情感的限度和禁区。引导学生从 " 技术伦理 " 视角界定人机关系，在利用 AI 优势的同时规避其潜在风险。依托人工智能、心理学、社会学等学科，可与情感类 AI 研发基地、大模型企业合作，组织学生参与 AI 情感回应的反向工程，拆解情绪供给话术。构建监测体系，预警 AI 沉迷倾向，实施精准干预。通过定期心理测评，辅导员、班主任、导师日常访谈，校园行为数据分析等，动态监测和间接判断大学生的 AI 依赖程度与现实社交状况。当发现学生出现虚拟情感沉迷倾向时，应及时提供个性化的心理疏导与行为矫正，保障学生情感健康与社会化发展。

从虚拟现实到场域重塑。着力打造三类校园场景：日常化微社交场景，让社交随时随处、随机随性；兴趣化社群场景，形成稳定的现实社交网络；成长型协作场景，强化情感联结。完善校园心理支持与社交指导体系，助推回归现实情感互动。一方面，做强心理咨询服务资源和校园社交指南数字化资源，帮助有 AI 依赖倾向、社交能力薄弱的学生制定纠偏和改进计划，并提出社交和情感类疏导建议。另一方面，联动家庭力量、社会公益组织等社会支持网络，引导学生回归真实情感体验。

从技术规制到技术赋能。情感陪伴类 AI 平台普遍存在 " 用户黏性至上 " 的商业逻辑，缺乏构建防沉迷机制的内生动力。在制度约束层面，可出台管理规范文件，明确所有面向青少年群体的 AI 情感类产品必须内置 " 防沉迷模块 "。在激励引导层面，可建立防沉迷机制评级制度，评级结果与市场准入权限等挂钩，推动 AI 平台从 " 追求用户黏性 " 转向 " 守护用户成长 "。在数据收集环节，严格遵循最小必要原则，禁止 AI 平台收集与情感服务无关的信息。在数据监管环节，对平台的用户数据收集、使用、存储情况进行审查，发现违规行为予以问责。此外，可开发 " 校园社交赋能型 AI 应用 "，如定制 "AI 辅导员 ""AI 导师 " 等虚拟角色，助力大学生社会化发展。（作者单位：上海对外经贸大学）