随着大模型与深度学习技术的迭代升级，智能体逐步拥有情绪模拟与自主互动能力，可以营造出类同理心的情感互动体验。这种新型人机互动模式迅速普及应用，在带给人们便利的同时，也存在消解用户自主意识、催生认知偏差等伦理风险，甚至对社会公序良俗造成冲击。针对这一状况，国家网信办等部门印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确要求防范智能体借助人格化技术、数据优势传播不良价值观，杜绝诱导公众尤其是特殊群体产生情感依赖。基于此，有必要厘清拟人化智能体在情感互动中的价值偏差，构建完备的伦理规制体系，从而推动行业持续健康发展。
拟人化智能体情感互动的特征及应用
拟人化智能体与传统工具类智能体的核心区别在于其模拟人类外在形态、认知逻辑与情感表达，形成具备情感互动能力的社会属性。传统智能体仅是特定环境中感知信息、执行任务的理性系统，互动逻辑局限于功能达成；而拟人化智能体则可以借助类人表情、语音语调、心理引导等，与用户建立深度的情感联结。这种情感投射功能的嵌入，推动人机关系由单向的指令执行，转向双向的情感交流与社会互动。
拟人化智能体情感互动的本质在于依托多模态数据采集、情感语义计算与人性化反馈等，复刻人类情感交流逻辑。在人机互动过程中，智能体借助各类传感设备，全面捕捉文本、语音、视觉等多维信息，完成基础数据采集。随后，它会结合内部认知模型与知识库，预判用户情绪、潜在诉求，精准把握其互动意图，并据此生成人性化回应内容。不仅如此，智能体通过强化学习技术，还可以持续追踪与人的每一轮互动效果，动态调整算法参数与响应策略，在不断循环迭代中优化情感表达与沟通方式。
拟人化智能体依托情感互动能力，已走进多类民生服务场景，具备差异化服务优势。目前，拟人化智能体情感互动的应用场景正从家庭陪护向教育、医疗及商业服务快速拓展。它通过赋予机器类人化情感特征，打造有温度、能共情的人机关系，使其在完成功能性服务的同时，可以实时识别用户情绪并给予心理慰藉。如AI伴侣依托深度学习与长效记忆，可以与人建立持续陪伴关系，满足人们的情感诉求；AI助教寓教于情，可以捕捉学生情绪变化并动态调整教学策略，优化人的个性化学习体验；医疗养老领域的AI心理陪护，可以凭借自然交流与共情回应，舒缓老人的孤独情绪、开展心理疏导，弥补专业服务资源分布不均的短板等。这类拟人化智能体应用的落地，既展现出技术发展的潜力，也让隐性的价值偏差问题进一步凸显。
情感互动中价值偏差的成因与表征
训练数据的历史偏见。这是一种根深蒂固且极具隐蔽性的价值偏差。深度学习依赖的海量语料是智能体内化行为模式的直接来源，亦不可避免地在数字化过程中携带特定时代的刻板印象，如人类社会长期存在的性别不平等、种族歧视、区域偏见等结构性问题。当智能体基于这些数据进行模式匹配时，实质上是在复刻原有的社会关系图景。以性别偏见为例，若训练数据将女性标签化为感性、侧重家庭角色，将男性标签与理性、职业属性绑定，智能体在情感回应中便会不断强化这一刻板认知。这类偏差并非简单技术漏洞，而是算法为追求运算准确率，对陈旧社会观念的技术固化。
情感模型的偏好倾斜。作为智能体的塑造者，研发人员的个人价值观、道德判断与商业考量，会通过算法权重、数据筛选、目标设定等方式，有意或无意地植入模型之中，使智能体在互动中表现出系统性情感偏好。尤其在商业利益驱动下，为追求用户留存率与活跃度，开发者往往优先设计能引发明显情感回馈或即时满足的互动机制，从而催生功利性价值偏差。智能体缺乏中立的信息处理能力，主要依据预设的价值取向对信息进行过滤、放大或抑制，容易表现出特定的情感回避或选择性支持。这使得其可能从单纯情感互动工具异化为带有价值偏见的传播载体，潜移默化地影响用户的情感认知与价值判断。
互动反馈的引导异化。智能体在长期动态互动中，可能因强化学习算法与用户反馈机制的耦合作用而逐渐固化出的偏差行为模式，如表现为对用户情感需求的过度迎合与不当强化。智能体通常将用户满意度或互动延续性设为优化目标，主要通过采集用户情绪波动、会话停留时长、回复篇幅等数据，赋予高唤醒互动策略以更高算法权重。随着人机互动的累积，智能体可以精准掌握刺激用户兴奋点的技巧，但当缺乏有效伦理约束、仅以情感共鸣最大化为导向时，易将用户困入“信息茧房”与“情感回声室”，甚至诱发其背离主流价值观及产生非理性行为。
拟人化智能体情感互动的伦理规制
构建价值敏感的计算模型与数据屏障。研发者应超越单一的技术理性，将公正、平等、尊重等伦理规范转化为算法约束条件，嵌入模型运算逻辑。同时，在输出端设立伦理校验层，对情感回应进行实时扫描。一旦检测到内容涉及强化刻板印象或违背公序良俗时，系统应启动修正算法，对此予以拦截、改写或拒绝输出，以确保智能体在复杂互动中保持伦理判断的稳定性。此外，训练数据直接决定智能体的认知边界，要建立覆盖采集、筛选、清洗全流程的技术审查机制。针对传统过滤手段难以识别的隐性偏见，可研发基于语义理解的深度清洗机制，精准甄别语料中的不当导向。通过快速识别并剔除问题数据，从源头阻断价值偏差的传入路径，净化智能体的学习环境，筑牢其伦理素养根基。
完善伦理审查与多元共治格局。研发主体应遵照《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》的要求，设立内部伦理审查委员会，也可依托区域、行业性伦理审查服务中心，吸纳信息技术、伦理、心理及法学等多学科专家参与其中，细化审查标准并规范流程，让伦理要求贯穿于产品研发全过程。在审查标准上，必须跳出传统技术的合规性局限，将情感互动中的价值偏差纳入核心范畴，重点评估模型设计与互动策略是否存在诱导用户产生不良情感依赖的风险。监管机制是审查落地的保障，必须厘清政府、行业协会及第三方机构的协同监管职责，构建多元共治格局。针对监测中发现的偏差，制定详尽的处置预案与问责机制，实现治理闭环。
强化开发者责任与用户算法素养。对于开发者，应建立系统化伦理培训体系，提升其对隐性偏见与情感操控的甄别能力。同时，强化全流程风险管理，针对互动逻辑开展前置伦理风险评估与全过程动态监测，一旦出现不良导向，可以迅速溯源追责并迭代修正。对于用户，需培育批判性算法认知，认清拟人化表象下的计算本质。社会层面，则要依托教育与科普渠道，揭示智能体背后的技术逻辑，引导用户建立清晰的人机边界意识，防止在情感共鸣中丧失理性判断，促进智能体优化价值输出，推动人机互动保持在健康理性的伦理轨道上。
拟人化智能体的情感互动重塑了人机关系，其在满足大众情感需求、赋能各行各业的同时，价值误导、情感操控等风险也随之显现。为此，必须秉持以人为本的核心导向，构建全方位、多层次的伦理规制体系，守住技术向善底线。唯有实现技术创新与伦理规范的动态平衡，才能让拟人化智能体成为丰富公众情感体验、助力人的全面发展的正向力量，而非消解人文精神的异己存在。
（作者单位：西安电子科技大学马克思主义学院）
